医学统计论文
医学统计是研究如何搜集、整理和分析医学研究对象的数据和作出推断的一门学科，下面是我为大家收集整理的是医学统计论文，仅供参考。
摘要： 不同的统计分析方法均有其适用的范围和应用的条件，研究者在书写医学论文时应根据论文设计及资料的类型进行合理的试验设计，选择恰当的统计分析方法，切记勿盲目套用。同时，还应注意得出的结果和结论应满足设计的要求。医学统计方法的正确运用，是充分利用试验研究获得的数据，也是最终得出科学、可信的结论的必要条件。
关 键词 ：医学统计；方法；运用；原理；选择
一、统计学方法简介
统计学方法包括统计软件包、统计分析方法以及检验水准三方面的内容。其中医学论文中常提到检验水准即α，它是用来表示组间实际无差别而统计结果判断有差别，犯这类错误的概率。实际工作中常取α=，当研究数据计算的P值小于时，组间差异比较被认为有统计学意义。统计学方法包括统计描述和假设检验两个方面的内容。统计描述是指根据资料及原始数据分布的类型，选择正确的指标来描叙资料及数据的特征。而假设检验即组间差异性检验，是医学论文中最常用的统计学方法。资料类型则包括能用具体数据表示的定量资料与不能用具体数值表示但能反映被观察对象某一特征的定性资料。定性资料的统计描述包括率、相对比和构成比。而参数法及非参数法是常用的定量资料统计分析方法。参数法一般包括t检验、方差分析，非参数法常用的有秩和检验。
二、试验设计中的统计学原理
合理的试验设计与统计处理的可信度存在直接联系，研究者在编写医学论文时应对医学研究设计方法进行说明。在进行试验设计时应遵循随机、对照、均衡和重复四大原则。在进行试验设计的时候通常会涉及到研究对象的选择，研究对象的分组及选择合理的检测指标三个方面的内容。
医学论文就是通过对样本的研究来进行推断总体，找出其共性，得出结论。因此研究者在选择研究对象时应注意选择样本应具有一定数量，能反映出该事物的规律性特征，但又应注意例数不能太多，以免造成不必要的浪费。其选择的原则就是在保证试验结果可靠性的前提下选择最少的样本例数。研究者在选择样本对象后应对其基本特征进行详细的描述，比如患者的年龄、性别、病理分期、疾病诊断的标准等。此外在试验中所用到的试剂、仪器的型号、规格等都应作出说明，以供读者借鉴和做出判断。选定好研究对象后就要对其进行分组。在进行分组时研究者一般遵循统计学中的“随机分配”、“设立对照”以及“均衡”、“重复”的原则。随机化原则是提高组间均衡性的一个重要手段，也是资料分析时进行统计推断的前提。有对照才有比较，在进行组间比较时，应确定好处理因素与实验效应的关系。均衡性则是要使得对结果产生影响的非处理因素尽可能保持一致，这样才能保证对照的结果让人信服。观察实验效应的.指标主要有主观指标与客观指标。正所谓主观指标就是通过问答的方式调查受试者自己判断的主观感受；而客观指标则是通过仪器来检验和测量所得出的结果。在进行试验设计时应选择客观性较强、高灵敏性和精确性的指标。
三、统计学方法的选择
