统计图在医学论文中常见的格式统计表是用表格的形式，通过分析指标来表达研究对象的特征、内部构成及各项目分组之间的相互关系。在科技报告或论文中除一些简单的数据必需用文字说明外，其余大部分的统计数据都要用统计表的形式表示。因此，统计表制作的合理与否，直接关系到统计分析的质量与效果。1、统计表的基本格式一张完整的统计表由4部分组成，即标题、标目、线条、数字，必要时可加备注。其制表的原则是重点突出、简单明了、层次清楚。重点突出是指突出所要表示研究事物的主要特征及相互关系;简单明了是指统计表的结构要简单，使人一目了然，不能包罗万象;层次清楚是指内容及标目要安排合理、数据准确。若表格编排不合理将不能充分揭示事物之间的内在规律及联系，也不便于理解和阅读。2、标题应简明扼要地说明表的主要内容，一般放在表的正上方。当某一统计表在同一研究报告中出现时，标题可不包括时间和地点;如果引用在其他文章中，则应包括时间和地点。如论文中只有一张表时，可写成附表，否则要注明表序。3、标目用以说明表内数字含义部分称为标目，分为横标目和纵标目。横标目位于表的左侧，代表被研究事物的主要标志，即主语部分，用以说明同一横行数字的意义;纵标目位于表的右上方，用来说明事物的统计指标，即谓语部分，说明同一列数字的意义。标目的正确安排可使读者自左向右顺利阅读，即从表的左侧横标目开始阅读到纵标目结束，可以读出一个完整的句子。
p应该代表表达率，
P< 表示 表达率低于这个数值
《统计学与应用》这本期刊上的文献，你可以去看看学习学习的
统计图在医学论文中常见的格式统计表是用表格的形式，通过分析指标来表达研究对象的特征、内部构成及各项目分组之间的相互关系。在科技报告或论文中除一些简单的数据必需用文字说明外，其余大部分的统计数据都要用统计表的形式表示。因此，统计表制作的合理与否，直接关系到统计分析的质量与效果。1、统计表的基本格式一张完整的统计表由4部分组成，即标题、标目、线条、数字，必要时可加备注。其制表的原则是重点突出、简单明了、层次清楚。重点突出是指突出所要表示研究事物的主要特征及相互关系;简单明了是指统计表的结构要简单，使人一目了然，不能包罗万象;层次清楚是指内容及标目要安排合理、数据准确。若表格编排不合理将不能充分揭示事物之间的内在规律及联系，也不便于理解和阅读。2、标题应简明扼要地说明表的主要内容，一般放在表的正上方。当某一统计表在同一研究报告中出现时，标题可不包括时间和地点;如果引用在其他文章中，则应包括时间和地点。如论文中只有一张表时，可写成附表，否则要注明表序。3、标目用以说明表内数字含义部分称为标目，分为横标目和纵标目。横标目位于表的左侧，代表被研究事物的主要标志，即主语部分，用以说明同一横行数字的意义;纵标目位于表的右上方，用来说明事物的统计指标，即谓语部分，说明同一列数字的意义。标目的正确安排可使读者自左向右顺利阅读，即从表的左侧横标目开始阅读到纵标目结束，可以读出一个完整的句子。
科学研究很早就已经从简单的定性分析深入到细致的定量分析，科研工作者要面对大量的数据分析问题，科研数据的统计分析结果直接影响着论文的结果分析。在医学科研写作中，实验设计的方法直接决定了数据采取何种统计学方法，因为每种统计方法都要求数据满足一定的前提和假定，所以论文在实验设计的时候，就要考虑到以后将采取哪种数据统计方法更可靠。医学统计方法的错误千差万别，其中最主要的就是统计方法和实验设计不符，造成数据统计结果不可靠。下面，医刊汇编译列举一些常见的可以避免的问题和错误：打开百度APP，查看更多高清图片一、数据统计分析方法使用错误或不当。医学论文中，最常见的此类错误就是实验设计是多组研究，需要对数据使用方差分析的时候，而作者都采用了两样本的均数检验。二、统计方法阐述不清楚。在同一篇医学论文中，不同数据要采取不同统计处理方法，这就需要作者清楚地描述出每个统计值采用的是何种统计学方法，但在许多使用一种以上数据统计分析方法的医学论文中，作者往往只是简单地把论文采用的数据统计方法进行了整体罗列，并没有对每个数据结果分析分别交代具体的统计方法，这就很难让读者确认某一具体结果作者到底采用的是何种数据分析方法。