常用的医学数据库如下：
1、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。还推出了ClinicalKey临床精钥、Embase（生物医学、药理学）检索工具。
2、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。
3、OVID Technologies公司是世界著名的数据库提供商，目前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。
4、《美国医学会杂志》（JAMA）国际知名的医学杂志之一。《JAMA》中文版其常设栏目有：原著、综述、共识报告、特讯、医学进展、约翰霍普金森医院大巡诊、临床抉择、临床心脏病学、医学新闻与展望、述评等。
5、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。
6、Wiley成立于1807年，是全球最大的学术出版商之一，Wiley Online Library上有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）。
跟CNV分析有关的数据：DGV（基因组变异数据库）、Decipher（拷贝数变异数据库）、ClinGen数据库（剂量敏感判断数据库）、UCSC Genome Browser（基因组浏览器）。
医学检验研究的是人体复杂的各种生理和病理指标，更必须加强与临床相关科室的密合作才能得到成功。在建立合作关系时要注意解决的问题是；(1)选准临床迫切需要解决的课题，做好设计和规埘；(2)选好合作对象；(3)共同完善风险同负、利益共享的双赢机制。本刊期待着在新一届编委会的领导下，能有更多的紧密结合临床实际的优秀论文奉献给广大读者!
绝大多数的论文撰写,均需通过一定数量临床病例(或资料)的观察,研究事物间的相互关系,以探讨客观存在的新规律。如确定新诊断、新治疗等措施是否优于原沿用的方法,就需进行两种方法比较,这就涉及统计处理;统计设计又是整个课题研究设计中一个重要的组成部分。显然,经正确统计处理的结果可信度高,论文的质量也高。
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。
在毕业论文中，数据和图表的来源可以有多种途径。首先，数据可以通过实地调查、实验研究或问卷调查等方法收集。其次，已有的研究文献、公开数据集、统计机构的报告等可以作为数据来源。数据分析可以使用统计软件或编程语言进行处理和分析，以得出相关结论。图表的制作可以通过数据可视化工具或绘图软件实现，以直观地展示研究结果。在论文中，应明确说明数据收集的方法、样本规模、数据处理的步骤和使用的工具，同时标明图表的来源和制作工具。
药学的毕业论文写法：谈怎么写之前，先说写哪一类，我给你分开来说。药学专业毕业论文分综述类、调研类和实验类。药学专科毕业论文可以写综述类或者实习报告。
药学本科毕业论文要求有数据分析，只能写调研类和实验类，且大部分学校会要求写实验类。调研类毕业论文，可通过调查问卷收集数据进行分析，也可对已有的数据进行回顾性分析(例如医院某一段时间处方用药的分析)实验类毕业论文，分药剂、药分、药化、药理等实验，选题也各不相同。
一般制备工艺和质量研究类较容易。实验类毕业论文关键是要有实验数据和图谱，这点你也可去药标网求助。毕业论文一般都要求实验类了，在校的去找有课题能带实验的老师，感兴趣有招人就可以。校外实习的话能去药检所的就去，不能的去能提供课题的药企qc岗。
药学是连接健康科学和化学科学的医疗保健行业，它承担着确保药品的安全和有效使用的职责。下面是为大家整理的药学毕业论文5000字，供大家参考。
一、实验室管理体制存在的弊端
(一)规模较小
实验室隶属于教研室，只供教研室开设的教学课程使用。
各个实验室自成体系，彼此独立分散，致使实验室在数量上不断膨胀，规模小，且重复建设多，综合优势难以形成;由于资金短缺，各实验室无法购买较高级的大型仪器设备，无力更新过时的设备，
只能重复购置小型仪器设备，无法形成教学、科研上的综合优势。
这种管理体制落后、小而全、资源利用率低的实验室模式造成了人、财、物资源的重复投入，已无法适应现代高校实验教学改革的发展。
(二)实验室资源管理效率低，管理制度不明确
实验室各种资源的使用、配置、统计与管理是一项非常复杂的工作，用手工操作工作量会很大，而且准确性低，容易积压浪费。
特别是低值易耗品的耗材统计，不可能每学期采购的都刚好够用，手工账本无法体现出结余之后的进账，变成每次进账都几乎在写同样的内容。
