系统的学习医学统计学中的内容，并多查阅相关文献，多看多记，看得多了，自然而然就能熟能生巧，下次看到图表之后，立刻秒懂。
如何高效的学习
有效学习是指符合教育、教学原理的学习，它的目的是为了花更少的时间，学到的更多、更牢、更好,用正确的学习方式达到事半功倍的效果。
那些看似很努力却没有取得好成绩的学生大多是因为注意力不集中。而那些学习高手就是加强注意力从而减少时间消耗。要学会有效学习，推荐以下方法：
1、高效利用时间，学会时间管理，从学习经历中消灭假用功，是学习至关重要的第一步。建议在做功课或者学习前，花5分钟列好清单和计划。
2、设法限制拖沓。即使这些学习高手，他们也承认拖沓是无法战胜的，我们所能做的只能是设法限制拖沓。我们可以学习这些高手的是如果更加有效地执行学习计划。
3、时间尽可能安排早一些，越早越好，甚至可以提前。很多人经常习惯任务放在晚上，其实晚间时段并不像我们想象那么长，一旦没有完成学习任务，就很容易产生拖到后一天完成的坏习惯。
4、多做笔记。将一些复杂的问题以及自己认为棘手的问题进行总结归纳。
5、懂得整理学习资源。整理有用的学习材料，包括自己平时做的笔记。当自己需要什么资料时，都能够轻松找到。
6、遇到问题及时解决。在学习过程中会遇到源源不断的问题，养成及时解决问题的好习惯非常重要。
只要是真实的，没造假，就行
需要结合纵坐标来看，比如纵坐标是肿瘤体积大小，o就是基线，往上是增大，往下是减小。横坐标是一个一个的数据，按照大小排列出来的。
根据所有聚类参数组合的聚类结果的平均值。根据查阅的百科资料得知，可以根据所有聚类参数组合的聚类结果的平均值来看聚类热图相似性。聚类热图是生物医学论文中最常见的一类图。一般情况下我们认为cluster（聚类），heatmap（热图）两个词表达的是同一个意思，往往相互替代。
标尺（scale bar）是图里面的一条明显不是图片的白线或黑线。标尺示20μm是说这条线（在没放大的情况下）的真实长度。所以给出了标尺就等于给出了图片的放大倍数，也可以依此推出图中其他结构的大小。
图上这个小横线的长度就是标尺示的长度,就相当于地图上的比例尺一样。
一般地，作者会在文章正文中明确解释问题1，粗略地解释2，试图证明问题3。而问题2的相关细节会散落在正文的results、discussion、methods/experimental section中，以及图释和supporting information里。越是专业的人，越要读得细致，要思考方法上有没有不同于传统方法的地方，方法本身是否可信。图中的各种细节也要特别留心，比如轴、坐标、单位的意义，极值、拐点的意义，error bar的大小，scale bar的大小，等等等等。搞清楚方法，具体到各个细节，那么文章是否可信自然可以得到结论。如果感觉不可信，可以找其他专业人士乃至作者本人讨论。由于编辑和审稿人的精力、水平、研究经历等可以理解的原因，很多经受了同行评审的文章一样有大量疑点（虽然比未经同行评审的文章要可靠得多）。如果读的过程中有概念/方法不理解，最可靠但是也最耗时的方法是根据文中列举的参考文献按图索骥。不知道题主的专业领域是什么。如果不在相关领域，需要的知识基础是不太可能在一个晚上就建立起来的。如果是这种情况，我的建议是：找一个专业领域的靠谱朋友，请他/她吃顿饭，让他/她帮忙解释一下。如果是专业领域内的东西而暂时超出自己的知识范畴（如果没记错，题主现在上大二？），其实最省时省力高效的办法还是找该领域的高年级研究生师兄师姐或靠谱学霸解释一下。如果不方便，找其他有相关研究经验的同学讨论也好。对于自己专业内相关程度特别高的概念和方法，最好还是去读一下原文。
可能是分度值，表示一个刻度的最小单位。
标尺是个参照物，一般就是一条直线，或者一条直线两端均有小线条的端点。意思表示标尺那么长的距离的代表20um、50um等，标的多少就代表多少。根据标尺你就可以推断你所需要知道的组织或者细胞的实际大小。
根据所有聚类参数组合的聚类结果的平均值。根据查阅的百科资料得知，可以根据所有聚类参数组合的聚类结果的平均值来看聚类热图相似性。聚类热图是生物医学论文中最常见的一类图。一般情况下我们认为cluster（聚类），heatmap（热图）两个词表达的是同一个意思，往往相互替代。