三、统计表和统计图缺失或者重复。统计表或者统计图可以直观地让读者了解统计结果。一个好的统计表或统计图应该具有独立性，即作者即使不看文章内容，也可从统计表或统计图中推断出正确的实验结果。而一些医学论文只是简单地堆砌了大量的统计数字，缺乏直观的统计图或表；或者虽然也列出了统计表或统计图，但表或图内缺项很多，让读者难以从中提取太多有用的信息。另外，也有作者为了增加文章篇幅，同时列出统计表和统计图，造成不必要的浪费和重复。统计表的优点是详细，便于分析研究各类问题。统计图(尤其是条形统计图)的优点是能够直观反映变量的数量差异。医学论文中对数据统计结果的解释，最常见的两个错误就是过度信赖P值(结果可信程度的一个递减指标)和回避阴性结果。前一个错误的原因是因为一些作者对P值含义理解有误，把数据的统计学意义和研究的临床意义混淆。所以医学研究人员一定要注意不能单纯依靠统计值武断地得出一些结论，一定要把统计结果和临床实践结合在一起，这样才会避免出现类似的错误。至于回避阴性结果，只提供阳性结果，是因为不少作者在研究设计时，难以摆脱的一种单向的思维定式就是主观地先认定自己所预想的某种结果结论。在归纳某种结果原因时，从一个方向的实验就下完美的结论，尤其是如果这个结论可能对实际情形非常有意义时。这样的思维定势过于强调统计差异的显著性，有时会刻意回避报道差异的不显著结果，不思考和探究差异不显著的原因和意义，反而会因此忽视一些重大的科学发现。
具体的统计学分析方法，我在网上看到过这方面的视频，是赵清波教授讲的，您可以去创新医学网上找他的视频。她从编辑、审稿的角度介绍避免此类错误的技巧,为医学论文的编审工作提供借鉴。
我也没做过，关注一下，希望可以找到答案！
科学研究很早就已经从简单的定性分析深入到细致的定量分析，科研工作者要面对大量的数据分析问题，科研数据的统计分析结果直接影响着论文的结果分析。在医学科研写作中，实验设计的方法直接决定了数据采取何种统计学方法，因为每种统计方法都要求数据满足一定的前提和假定，所以论文在实验设计的时候，就要考虑到以后将采取哪种数据统计方法更可靠。医学统计方法的错误千差万别，其中最主要的就是统计方法和实验设计不符，造成数据统计结果不可靠。下面，医刊汇编译列举一些常见的可以避免的问题和错误：打开百度APP，查看更多高清图片一、数据统计分析方法使用错误或不当。医学论文中，最常见的此类错误就是实验设计是多组研究，需要对数据使用方差分析的时候，而作者都采用了两样本的均数检验。二、统计方法阐述不清楚。在同一篇医学论文中，不同数据要采取不同统计处理方法，这就需要作者清楚地描述出每个统计值采用的是何种统计学方法，但在许多使用一种以上数据统计分析方法的医学论文中，作者往往只是简单地把论文采用的数据统计方法进行了整体罗列，并没有对每个数据结果分析分别交代具体的统计方法，这就很难让读者确认某一具体结果作者到底采用的是何种数据分析方法。三、统计表和统计图缺失或者重复。统计表或者统计图可以直观地让读者了解统计结果。一个好的统计表或统计图应该具有独立性，即作者即使不看文章内容，也可从统计表或统计图中推断出正确的实验结果。而一些医学论文只是简单地堆砌了大量的统计数字，缺乏直观的统计图或表；或者虽然也列出了统计表或统计图，但表或图内缺项很多，让读者难以从中提取太多有用的信息。另外，也有作者为了增加文章篇幅，同时列出统计表和统计图，造成不必要的浪费和重复。统计表的优点是详细，便于分析研究各类问题。统计图(尤其是条形统计图)的优点是能够直观反映变量的数量差异。医学论文中对数据统计结果的解释，最常见的两个错误就是过度信赖P值(结果可信程度的一个递减指标)和回避阴性结果。前一个错误的原因是因为一些作者对P值含义理解有误，把数据的统计学意义和研究的临床意义混淆。所以医学研究人员一定要注意不能单纯依靠统计值武断地得出一些结论，一定要把统计结果和临床实践结合在一起，这样才会避免出现类似的错误。至于回避阴性结果，只提供阳性结果，是因为不少作者在研究设计时，难以摆脱的一种单向的思维定式就是主观地先认定自己所预想的某种结果结论。在归纳某种结果原因时，从一个方向的实验就下完美的结论，尤其是如果这个结论可能对实际情形非常有意义时。这样的思维定势过于强调统计差异的显著性，有时会刻意回避报道差异的不显著结果，不思考和探究差异不显著的原因和意义，反而会因此忽视一些重大的科学发现。