统计学方法的正确选择是直接影响到论文结论可信度的重要依据，因此研究者在编写论文时应注意选择合适的统计学方法。不同的统计学方法应用的范围不同。研究者在编写医学论文时常根据论文研究的目的、资料类型、试验设计的方案、样品大小、水平数、特定条件、数据分布特征以及综合分析等来选择对应的统计方法，同时还要根据专业知识与资料的实际情况，结合统计学原则，灵活地选择。当定性资料正态分布时，研究者一般用均数和标准差来表示统计描述指标；当定性资料不符合正态分布时，则可选用中位数及级差来表示；当定量资料正态分布且组间方差齐时一般选用参数法，反之则选用非参数法。t检验一般适用于小样本（n<50）的定量资料且方差齐的两组数据之间的比较。其特点是在均方差不知道的情况下，可以检验样本平均数的显著性，大样本（n≥50）采用u检验；多个样本均数两两比较则用方差分析，如差异有统计学意义，可采用q检验；Dunnett检验则适用于多个实验组与一个对照组均数的比较。定性资料中，表现为互不相容的类别或属性，分为二分类和多类反应，如治疗结果为显著和好转的人数等，该种资料可选用字检验，大样本（n≥50）时采用u检验。如：患者的治疗结果评定为痊愈、显著有效、好转、无效或死亡。该种资料可选用秩和检验或u检验。总之，不论论文中选用的是哪种统计学方法，都要计算出检验值，然后再根据统计量值来判定P值的大小，结论一般描述为“差异有（无）统计学意义”。
四、常见统计学方法的误用分析及对策
1.统计方法误用。最常见统计方法误用是对等级资料进行比较时应用秩和检验而误用卡方检验。例如：在评价采取不同治疗方法的两组急性脑血管病患者疗效中，治疗组显著有效、有效、无效三种分型分别为15例、10例、8例，对照组分别为14例、11例、9例。本资料例数较少，应选用等级比较的秩和检验，而有些作者却认为只要是率的比较就可以采用字检验。研究者在选择统计学方法时应根据相应的原则，对文章研究目的、资料类型、样品大小、水平数、数据分布特征等进行综合分析后，再来选择对应的统计方法。
2.选用检验方法错误。在有些论文中，作者常将本应用方差分析和q检验的误用t检验。t检验一般适用于小样本（n<50）定量资料且方差齐的两组数据之间的比较，而方差分析及q检验主要用于对多个样本均数进行比较，几种不同治疗或处理方法等的同时比较。例如：在讨论中、西以及中西医结合治疗急性脑血管病时，两组患者的年龄、病程、病情严重程度等差别均无统计学意义，比较三组患者的一些指标变化。组间多重比较应用q检验，但文中作者采用的是t检验，对三组均数进行两两比较。这不仅造成了资料的利用率低，也增加了假阳性的概率，降低了试验结果的可信度。
五、结论表述中的统计学应用
资料的统计处理不是医学研究工作的最终目的，而是通过统计学分析为研究结论提供依据或者线索。因此，在对统计资料进行分析后应把握统计学术语，对结论做出科学的分析跟解释。在根据统计结果得出专业结论时研究者应遵循一个重要原则，就是统计结论都是概率性的，不能绝对地肯定或否定。研究者习惯上将“P<”称为显著性，不应误解为差别很大或者在医学上有显著的价值。统计推断是以一定的概率界值为依据，说明来自同一总体的可能性大小。“差异有统计学意义”说明在试验中的差异不能用抽象误差进行解释；“差异无统计学意义”表明在试验既定的条件下，差异可能是因抽象误差引起的，在增加样本数量的情况下，差异可能变成“有统计学意义”。
参考文献：
[1]医学统计工作的基本内容[J].国际检验医学杂志，2013（19）：2563.
[2]关红阳，郭轶男.医学统计t检验的分析研究[J].中国校外教育，2013（30）：114.