(三)不重视实验室专业技术队伍建设
以往的管理中，实验技术人员主要做辅助性工作，没有明确的工作量考核办法，现有的职称评定标准又很难认定他们的工作量;加上科研任务少，高水平的论文和科研成果难以产出，职称难以晋升，导致实验技术人员工作积极性不高，
缺乏职业发展动力;工作职责一刀切，分类管理措施不到位;实验技术人员的进修和业务培训一直得不到应有重视，缺乏系统的培养培训机制，发展严重受限，致使实验技术人员总体水平下降，跟不上教学改革发展需要。
这些问题在一定程度上也造成对提高学校教学水平和科研水平的制约。
二、实验室管理体制改革的措施
(一)进行实验室重构整合，优化实验教学体系
为了保障各项药学实验更有质量、更有效率地进行，应建立药学系精密仪器室，为师生的实验教学和科研工作提供有利条件，将原来的基础化学实验室、无机化学实验室、有机化学实验室与天平室进行重构整合，
使其成为能同时服务多门学科的实验室，提高实验室的使用率。
还应建立库房，包括化学危险品库房、玻璃仪器和普通试剂库房两类。
库房应综合采光度、通风、防潮等因素来建设，靠近消防装置。
化学危险品库房存放的试剂具有一定危险性或易致毒，应严格保持通风干燥，严禁明火;玻璃仪器和普通试剂库房主要存放无毒且性质稳定的试剂、药材和普通玻璃仪器等，按性质分类摆放。
实验室的重构整合，能切实解决实验室建设条块分割、重复建设、资源浪费等一系列难题，做到资源共享，提高效益，促进学科间的交叉渗透与融合，为实验教学人才培养、深入开展实验教学内容与方法改革搭建了平台，为各专业学生的实践教学提供强有力的保障。
(二)建设高素质实验技术队伍,提高实验教学管理水平
由于目前学科的相互交叉,实验室规模不断扩大,实验技术人员越来越紧缺,对现有实验技术人员应该进行专业培训,使其成为高素质技术人员多面手,可以独立完成多门实验课的准备。
应做到博采众长,兼容并蓄，可以将实验技术人员送到省内外兄弟院校进行为期半年或一年的脱产学习，在进修之前，必须安排每位成员的具体进修任务，规定参加某些考试，学习某些实验课程，掌握某些高精密仪器，
每位进修返校的实验技术人员，各方面能力都能大大提高，同时也能为本校实验室的教学管理引入一些先进的管理经验，由此提高整个实验队伍的整体素质，加快实验室教学与科研的发展脚步。
(三)建立智能型实验室网络管理系统
应用网络技术和多媒体技术可以发挥计算机在监控实验室的运行、检索情报信息、掌握药品材料库存和采购信息、共享信息资源等方面的重要作用。
创建智能型实验室网络管理系统，实现实验室管理的智能化是综合利用教学科研信息资源的最有效方法。
1.智能管理系统在实验仪器管理中的应用。
这是药学实验室常规管理的主要内容之一，可以查看实验室运行状态如何，资源配置是否合理达标，有无积压浪费，做到实时跟踪管理。
根据每个实验室的实际需求来设计实用、科学的管理要求和措施，即以仪器设备的基本参数作为数据库建立查询系统，只需输入如品名、规格型号或用途等，便可即时查询到这种仪器设备的购入数量和时间、使用状况、操作说明书、技术性能、结构图以及维修记录等。
这不但有利于实验室的管理维护，也更方便教学和科研人员了解和使用仪器设备。
还能设计实验仪器预约系统，教学和科研人员可随时登录查阅所需仪器的各种信息，无需管理人员配合，不受时间限制，既能提高仪器设备使用效率，又能降低管理成本。
2.智能管理系统在实验药品及材料管理中的应用。
使用计算机对实验低值易耗品进行实时登记，建立明细账目，实现仓储式规范化管理，做到对药品及材料出入量、药品库存量、实验经费、学期消耗等资料信息了如指掌，及时调整采购计划，可避免重复购置，
提高常用玻璃仪器的使用率和有限资金的利用率，从而提高实验教学的质量。
实验药品及材料的管理是一种波动性很大的动态管理，应该把实验药品与消耗材料的库存记录表设计为一个自动更新的数据表，自动刷新库存量的记录。
这种管理方法有很强的实用性，可以准确记录低值易耗品的采购、领用、库存，并联网接受各实验室预订计划，既能满足教学与科研需要，又可避免积压浪费。
三、加强药学实验室的建设与管理
(一)实行规范化、科学化管理
结合学校的实际情况，制定完善实验室工作的各种管理规定，如材料低值易耗品管理办法，危险品管理规定，精密贵重仪器和大型设备管理规则，实验人员守则及实验室守则等一系列制度，汇编成册。
要不断提高实验室的工作效率和水平，不断提高实验教学和科研质量，就必须有较为规范、科学的管理规章制度，使教学和管理工作有章可循，有法可依，促进实验室高层次的建设发展。
(二)加强实验技术队伍建设
