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护理论文原始数据怎么整理

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护理论文原始数据怎么整理

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最好不要原始数据。事实上,任何高质量的论文都要做大量的实验和海量的数据,分析结果也是在此基础上优化出来的,才是最科学的。试想,高质量的期刊论文都没有放原始数据的传统,研究生论文也是如此。当然,如果你认为有些数据和分析结果关联性很强,也可以加个附录附上,最好不要长篇大论。

我觉得有必要把原始数据整理后以附件形式附到论文后面,因为是附件形式,对理解能力强的人,他不需要去阅读后面的附件,但对于水平相对差一些、想进一步了解过程的人则有帮助,况且你也提到了,自己将来阅读起来也更方便。

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医学论文原始数据包括什么?这个你要到不懂的话,你到相关的数据上去查一下比较标准的答案。

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。

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一、引 言不管是哪种学科的哪种研究,文献综述必不可少。文献综述具有承上启下的作用,是学术研究和学术论文写作的一个重要环节。通过文献综述,我们可以了解相关领域的研究现状,在前人研究的基础上确定自己要研究的问题,避免不必要的重复并能够有所创新,为科学知识的积累做出自己的贡献。虽然文献综述工作非常重要,但目前与方法论有关的、讨论如何撰写文献综述类文章的管理学著述并不多见。而且,大多数学校的方法论课程也很少谈及这方面的内容。因此,我们不揣冒昧,把自己写作管理学文献综述类文章的一些体会拿出来与大家探讨。我们的所言大多为不成熟的浅见,难免挂一漏万,请各位大家指正。本文的主要读者应该是高等院校和科研机构的管理学在读研究生。事实上,本文的雏形就是我们为指导自己的研究生写作文献综述类文章而拟定的要点和建议,其中的很多内容又来自于我们在研究生学习期间老师对我们的指导。我们希望我们的体会能够对正在撰写或将要撰写文献综述类文章的研究生有所帮助。本文的结构安排如下:第二节简要描述文献综述的目的;第三节介绍六种查找文献的方法;第四节是对阅读文献三个层次的说明;第五节探讨了文献综述类文章的不同结构安排;第六节针对研究生提出了写作文献综述类文章的五点建议。二、文献综述的目的任何研究都不是凭空产生的,而是在前人研究的基础上从某个方面进行深化,都具有一定的传承性。因此,文献综述是研究的第一步,其目的在于了解前人说过些什么,而这实际上也决定了我们能够说些什么。具体地,对于要研究的问题,我们必须弄清:前人是否说过。要知道前人是否说过,关键是要进行充分的文献检索。互联网的出现以及在线数据库的广泛应用为文献检索提供了前所未有的方便。目前,各大专院校和科研机构的图书馆都购买了非常齐全的中、英文数据库。只要数据库覆盖面合理并使用得当,我们足不出户就能查到几乎所有所需的文献,省却了上世纪做研究非跑大图书馆不可的麻烦。目前,国内高校图书馆中的Jstor、Science Direct、CN KI等都是极佳的在线数据库。如果文献搜索结果表明自己拟做的研究别人已经做过,那么就没有必要做无为的重复,而应该及时调整自己的思路,改换研究角度、重点或方法。前人说过什么。要想知道前人说过什么,就必须解答以下几个问题。首先是前人研究的对象或问题是什么(what)、前人是如何(how)阐述研究问题的以及为什么(why)这样阐述;然后是前人观点的异同点是什么,这些观点是否可以分类、如何分类,观点之间的前后时间关系和逻辑关系是什么。搞清楚别人是否说过、说了什么,是我们进行学术创新的重要基础。前人是怎么说的。在文献综述时不仅要综述观点,还要综述研究方法(即别人是怎么说的)。方法的发展和进步会在很多方面改变已有的观点。例如,产业组织理论中博弈论研究分析方法的引入就改变了SCP框架下产生的很多观点。随着数据获取途径的增多和获取技术的改进,总的来说,针对某一研究对象所使用的研究方法会越来越多。因此,当我们发现某类文献主要以使用某一种或某几种研究方法为主,而对其他研究方法应用较少时,就应该考虑能否采用其他方法特别是比较新的研究方法,以便通过方法创新来实现观点创新。何人、何时、何地说过。这组问题主要反映相关观点演化过程的影响因素,包括观点在不同地域、不同时间上的变化。例如,总体上看,受社会经济发展阶段性以及文化差异性的影响,不同国家、不同时期的消费者对服务质量的要求会出现较大的差异,并且在很大程度上影响消费者对服务质量的感知及满意度。