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11、知网：是全球最大的中文数据库。提供中国学术文献、外文文献、学位论文、报纸、会议、年鉴、工具书等各类资源，并提供在线阅读和下载服务。涵盖领域包括：基础科学、文史哲、工程科技、社会科学、农业、经济与管理科学、医药卫生、信息科技等。
一、比较常见的一些医学翻译需求：
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2、药品生产及研发：药品说明书、新药注册资料、制药工艺、IEC/EMC报告、CMC文档等翻译服务，价格通常在200/千字左右起。
3、临床病例报告：体检报告、病历报告、出入院记录单、医嘱单、出院总结等内容翻译，价格在190/千字左右。
4、医学口译服务：医学会议口译、远程会诊、现场陪同翻译等，价格受口译形式影响，一般的陪同翻译价格也会在1600/人/天起。
5、其他医学翻译：医学论文、医学网站本地化以及多媒体文件的翻译，形式较为多样化且内容专业性强度较高，价格波动幅度较大，需结合实际情况评估报价。
此外，其他特殊的要求，如听写翻译、DTP排版、翻译盖章、论文校对润色等会产生额外的费用支出，具体可通过与图中参考价格明细了解，需要注意，以上价格仅供参考，实际价格会有小幅度的波动。
二、医学翻译语种
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学术堂整理了九个关于医学论文投稿发表的技巧：1、投稿前，认真检查稿件投稿前，务必认真检查自己的稿件，文章内容不要有太多的空格，因为计算版面费的时候，空格也算在内的，不要因此多花不必要的费用。2、投稿前了解对方杂志对稿件格式的要求投稿的时候最好看看你投稿杂志的文章格式，最好能按照那个杂志的格式进行修改，这样的话，编辑一看就很亲切，呵呵，有点投机了。3、做好医学论文统计医学论文里面设计统计方面的，可以找专业人士对文章进行下处理。4、不要用在线翻译医学论文的英文摘要，不要图简单用在线翻译软件，组要找专职的翻译对摘要进行翻译、润色。5、投稿的时候注明作者的邮箱和电话留下详细的联系方式的好处有两个方面：一、方便杂志社及时和作者沟通；二、方便杂志社给作者寄发杂志。6、忌一稿多投很多作者都有一个想法“一个稿件多投几家，中标的机会大”。旋威医学编译提醒，稿件切忌一稿多投。在投稿前，可以对所在科室投稿的情况进行下统计，把处理稿件快，服务态度好，杂志邮寄迅速作为衡量一本期刊的标准，并进行分类，这样做很有用。7、跟踪稿件的处理进度很多作者一般不知道自己稿件的处理进度，好的杂志处理稿件的周期是3个月，一般情况下，作者可以打3个电话。投稿后一个月打个电话(一般外审就回来了)；把编辑让修改的稿件寄回后2周应该打个电话，询问稿件修改是否到位，并询问什么时候刊出；第三个电话是收到校样后给编辑打个电话，告诉他是否有大的改动，这样彼此心里都有个底(因为校样的寄发速度有时很慢，万一杂志送印刷厂就很难改动了)。8、修改稿件的时候，按照编辑的批注修改一般编辑喜欢作者按照自己给的批注修改，如果有不同的意见你可以在旁边批注或用不同颜色的文字标明。9、至少提前6个月投稿投稿的时间，建议稿件在你需要晋升的月份前6个月投稿，这样在晋升前刊登的几率很大。
写医学论文如何用统计学软件，这个就看你对这个软件的掌握知识是多少了。
写一些论文的过程当中，我们可以在论文里面选定所有的文字，然后在论文编程的这个文档当中点击左上角的工具，工具里面就有一些统计学的数字统计，不需要用其他特殊的软件。
首先找医学类比较好一点的期刊吧，听听大家的建议，然后联系期刊编辑，了解相关的事宜，将你的稿件投过去审稿，审稿通过就好办了，之后就是期刊编辑们的工作了，到最后出版交版面费就可以了，试下《临床医学进展》是核心oa期刊