实验技术人员是科学研究、教学实验的直接组织者和实施者，他们的知识结构、专业水平、工作热情直接关系到教学及科研工作的进度和成果。
因此，一支高素质的实验技术队伍是高校建设发展最有利的武器。
(三)加强实验设备与实验耗材的管理
实验室设备的管理涉及：仪器档案的建立，仪器专人负责制，仪器的标准操作文件的制定，使用登记本建立，定期保养与维护登记，仪器报废、转入制度等。
实验室建设应按教育部实验室评估标准开展工作，认真做好实验设备的资产登记、统计工作，对其建账建卡，进行定期维护保养，确保仪器设备正常使用。
仪器设备是我院的重要资源和保障，为了保证仪器正常运转，避免仪器损坏，我院仪器设备管理工作要不断加强、不断完善规范。
实验耗材的管理涉及：建立实验用品分类账，低值易耗品明细账，实验耗材领用登记制度，正确存放和保管化学试剂制度等。
实验室应根据试剂的性质、周围的环境及实验室的条件等分类存放，还要根据各类危险品的性质在存放过程中采取必要的隔热、防潮、防晒等保护措施，防止试剂吸湿潮解、变质失效及标签脱落等，
同时也要防止有毒的挥发性化学试剂对环境造成污染。
在物质的制备、萃取及重结晶提纯等实验中，应尽可能采用无毒无害的溶剂代替挥发性有机溶剂。
环保理念已日益深入人心，在化学类实验管理中，化学实验绿色化这个课题需要进一步认真研究。
四、实验室管理体制改革的思考
实验室管理体制改革是个涉及面较广的复杂问题，改革的开始不可能尽善尽美，但不改革创新就不会有出路。
实验室管理体制的改革更应突出以人为本，加强实验队伍建设，引进竞争机制，重视业务培训，提高人员综合素质，才能跟上实验室管理体制改革的步伐，在新形势下保障实验教学工作的顺利进行。
先进的实验条件和仪器设备、高素质的实验技术人员、现代化的管理是高校实验教学和科研工作迅猛发展的必要条件。
实验室建设与管理至关重要，我院的药学实验室从建立之日起一直在不断摸索适合自身建设与管理的体制，其间面临的难题需要在实践中不断探索并解决，实验教学改革正在不断加强，实验技术人员水平也在不断提高，
现在毕业论文都需要查重，不能直接使用网上的文章，下面列举不同目的下中药学毕业论文范文的获取方式。你如果是想获取中药学毕业论文参考资料，可以去知网、维普、万方等数据库查询，里面的期刊论文和硕士学位论文都有很好的借鉴作用。你如果是不知道中药学毕业论文怎么写，可以先看学校毕业论文的格式要求，然后找篇优秀的中药学毕业论文模仿。本科毕业论文不对外公布、不上知网等数据库，网上流传的很多中药学本科毕业论文质量不佳且不是定稿，参照时注意鉴别。优秀中药学本科毕业论文你可以去学校图书馆等内部数据库寻找，或者找论文指导老师求助一篇。中药学本科毕业论文以实验类居多，论文框架和研究方法可以借鉴，但实验数据和图谱需要实验获取，如果在校外实习，无法获取实验数据和图谱时，可以去药标网求助。中药学实验类毕业论文专业性强，只有本专业的并且有实验条件的才可很好的完成。
药学的毕业论文写法如下：
谈怎么写之前，先说写哪一类，我给你分开来说。药学专业毕业论文分综述类、调研类和实验类。药学专科毕业论文可以写综述类或者实习报告。
药学本科毕业论文要求有数据分析，只能写调研类和实验类，且大部分学校会要求写实验类。调研类毕业论文，可通过调查问卷收集数据进行分析。
也可对已有的数据进行回顾性分析(例如医院某一段时间处方用药的分析)实验类毕业论文，分药剂、药分、药化、药理等实验，选题也各不相同。
一般制备工艺和质量研究类较容易。实验类毕业论文关键是要有实验数据和图谱，这点你也可去药标网求助。毕业论文一般都要求实验类了，在校的去找有课题能带实验的老师，感兴趣有招人就可以。校外实习的话能去药检所的就去，不能的去能提供课题的药企qc岗。
药学学子的课程主要以研究药剂学、药理学、药物化学、药物合成等方面的知识和技能为主。药学毕业论文分类：
一、药学专业毕业论文分综述类、调研类和实验类。
二、药学专科毕业论文可以写综述类或者实习报告。
三、药学本科毕业论文要求有数据分析，只能写调研类和实验类，且大部分学校会要求写实验类。调研类毕业论文，可通过调查问卷收集数据进行分析，也可对已有的数据进行回顾性分析(例如医院某一段时间处方用药的分析)。
四、实验类毕业论文，分药剂、药分、药化、药理等实验，选题也各不相同。一般制备工艺和质量研究类较容易。