数据审核是医学论文审稿流程的重要环节 ，可以保障论文质量且有效防范学术不端。 01 审稿人如何识别数据真假？ 我将通过以下案例 ，利用GraphPad Prism 软件教大家识别文章是否存在论文造假的嫌疑！ 实际案例： 验证： 在数据审核时，审稿人认 为 两 组 患 者 LVEDD的均值相差并不大 ，对其是否真的具有统计学意义存疑。虽然稿件并未提供 LVEDD 的原始数值 ，应 用 GraphPad Prism 软 件 ，编 辑 仍 可 以利用文中提供的均数 ，标准差及样本量进行两样 本 均 数 的 t 检 验 ，从 而 对 统 计 结 果 进 行 验证。 操作： 打 开 软件 ，在欢迎界面 New Table & Graph 选框中选择 Column → Enter and plot error values already calculated elsewhere → Mean，SD，N → Create，创建并进入数据表。 录入数据后 ，在工具栏选择 Analyze → Column analyses → t tests （and nonparametric tests） → OK。Parameters 对 话框中 ，可选择非配对的 t 检验（Unpaired t test. Assume both populations have the same SD）或方差不齐时的 t’检验（Unpaired t test with Welch’s correction. Do not assume equal SDs）。 在不知道方差齐性的情况下 ，先选择 t 检验 ，点击 OK，即可生成统计结果表单。 如果方差齐性检验的 P ＞ ，说明两样本方差相等 ，表单中 t 检验有效 反之 ，则需返回到 Parameters 对话框 ，选择方差不齐时的 t’检验。 结论： 本例两组方差齐次性检验的 P ＞ （F test to compare variances，P ＝ ），且 t 检验的 P ＝ ，说明两组患者的 LVEDD 不具有统计学差异 ，文章的结果确实存在问题。之后审稿人用同样的操作对文章的其他数据逐一进行检验，又发现多处 P值错误。编辑部经讨论，认为此稿件数据不可靠 ，结论不可信 ，给予退稿。 02 Prism 9数据处理教程 一、轻松上手新功能教程 1、GraphPad 新功能介绍 2、GraphPad Prism入门-Prism速览 3、GraphPad Prism入门-Prism的数据表 4、GraphPad 视频:主成分分析(PCA) 5、GraphPad 视频:多变量数据表 6、GraphPad 统计教程:如何做T检验 7、GraphPad 绘制光滑曲线视频教程 8、GraphPad 做独立T（配对T）检验估算图 9、GraphPad 单因素方差分析 10、GraphPad 自动标注两两比较结果 11、GraphPad 双Y轴叠加柱状图绘制视频教程 二、手把手教你用GraphPad做符合SCI投稿的标准图 1、配对t检验的统计分析及图形绘制 2、重复测量资料方差分析的统计分析与图形绘制 3、完全随机设计资料方差分析的统计分析及图形绘制 4、成组设计的t检验的统计分析及图形绘制 5、简单线性回归和线性相关的图形绘制 6、重复测量资料方差分析的统计分析与图形绘制 7、简单线性回归和线性相关的图形绘制 8、两组独立样本的秩和检验的统计分析与图形绘制 9、因设计资料方差分析的统计分析与图形绘制2 