关于IBM的Watson你必须要了解的几点代表着IBM在认知计算领域最核心的技术Watson（沃森）的一战成名，是在2011年2月的美国问答节目《Jeopardy！》上。在这次节目中，Watson战胜了这一节目的两位冠军选手，这被和1996年同样来自IBM的“深蓝”战胜国际象棋大师卡斯帕罗夫相提并论，被认为是人工智能历史上的一个里程碑。不过，在IBM董事长、总裁兼CEO罗睿兰（GinniRometty）宣布IBM已经转型为一家认知解决方案和云平台公司的当下，Watson已经不再是会答题那么简单。认知时代的商机从技术角度来看，2011年参加“Jeopardy！”电视问答挑战赛时，Watson做了一件事——用自然语言进行深度问答。但问答只是Watson具备的众多能力之一，截至2015年10月，Watson已经拥有包括问答在内的28项能力。据IBM全球认知商业行业解决方案总经理NeilIsford透露，Watson的这些能力如今均已被转变成数字服务或API，在IBM内部将其视为认知能力的积木。包括关系抽取、性格分析、情绪分析、概念扩展及权衡分析等在内的IBMWatsonAPI数量将在2016年达到50项。而这背后，IBM并没有打算让以Watson为代表的人工智能系统远离公众生活，这家“百年老店”已经充分表露了对Watson商业化的信心。不可忽略的市场大环境是，随着物联网的普及，每个设备都在产生数据。然而80%的数据无法被计算机辨识，这80%的数据中既包括使用人类语言编写的书面材料，从教科书和公式到文学作品和对话；还包括系统从听、说和肢体动作中，捕获到的各类数据。有调查数据预测，这些“非结构化”的数据增长速度飞快，到2020年数据总量将超过44ZB（Zettabyte，十万亿亿字节），将占到全球数据总量中的一大部分。如果从具体行业来看，在未来两年，医疗数据将增长99%，其中88%的医疗数据都将是非结构化数据，包括电子病历、化验结果、医学影像、视频以及病患传感器（如可穿戴医疗设备）；政府和教育数据也将增长94%，其中84%是非结构化数据，这些数据来自各类传感器、建筑物、道路、车队等；传媒业的数据将增长97%，其中82%是非结构化数据，这些数据包括书籍、期刊、报纸和其他出版物，以及视频、电影、录音及在线游戏等。而NeilIsford的观点是，计算技术正在进入一个全新的时代，我们叫作认知的时代。数据呈现爆炸性增长的趋势之下，这些数据所蕴含的尚未被挖掘价值，在认知时代这意味着无限商机。“进入到认知的时代，这是第一次我们可以把这些无形的数据更好地运用起来，不管是我们的教科书，或一些信息，或一些文件，来自于传感器的数据，在运动当中产生的数据，我们都能够把数据结合起来进行挖掘，以前是没有发现它的价值，现在可以从中获得一些商业洞察。”IBM大中华区董事长陈黎明说：“认知时代已经开启。在不久的将来，我们将能看到整个商业模式由于认知技术的推动而发生巨大变化——小到每个人获得的服务和产品、创业者所能拥有的商业创新优势，大到传统企业行业的转型、甚至经济和整个社会治理效率的跨越式提升。我们坚信，认知商业是大势所趋。”认知计算与人工智能IBM将认知系统的三项重要特质定义为理解、推理、学习。所谓理解，就是通过感知和互动快速理解结构和非结构化数据，能够依据文本资料和感知与用户进行交互，并理解和回答用户的问题。认知系统可以在理解的基础上，通过假设，推理并揭示洞察、发现模式和关系，实现以多种方式认知和产出多种结果而不仅仅是一种结果的传统方式，以帮助人们做出更好的决策。此外，通过以证据为基础的学习能力，认知系统能够从所有文档中快速提取关键信息，使其能够像人类一样进行持续的学习。通过追踪用户对自身提出的解决方案和问题解答的范库和评价，以及专家训练，能够不断进步，提升解决方案和解答的能力。尽管IBM提出Watson和认知计算多年，但在科技领域对于认知计算和人工智能两者的关系依然很模糊。这一次，IBM终于愿意出面将认知计算与人工智能说清楚。来自IBM的观点是，“火了”二十多年的人工智能概念从历史和研究角度来讲主要目的是为了让机器表现得更像人，我们称之为IntelligentBehavior。对此，IBM也承认其认知计算从技术角度上来讲和AI有很多共性的地方，比如机器学习（MachineLearning）、深度学习（DeepLearning）等方面都很类似。