我所要研究的课题是“中国医药批发企业现状与发展”。对一个医药批发企业来说，最重要的就是药品的来源和销售，每个医药企业都有固定的供应商和一定的营销手段，药品的供应需要医药物流的支持，而销售呢，就需要医药销售的支持，所以医药批发企业的现状与发展，是随着医药物流和医药销售而走的。 然而，在进公司工作一段时间后，我慢慢的对企业有了一定的了解，知道了一个医药批发企业如果想做大做好，就要运用网络，建立医药电子商务，这样医药批发企业才会有更好的发展。最后，我根据自己的个人看法，对医药批发企业的发展趋势做了几点归纳， 本次我要做的课题的目的和意义是：随着医药行业的发展，医药批发企业也孕育而生，得到了飞速的发展。而医药批发企业又是药厂与医院、药店的连接线，所以，医药批发企业的现状和发展再医药行业中占有很重要的地位。同时，本次所做的课题，让我深刻地了解了医药批发企业现状与发展。使我对医药批发企业有了一个深刻的了解。同时对我以后的工作有很大的帮助。
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。
医学论文原始数据最主要包括实验的数据，还有实践，所以一定要做到真实
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。
临床试验方案中不需明确何种试验数据可作为源数据直接记录在病例报告表中 。
实验数据与实践数据。
“原始数据”(也被称为source data,源数据或者atomic data,原子数据)，通常认为数据与信息的区别在于:信息是经过加工处理之后的数据,而数据则是未经加工的数据，按照这种标准,数据也就是原始数据。
发表医学SCI论文一定要有严谨认真的科研作风，所以支撑医学SCI论文的原始数据是必须存在的。原始数据是所有医学科研的基础，影响着实验结果真实性，一定要认真对待。
临床试验中源文件试验记载的数据是不属于源数据。
源数据的修改应当留痕,不能掩盖初始数据,并记录修改理由 ；确保所有临床试验数据是从临床试验的源文件和试验记录中获得的。源数据应当具有可归因性、易读性、同时性、原始性、准确性、完整性、一致性和持久性。源数据的修改应当留痕，不能掩盖初始数据，并记录修改的理由。
源数据的修改最重要的源数据的基础上，要保留其原有的功能并且进行重要的改良，要比原功能有更大的优势。
秋风送爽，也给我们送来了刘岭教授的统计说说第五期。这一期的统计学方法之选择大家一定要认真学起来，说不定马上你就会用到了。编者语针对常用的基本统计学方法，一般而言说的就是t检验、单因素方差分析和卡方检验，这也是大家在写论文、阅读论文时经常遇到的统计学方法（几乎每篇文章都会涉及这一种或几种方法），那到底该采用何种统计学方法呢？今天我们就此来聊聊。一、拿到数据开始分析之前，一定要进行数据类型的划分（图1），因为不同数据类型资料，描述的方式不一样，统计学方法也不一样。图1 统计资料的类型举个例子（表1）：表1 某地2002年735例65岁以上老年人健康检查记录二、各种类型资料的统计分析（描述与统计推断）1.计量资料特点：每个观察单位的观察值之间有量的区别，有单位；描述形式：最常见采用“X±S”（一般文献中经常见到），用算数均数描述其平均水平，用标准差描述其离散程度。如果遇到数据“特别变态”（特别是标准差大于算数均数），就采用Md(P25,P75)（Md为中位数，P25和P75为四分位数）（表2）。正态分布检验请大家复习：医学科研课堂丨统计说说（三）：你所应该了解的正态、方差齐性检验表2 计量资料常用统计指标的特点及其应用场合统计推断方法：一般分为单因素和多因素两种。单因素分析方法分析要点：一是划清数据类型（计量资料）；二是明确试验设计类型（完全随机设计？几组样本？）；三是注意所用方法的应用条件；四是满足正态方差齐性时采用t检验（注意t检验有三种形式哦！）或单因素方差分析，不满足时采用秩和检验（图2）。图2 计量资料统计方法的正确选择提醒两点：① 如果样本数据不服从正态分布的话，那就只能用非参数检验（秩和检验），但其检验效能低于参数检验（t检验或方差分析）。所谓检验效能低就是本身有差异，却没有能力发现其差异。② 如果是两组以上样本的数据时，不能采用t检验（会导致假阳性错误概率增加），应该采用方差分析。若方差分析的P<，需再进一步两两比较，常用的方法为LSD法或SNK法（注意依旧不能采用t检验）。在上两讲内容中我们已经学过t检验（医学科研课堂丨统计说说（二）：你的t检验做对了吗？）和方差分析（医学科研课堂丨统计说说（四）：统计学方法之灵魂—方差分析）了，至于秩和检验，我们以后会逐步介绍滴。多因素分析一般采用回归分析，主要是线性回归分析，以后会给大家介绍此方法。2.计数资料特点：无序分类，同类别中各观察单位之间没有量的差别，但各类别间有质的不同，各类别互不相容。