专业的医学网络数据库有：中国生物医学文献数据库（CBM）、美国国立医学图书馆、荷兰医学文摘数据库（EMBase）、美国化学文摘（CA）、国际药文摘（IPA)、美国国立医学图书馆毒理学数据库（TOXLINE)。
常用的检索网络有:中国知网（CNKI)、维普网、万方数据库、超星电子图书馆、中文科技期刊数据库（NSTL）、国家科技图书文献中心、中国药学文献、以及你所在大学的图书馆、google、soopat、uspto、道客巴巴、豆丁网、小木虫、读秀账号网、免费资源网、科学引文索引、Elsevier science、CDER、FDA、SFDA等，这些都是比较好用的网站，大部分都是免费的。
以Pubmed搜索为例：
1、打开电脑上的浏览器，然后再浏览器地址界面里输入百度主页的地址（当然，如果大家能够将Pubmed数据库的网址默写出来也可以直接将地址输入到浏览器地址框里），因为这里不允许贴地址，所以就不放地址出来，大家按照后面流程获取。
2、在百度搜索框里输入Pubmed关键词，然后点击搜索按钮进行搜索，这里就可以看见搜索结果的前几个网站就是Pubmed网站的地址。
3、选择一个网站进入，然后进入到Pubmed网站主页，点击搜索框下面的Advance按钮进入到高级搜索界面。
4、进入高级搜索界面之后，点击搜索界面的All filed选择搜索范围，可以选择各种各样的范围进行搜索。
5这里选择title和Date两个范围进行搜索，在title后面的输入框里输入想要搜索的文献的关键词，第二行选择文献发表的时间，如果需要更多的范围限制的话，可以点击第二行后面的+号按钮添加搜索范围限制。
6、在搜索框里填写关键词的同时，上面的搜索框里会将整个搜索表达式展示出来，这里显示的是：(IT[Title]) AND ("2014"[Date - Publication] : "3000"[Date - Publication])
7、完成上述步骤之后，然后点击下面的Search按钮展示出搜索结果，跳转到搜索结果界面，在搜索框里展示了刚刚出现的检索表达式，下面就是搜索出来的文献。
查阅下载医学文献的网站：
1、万方医学网：网拥有220多种中文独家医学期刊全文、1000多种中文医学期刊全文、4100多种国外医学期刊文摘（全文以电子邮件原文传递方式获得，核心期刊全部收齐）。
2、中华医学期刊全文数据库：中华医学会系列杂志是国内外医药卫生界数量最多、影响最大、权威性最强的医学期刊系列，是我国广大医药卫生科技人员不可缺少的重要信息源。中华医学期刊全文数据库支持用户一站式检索到中华医学会系列杂志的全部资源，获得更全面、准确、随时更新的检索结果，数据库收录中华医学会出版的中文医学核心期刊189种。此外，中华医学会杂志社倾力打造了“中华医学知识库”，包括精选指南库、视频库、科研与写作库、名师讲堂、临床诊疗知识库、全科教育库和医学人文库7个子库。
3、中国生物医学文献数据库（CBM）：学科涉及基础医学、临床医学、预防医学、药学、中医学以及中药学等生物医学领域的各个方面，是目前国内医学文献的重要检索工具。
4、中国知网：国内最大的知识库，覆盖学科全面。
5、文献党下载器（）：主要服务于科研人员的文献下载需求。整合汇集海量中外文献数据库，涉及学科全面，资源庞大。中外各科文献基本都可以查找下载到，包括sci-hub和谷歌学术下载不了的文献。适合没有数据库权限的人群。
6、PubMed： 是一个免费的搜寻引擎，提供生物医学方面的论文搜寻以及摘要的数据库。它的数据库来源为MEDLINE。其核心主题为医学，但亦包括其他与医学相关的领域，像是护理学或者其他健康学科。PubMed 的资讯并不包括期刊论文的全文，但可能提供指向全文提供者（付费或免费）的链接。
7、sciencedirect爱思唯尔（Elsevier）：是医学与其他科学文献出版社之一。爱思唯尔出版2500余种期刊，包括《柳叶刀》 、《四面体》、《细胞》。39000多种电子书籍以及诸多经典参考书如《格雷氏解剖学》等。