10、多组独立样本的秩和检验的统计分析与图形绘制 11、非线性拟合（拟合存活曲线） 12、通过实例学习GraphPad_Prism作图的流程 三、GraphPad教你如何做高逼格SCI统计图 1、SCI制图规范及简介 2、Excel2013作图 3、Graphpad制图 4、Graphpad制作生存曲线 5、lmageJ作图 6、Photoshop拼图 7、PPT拼图 8、Grappad绘制单式柱状图 9、Grappad绘制复式柱状图 10、Graphpad绘制相关性曲线 11、Graphpad绘制柱状散点图 12、Graphpad绘制折线图(实操) 13、Graphpad拼图 14、Photoshop拼图(实操) 03 避免数据重复技巧 一、数据分析必备软件合集 salmon转录组数据分析工具 Python数据分析教程 Trifacta数据整理工具 Rapid Miner数据清洗工具 Rattle GUI数据处理转换 Qlikview 数据分析可视化 样本量计算-软件GPower 网页版SRTt统计学数据分析 网页版SHEsis数据统计分析 Epidate 数据分析工具 数据提取神器—GetData Graphpad 、sas 最新版 Stata中文版、spss 26、Origin2021 二、零基础精通科研数据处理 生存分析:生存曲线的绘制方法，多重比较和计划比较 Research Article图片类型分析 如何在多个软件中绘制Column图 XY图和Column图拓展 如何在多个软件中绘制双Y轴图 绘制显菩性差异的标注和连接线 双尾T检验:对两列数据进行F检验和双尾T检验 单尾T检验:对两列数据进行F检验和单尾T检验 细胞毒实验的半数抑制浓度IC50的计算方法 模糊数据图的重新绘图:原始数据补救 数据图在后期修改时如何调整字体 如何对图像中的颗粒等结构进行计数 如何测定图像中结构的大小和距离 共聚焦、电泳等图片的半定量分析 三、适合医学科研人员的统计学教程 T检验.docx 聚类分析.ppt 秩和检验.ppt P值和FDR的关系.docx 方差分析(ANOVA) .docx 医学统计学分析基本思路指南.docx 编辑视角下统计学知识的应用.pdf 统计学审查在医学论文审稿中的必要性.pdf 用R做贝叶氏斯分析 循证医学和临床医学论文中统计学问题编辑监审的必要性 MedCalc常用统计分析教程（思维导图版本）
首先是选择合法的公司，并检查:公司是否有国内的固定地址，固定电话和传真有没有带公司红印章的合同因为这些是正规公司必须具备也应该要提供给客户的。如果一些公司仅仅提供手机号码，或者只有QQ号码而连固话都没有，在谈好条件之后连合同样本都不提供，或者提供的合同很不规范，又没有盖章，那就要小心了。因为一旦出现问题，连追究的手段都没有了。2. 尝试发一小段文字，让意向公司先做一份样本:专业的英语润色公司如英论阁一般都愿意提供一个编辑样本，毕竟这是潜在的长久客户。用户可以根据这个编辑样本来评估服务质量，也可以了解到该公司编辑团队的水平和他们的服务态度。3. 清楚了解自己的需求论文编辑润色公司的定位，是为非英语母语作者提供语言文字方面的帮助，让他们的文章不再因为语言问题而被拒稿，或者受到不公正的待遇。编辑实力较强的公司还拥有来自不同专业的学术编辑团队，不但能为科研人员提供语言文字方面的帮助，还可以运用自已的学术知识为他们提出专业的指导意见，从而提高论文的学术质量， 您可以根据需求挑选。