但是IBM的认知计算目的并不是为了取代人，或者说IntelligentBehavior只是认知计算的一个维度，在讲认知计算的时候除了要能够表现人和计算机的交互更加自然之外，还会更多强调推理的部分，自学习的部分以及怎样把这样的能力结合具体的商业应用，解决商业的问题。后两个维度不是传统做人工智能的人关心的维度，他们更关心的只是怎样表现得更像人。换句话说，认知计算不是制造为人们思考的机器，而是与增加人类智慧有关——认知计算系统通过与人的自然语言交流及不断学习帮助人们做到更多，使专家可以更好地从海量复杂的数据中获得更多洞察，从而做出更为精准的决策。认知计算广义上讲是通过获取海量的不同类型的数据，根据信息进行推论，从自身与数据、与人们的交互中学习，并以对人类而言更加自然的方式与人类交互。它最重要的目的是如何整合这些能力，并结合具体的商业应用场景，来解决商业上的问题，帮助企业实现商业变革。现在，企业正面临着大数据带来巨大的挑战。传统计算方式会错过世界上80%的信息（非结构化数据），而认知技术能够支持组织去发现数据中隐藏的模式，挖掘出令人惊喜的新的商机，也能够加速发现新药、发现新的登月方式，甚至发现未知领域。
名字 华生品牌 屈臣氏
冷泉港实验室成立于一个世纪以前，如今以其丰富的教育活动而享誉国际，其中包括一项广泛的科学会议计划和每年吸引8千多名科学家的课程。冷泉港实验室下属的“沃森生物科学学院”（Watson School of Biological Sciences）以实验室主席、诺贝尔奖获得者James D. Watson的名字命名，它为少部分格外优秀的学生提供富于创新的博士教育项目。此外，冷泉港实验室还设有培训大学生的“大学生研究项目”（Undergraduate Research Program）、面向中学生的“未来合作伙伴项目”（Partners for the Future Program）、以及针对小学生的“自然研究”夏令营（Nature Study summer camp）。另外，实验室还在冷泉港村开办了“多兰DNA学习中心”（Dolan DNA Learning Center），为理科教师、学生和美国其它团体提供实验室场地。冷泉港实验室的其它组成部分还有冷泉港实验室出版社，共出版5种学术期刊和多种实验室手册和书籍；设在劳埃德港（Lloyd Harbor）的班伯里会议中心（Banbury Conference Center），举办参与者少的专业会议；还有位于伍德伯里（Woodbury）附近的癌症基因组研究中心（Cancer Genome Research Center）。冷泉港实验室的科研工作是众多科学家集体协作的成果，具有世界影响力。每年，实验室还举办大约20场学术会议，加强交流与互动，吸引来自世界各地7000多位科研人士参与。冷泉港实验室的科学家们还与其它实验室和大学、以及生物科技和制药行业的科研人员合作，旨在把基础科研领域的新进展转化为拯救生命、丰富生活的实践。冷泉港实验室资源丰富，环境优美，年轻的科研人员都非常有兴趣作为硕士研究生或博士后在这里进行研究工作。 冷泉港实验室在美国以外的第一个分支机构——冷泉港亚洲于2010年正式在中国苏州工业园区挂牌，同时，冷泉港亚洲的首次会议“沃森癌症研讨会”在此举行。诺贝尔得主詹姆斯·沃森（1962年生理学医学奖），琳达·巴克（2004年生理学医学奖），以及托马斯·施泰茨（2009年化学奖）先后亲临会场，并就各自的研究领域及发展历程做主题报告。冷泉港亚洲的主旨是以冷泉港实验室会议的形式及风格为原型，在亚洲建立由一系列科学会议构成的年度项目。该项目包括大型学术会议、小型培训研讨会以及特邀Banbury会议等多种形式。会议将讨论生物医学研究中的各类话题，如分子生物学、分子遗传学、神经科学、癌症研究、细胞和发育生物学，以及植物生物学等。冷泉港亚洲沿袭美国冷泉港实验室的传统，为来自亚洲乃至全球各地的科学家，研究人员及学生们，提供近距离分享最新科研进展的独特平台。