8、Embase：是爱思唯尔（Elsevier）推出的针对生物医学和药理学领域信息所提供的基于网络的数据检索服务。内容涉及药学、临床医学、基础医学、预防医学、法医学和生物医学工程等。除了可以检索丰富的医学文献外，还支持药物和疾病检索。
9、OVID平台：包涵生物医学的数据库有临床各科专著及教科书、循证医学、MEDLINE、EMBASE以及医学期刊全文数据库等。提供60多个出版商出版的科学、技术及医学期刊1 000多种，与LWW、Adis等公司属于姊妹公司。
10、The Cochrane Library(考克兰图书馆)：是the Cochrane Collaboration 的主要产品，汇集了关于医疗保健治疗和干预有效性的研究。它是循证医学的黄金标准，并且提供有关最新医疗的最客观信息。
11、ClinicalKey临床精钥：是信息分析公司爱思唯尔（Elsevier）推出的一个临床决策支持工具，帮助医生快速获取准确、简洁、世界前沿的循证医学知识。ClinicalKey拥有全球最大的医学信息资源库，涵盖所有医学专科。
12、UpToDate临床顾问数据库：是用于协助临床医生进行诊疗上的判断、决策的循证医学数据库。UpToDate覆盖了常见的 25 个临床专科，涵盖了诊疗全流程和全生命周期的绝大多数疾病及其相关问题，除了核心的临床专题外，UpToDate还提供多平台访问、智能搜索、图表导出生成PPT、重要更新、诊疗实践更新、患者教育、计算器和药物专论等多项功能。
13、Karger医学电子期刊：是由瑞士Karger出版社出版，每年出版约80余种高质量的学术期刊，大部分以英文出版，内容涵盖了整个生物医学领域，包括传统医学以及最新的医学热门课题。
14、Web of Science：是获取全球学术信息的重要数据库，它收录了全球13000多种权威的、高影响力的学术期刊，内容涵盖自然科学、工程技术、生物医学、社会科学、艺术与人文等领域。
15、公共科学图书馆（PLOS）：是一家由众多诺贝尔奖得主和慈善机构支持的非赢利性学术组织，旨在推广世界各地的科学和医学领域的最新研究成果。
16、世界顶尖医学杂志的前四名：《柳叶刀》（The Lancet）、NEJM（新英格兰医学期刊）、JAMA 美国医学会杂志（The Journal of the American Medical Association）、BMJ《英国医学期刊》
17、世界四大名刊：《细胞》(Cell)、《自然》(Nature)、《科学》(Science)、《美国科学院院报》(PNAS)
18、谷歌学术：检索外文文献常用网站，包括了世界上绝大部分出版的学术期刊， 可广泛搜索学术文献。谷歌学术涵盖学科全面，可了解有关某一领域的学术文献；了解某一作者的著述，并提供书目信息（引用时必需的图书出版信息或期刊论文的刊名、刊期信息）。部分文献可直接下载。
19、Wiley：成立于1807年，是全球最大的学术出版商之一，有1600多种经同行评审的学术期刊，20000本电子图书，170多种在线参考工具书，580多种在线参考书，19种生物学、生命科学和生物医学的实验室指南（Current Protocols），17种化学、光谱和循证医学数据库（Cochrane Library）。
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）条形统计图：条形统计图是用一个单位长度表示一定的数量，根据数量的多少画成长短不同的直条，然后把这些直条按照一定的顺序排列起来。作用：从条形统计图中很容易看出各种数量的多少。特点：直观（2）拆线统计图：折线统计图是用一个单位长度表示一定的数量，根据数量的多少描出各点，然后把各点用线段顺次连接起来。作用：折线统计图不但可以表示出数量的多少，而且能够清楚地表示出数量增减变化的情况。特点：能表示数量变化和趋势（3）扇形统计图：扇形统计图是用整个圆表示总数，用圆内各个扇形的大小表示各部分数量占总数的百分数。作用：通过扇形统计图可以很清楚地表示各部分数量同总数之间的关系。折线统计图不但能反映数据（量）的多少，更能反映某一项目在某一时间内的数据(量)增减变化情况特点：能表示各部分比例和关系