其中二分类一定是计数资料（例如性别只有男/女之分，是否继发某种疾病只有继发/未继发之分），而多分类满足分类在性质上没有程度等级上的差别，即为计数资料（例如婚姻状况包括未婚、已婚、离异、丧偶，就属于多分类，但各分类没有程度等级差别，因此为计数资料，尿糖定性检测结果包括-、+、++、+++、++++，属于具有程度等级差别的多分类资料，就不属于计数资料，属于等级资料了）。描述形式：最常见采用“例数（%）”（一般文献中经常见到），主要要分清构成比（结构相对数）和率（强度相对数）的差别（表3）。而且在应用时，分母（就是样本量啦）一般不宜过小，分母太小不足以反映数据的客观事实，也不稳定。表3 计数资料常用统计指标的特点及其应用场合比如说：1.某地肺癌患者中男性A例，女性B例，则当地肺癌患者的性别比为A/B就是“比”。2.某次研究共检出了致病菌3种，总株数为A+B+C，其中一种致病菌检出株数为A，那么A/（A+B+C）就是构成比，即该种致病菌占总致病菌的比重或分布。3.某研究对患者（总例数为B）进行治疗，结果治愈的患者例数为A，则A/B即为率（可以理解为治愈率）。统计推断方法：一般分为单因素和多因素两种。单因素分析方法分析要点：一是划清数据类型（计数资料）；二是明确试验设计类型（完全随机设计？几组样本？）；三是注意所用方法的应用条件；四是多样本率比较，若卡方检验的P<，需再进一步两两比较，并进行Bonferroni校正，以控制假阳性（图3）。图3 计数资料统计方法的正确选择提醒两点：① 构成比是以100作为基数，各构成部分所占的比重之和必须为100%，故某组成部分所占比重的增减必影响其它组成部分的比重；② 构成比和率在实际应用时容易混淆，主要区别在分母上，所以应正确选择分母。多因素分析一般采用回归分析，主要是Logistic回归分析，以后会给大家介绍此方法。3.等级资料特点：属于多分类资料，满足多分类在性质上有程度等级上的差别，各分类属性按一定顺序排列（有序），即为等级资料。描述形式：最常见采用“例数（%）”（一般文献中经常见到），这和计数资料的描述大体相同，主要区别在于多个分类排列时一定要按照顺序进行（从小到大或从弱到强）。统计推断方法：等级资料的统计分析方法在单因素分析中采用非参数检验（秩和检验），当然对于双向有序R×C资料，也就说分组变量和结局变量都是有序（等级）的情况，构成比的比较采用卡方检验，程度的比较采用秩和检验，趋势关联性的比较用秩相关（也称等级相关）。多因素分析中采用有序Logistic回归。注意：分类变量（计数资料和等级资料）在软件分析操作时，要适当数量化处理（赋值），赋值情况会直接影响统计分析结果的解释。最后用下面这张图来总结基本统计学方法的选择（图4）。图4 常用基本统计学方法的正确选择今天的内容就到这里，同学们多多复习，有什么问题和不懂的可以在下面留言，我们会请刘岭教授一一解答。好了，让我们期待下一期吧！撰稿：刘岭 约稿编辑：刘芹排版：毕丽 审核：王东专家简介刘岭：陆军军医大学卫生统计学教研室副教授，主要从事卫生统计学教学、科研工作。担任中华卫生信息学会第八届统计理论与方法专业委员会委员，重庆市预防医学卫生统计专业委员会副主任委员，并担任《第三军医大学学报》等多家杂志的编委、统计审稿专家。历史推荐医学科研课堂丨统计说说（四）：统计学方法之灵魂—方差分析 医学科研课堂丨统计说说（三）：你所应该了解的正态、方差齐性检验 医学科研课堂丨统计说说（二）：你的t检验做对了吗？ 医学科研课堂丨统计说说（一）：样本量估算是个什么东东？
统计分析方法的选择:对于定量资料,应根据所采用的设计类型、资料所具备的条件和分析目的,选用合适的统计分析方法,不应盲目套用t检验和单因素方差分析;对于定性资料,应根据所采用的设计类型、定性变量的性质和频数所具备的条件以及分析目的,选用合适的统计分析方法,不应盲目套用χ2检验。对于回归分析,应结合专业知识和散布图,选用合适的回归类型,不应盲目套用简单直线回归分析,对具有重复实验数据的回归分析资料,不应简单化处理;对于多因素、多指标资料,要在一元分析的基础上,尽可能运用多元统计分析方法,以便对因素之间的交互作用和多指标之间的内在联系作出全面、合理的解释和评价。
论文数据处理方法
论文数据处理方法，相信绝大部分的小伙伴都写过毕业论文吧，当然也会有正准备要写毕业论文的小伙伴要写毕业论文了，那么论文数据处理方法大家都知道是什么吗？接下来让我们一起来看看吧。
一是列表法。列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系，便于分析和发现资料的规律性，也有助于检查和发现实验中的问题，这就是列表法的优点。设计记录表格时要满足以下几点：
1、表格设计要合理，以利于记录、检查、运算和分析。