统计图在医学论文中常见的格式统计表是用表格的形式，通过分析指标来表达研究对象的特征、内部构成及各项目分组之间的相互关系。在科技报告或论文中除一些简单的数据必需用文字说明外，其余大部分的统计数据都要用统计表的形式表示。因此，统计表制作的合理与否，直接关系到统计分析的质量与效果。1、统计表的基本格式一张完整的统计表由4部分组成，即标题、标目、线条、数字，必要时可加备注。其制表的原则是重点突出、简单明了、层次清楚。重点突出是指突出所要表示研究事物的主要特征及相互关系;简单明了是指统计表的结构要简单，使人一目了然，不能包罗万象;层次清楚是指内容及标目要安排合理、数据准确。若表格编排不合理将不能充分揭示事物之间的内在规律及联系，也不便于理解和阅读。2、标题应简明扼要地说明表的主要内容，一般放在表的正上方。当某一统计表在同一研究报告中出现时，标题可不包括时间和地点;如果引用在其他文章中，则应包括时间和地点。如论文中只有一张表时，可写成附表，否则要注明表序。3、标目用以说明表内数字含义部分称为标目，分为横标目和纵标目。横标目位于表的左侧，代表被研究事物的主要标志，即主语部分，用以说明同一横行数字的意义;纵标目位于表的右上方，用来说明事物的统计指标，即谓语部分，说明同一列数字的意义。标目的正确安排可使读者自左向右顺利阅读，即从表的左侧横标目开始阅读到纵标目结束，可以读出一个完整的句子。
1. 全文的中心思想是什么2. figure legend：基本上能把图表的中心思想，各个panel是什么描述清楚3. 正文result中哪些地方应用了这个图，如（Figure1a blablabla）：这个就是作者从这些数据里得到了什么结论，支持哪个假设神马的；偷懒的话看result里的小标题4. 具体到每个图表的话，x axis，y axis是神马（注意某些作者会通过改变y axis的来达到视觉上dramatic，striking的效果，在比较前后panel的时候要注意），sample和control分别是神马，有没有significant之类的；偷懒的话就看下那些和control有significant difference
统计图在医学论文中常见的格式统计表是用表格的形式，通过分析指标来表达研究对象的特征、内部构成及各项目分组之间的相互关系。在科技报告或论文中除一些简单的数据必需用文字说明外，其余大部分的统计数据都要用统计表的形式表示。因此，统计表制作的合理与否，直接关系到统计分析的质量与效果。1、统计表的基本格式一张完整的统计表由4部分组成，即标题、标目、线条、数字，必要时可加备注。其制表的原则是重点突出、简单明了、层次清楚。重点突出是指突出所要表示研究事物的主要特征及相互关系;简单明了是指统计表的结构要简单，使人一目了然，不能包罗万象;层次清楚是指内容及标目要安排合理、数据准确。若表格编排不合理将不能充分揭示事物之间的内在规律及联系，也不便于理解和阅读。2、标题应简明扼要地说明表的主要内容，一般放在表的正上方。当某一统计表在同一研究报告中出现时，标题可不包括时间和地点;如果引用在其他文章中，则应包括时间和地点。如论文中只有一张表时，可写成附表，否则要注明表序。3、标目用以说明表内数字含义部分称为标目，分为横标目和纵标目。横标目位于表的左侧，代表被研究事物的主要标志，即主语部分，用以说明同一横行数字的意义;纵标目位于表的右上方，用来说明事物的统计指标，即谓语部分，说明同一列数字的意义。标目的正确安排可使读者自左向右顺利阅读，即从表的左侧横标目开始阅读到纵标目结束，可以读出一个完整的句子。
去知网找，那里肯定有你要的论文，自己可以先搜搜看，不知道怎样找的话，可以去我百度空间里，有如何在网络上找论文的文章介绍
医学论文统计学分析的知识你可以登陆：创新医学网 创新医学网上有医学论文统计学分析视频、医学论文写作辅导范文、医学论文写作视频、医学论文写作电子书等等，统计学分析的所有信息创新医学网上有很多资料，都是可以查看的。 卫生统计在医学期刊中占有非常重要的地位。任何科研设计、实验研究都离不开统计方法，而统计方法的正确与否直接影响到论文的质量。我们在编审稿件过程中，经常遇到统计学方法使用不当等问题。 数理统计的基础是概率论，对统计分析的资料下结论的依据是小概率事件在一次试验中是不可能发生的。一般统计上习惯把概率P≤或P≤认为是小概率事件[1]。当通过假设检验（显著性检验）获得P>时，认为是大概率事件,说明在这一次试验中很可能发生，因此接受假设，认为差异无显著意义（差异不显著）。
我也没做过，关注一下，希望可以找到答案！