缺失值的处理：缺失值是人群研究中不可避免的问题，其处理方式的差异可能在不同程度上引入偏倚，因此，详细报告数据清理过程中缺失值的处理方法有助于读者对潜在偏倚风险进行评价。例如，瑞舒伐他汀试验在统计分析部分详细说明了缺失值的填补策略，包括：将二分类结局中的缺失值视为未发生事件；将生物标志物和心电图测量中的缺失值进行多重填补（multiple imputation）；为了证明缺失值处理的合理性和填补结果的稳定性，研究还比较了多重填补与完整数据（complete-case）分析的结果。2、数据的预处理：实施统计分析之前往往需要将原始数据进行预处理，如：对连续变量进行函数转换使其更接近正态分布，基于原始数据构建衍生变量，将连续变量拆分为分类变量或将分类变量的不同类别进行合并等。医学论文应报告处理原始数据的方法及依据，瑞舒伐他汀试验即在统计分析部分描述了对血液生物标志物的对数转换。3、变量分布特征描述：确定统计分析使用的变量，并针对每一个变量的分布特征进行描述，是决定研究选用何种统计分析方法的基础。医学期刊虽然普遍对此提出要求，但作者往往套用常用方法，如：连续变量符合正态分布时，采用均数（标准差）描述，否则采用中位数（四分位间距）描述；分类变量采用频数（百分比）描述等。事实上，应根据研究设计类型、统计分析目的和数据特征选择恰当的描述方法。例如，CKB选择采用年龄、性别和地区校正的均值和率来描述人群分布特征，而非简单的报告连续变量的均数和分类变量的构成比。4、主要分析（primary analysis）：指针对研究结局的统计分析，是研究论文的核心证据。因此，医学论文应详细描述主要分析的实施过程和适用性。在试验性研究中，应明确统计分析数据集、试验效应指标、相对或绝对风险及其置信区间的计算方法、以及假设检验的方法。
我先给你看个图片 以此类推
P值指的是比较的两者的差别是由机遇所致的可能性大小。P值越小，越有理由认为对比事物间存在差异。例如，P<,就是说结果显示的差别是由机遇所致的可能性不足5%，或者说，别人在同样的条件下重复同样的研究，得出相反结论的可能性不足5%。
P>称“不显著”；P<=称“显著”，P<=称“非常显著”。
用 HR 来比较两组患者的生存情况具有以下优势：
1、在某些研究中，研究结束时试验组或对照组可能有 50% 以上的患者仍未发生终点事件或删失，在此种情况下中位生存时间无法获得；
2、生存数据常常服从偏态分布，仅用中位生存时间来代表生存数据整体的分布状态比较片面；
3、通过中位生存时间相减来比较两组患者的生存情况，无法对基线时不平衡的协变量进行调整，得到的效应估计值受到混杂因素的影响，而使用 HR 则可通过多变量 Cox 模型调整混杂因素的影响，得到无偏的效应估计值。
扩展资料：
统计学是研究数据的收集、整理、分析的一门科学。它的原理几乎应用到自然科学和社会科学的各个领域，也相应地产生了许多应用性分支，医学统计学就是其中之一。它是以医学理论为指导，借助于统计学的原理和方法，研究医学现象中数据的收集、整理、分析的一门应用性学科。
合理的统计分析能够帮助我们揭示事物或现象发生和发展的规律，阐明我们所关心的问题，如哪些因素对人群健康状况影响较大，某种疾病的可疑病因是什么，哪些指标可以用来筛选高危人群或早期诊断疾病，哪种治疗方法的有效率高，哪些是保护和促进人群健康的因素等等。医学统计方法很多，本篇着重讨论常用的医学统计方法。
参考资料来源：百度百科-医学统计
三次谐波电流，通常是看不到的。按傅里叶级数的公式，任意波形，都能分解成由不同频率的正弦波合成的。比如，如果一个任意的波形，其中含有三次、五次、七次。。。。的正弦波，为了用形象的图形表示，就画出了三次、五次、七次。。。。的正弦波，来表示这些波在合成以后，就能组成前面说的那个波形。
主要就是看以下几点：1、总文字复制比，也就是检测出来的重复率。2、全文标明引文，重复都已经被标红。3、全文对照报告单，相似内容来源都准确标出。红色文字表示文字复制部分;黄色文字表示引用部分，根据指示进行修改就可以了。