2、表格中涉及的各物理量，其符号、单位及量值的数量级均要表示清楚。但不要把单位写在数字后。
3、表中数据要正确反映测量结果的有效数字和不确定度。列入表中的除原始数据外，计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。
此外，表格要加上必要的说明。通常情况下，实验室所给的数据或查得的单项数据应列在表格的上部，说明写在表格的下部。
二是作图法。作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系，揭示物理量之间的联系。作图法既有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点，它是一种最常用的数据处理方法。作图法的基本规则是：
1、根据函数关系选择适当的坐标纸(如直角坐标纸，单对数坐标纸，双对数坐标纸，极坐标纸等)和比例，画出坐标轴，标明物理量符号、单位和刻度值，并写明测试条件。
2、坐标的原点不一定是变量的零点，可根据测试范围加以选择。，坐标分格最好使最低数字的一个单位可靠数与坐标最小分度相当。纵横坐标比例要恰当，以使图线居中。
3、描点和连线。根据测量数据，用直尺和笔尖使其函数对应的实验点准确地落在相应的位置。一张图纸上画上几条实验曲线时，每条图线应用不同的.标记符号标出，以免混淆。连线时，要顾及到数据点，使曲线呈光滑曲线(含直线)，并使数据点均匀分布在曲线(直线)的两侧，且尽量贴近曲线。个别偏离过大的点要重新审核，属过失误差的应剔去。
4、标明图名，即做好实验图线后，应在图纸下方或空白的明显位置处，写上图的名称、作者和作图日期，有时还要附上简单的说明，如实验条件等，使读者一目了然。作图时，一般将纵轴代表的物理量写在前面，横轴代表的物理量写在后面，中间用“～”联接。
实验数据的处理离不开绘制成表，列表法和作图法还是有一定区别的。科研工作者在处理数据时，要注意根据实验数据的特点，选择是用列表法还是作图法。
1、 基本描述统计
频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。
描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。
分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的数据进行汇总统计。
2、 信度分析
信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。
Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。
折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。
重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。
3、 效度分析
效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示：
4、 差异关系研究
T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。
当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。
如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析。
如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。
5、 影响关系研究
相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。
回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。
回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。
绝大多数的论文撰写,均需通过一定数量临床病例(或资料)的观察,研究事物间的相互关系,以探讨客观存在的新规律。如确定新诊断、新治疗等措施是否优于原沿用的方法,就需进行两种方法比较,这就涉及统计处理;统计设计又是整个课题研究设计中一个重要的组成部分。显然,经正确统计处理的结果可信度高,论文的质量也高。楼主信不信由你，这篇文章就是在、创新医学网那摘录下来的。别的太多的我也复制不下来....