另外,了解“是谁说的”,对于我们认识相关观点的产生和发展过程也有帮助。例如,战略管理研究定位学派的“五力模型”是波特于1979年提出的,当我们知道波特是哈佛商学院和哈佛经济系联合培养的博士之后,就能更好地理解这一模型与哈佛老一代经济学家提出的SCP框架之间的传承关系。实际上,如果我们能够在文献综述的过程中回答好以上四个方面的问题,那么就可以基本确定我们要做的研究或要写的论文的创新点、主要思路和拟采用的方法。可以说,做好文献综述,研究工作就完成了一大半,剩下的问卷设计、实地调查、数据分析、论文写作等工作便水到渠成。三、如何寻找代表性文献文献综述的第一步是查找文献,也就是搜集要综述的素材。一种常用的方法是直接进入各种数据库(如CNKI、Science Direct、Ebsco、Emerald),在“文章标题、关键词和摘要”这一搜索项中填入搜索信息(如在中文数据库中填入“服务质量和满意度”或在英文数据库中填入“service quality and satisfaction”),再执行搜索命令。然而,在国、内外各种刊物层出不穷、文章不胜其数的情况下,我们很可能搜索到多达数百篇有时甚至上千篇的相关文献,以至于无从着手阅读、分析。我们建议首先应该重点搜集和阅读有代表性的文献,特别是对相关研究产生重大影响的种子论文(seminal paper),然后再搜集和阅读次要一些的文献。那么,如何查找代表性文献呢?请教导师当然是最简单、有效的途径。但也有一些时候,我们拟综述的主题并非导师擅长的研究领域,导师可能无法提供主要文献阅读清单。如果遇到这种情况,我们建议采用下面一些方法。首先查找并阅读发表在一流刊物上的文章。每个学科都有自己的刊物分级和排名,要重点查阅排名靠前的刊物所刊载的文献。例如,管理学排名靠前的英文期刊(根据不同的评价标准,具体排名可能有所不同)有Administrative Science Quarterly、Academy of Management Journal、Journal of Applied Psychology、Organizational Behavior and Human Decision Process、Strategic Management Journal、Academy of Management Review;而国内排名比较靠前的管理学期刊则包括《管理世界》、《中国软科学》、《外国经济与管理》、《南开管理评论》和《管理科学学报》等。查找权威教科书及其提到的某领域的经典文献。一般来说,我们所研究的问题大多可以在教科书中找到相应的章节。若能找到权威的教科书,就可以从相应的章节中找到这些教科书作者所引用的文献,这些文献往往也是对于相关学科发展较为重要的文献。若能找到最新版本的教科书,那么效果就更好。查找学术权威发表的研究成果。与其他学科一样,国内、外管理学各领域都有若干重要的学术权威,如服务质量管理领域中的“PZB”(即服务质量研究领域的三位著名学者Parasuraman、Zeithaml和Berry,他们三人各自或合作发表了大量重要的原创论文)。这些重要学者的文章往往也是我们在前面提到的种子论文,开创了某一研究领域并长期影响相关领域的发展。因此,根据时间顺序阅读这些学术权威的文献会对我们了解和分析相关领域学术研究的演化发展过程大有帮助。若能找到并认真阅读这些学术权威亲自撰写的关于相关研究领域发展历史的述评文章,那么,我们就能更加清晰地了解相关领域不同学术观点的产生和发展过程。寻找名校、名师研究型课程的教学大纲(syllabus)。国内、外著名大学的研究型课程(主要指硕士和博士研究生课程,很多以“seminar”的形式出现)中会列出每个研究领域的重要文献,供学生阅读和讨论。当然,不同教师的取舍有所不同,文献清单也会出现一定的差异。我们可以多参考几个同名课程的大纲,以避免偏颇。到图书馆或从数据库中查看以“handbook”为名的论文集。国外出版社(如在出版学术期刊和著作方面比较有名的Blackwell、John Wiley and Sons和Elsevier)经常召集业内专家编著一些综合体现学科发展状况的工具书性质的论文集,如《Handbook of Econometrics》、《The Blackwell Handbook of Strategic Management》、《Handbook of Industrial Organization》等。这些论文集中的论文大多以综述本学科某个研究领域的学术进展为主要目的,作者都是相关研究领域的权威。阅读此类手册收入的论文可以迅速掌握相关领域最重要的学术进展状况。利用“Google Scholar”。目前,互联网在学术研究中发挥着越来越大的作用,为我们提供了很多方便。除了正式数据库之外,谷歌搜索引擎中的“Google Scholar”也是一个搜索某一研究领域代表性学者及经典文献的好帮手。在“Google Scholar”中输入相关研究对象的关键词,执行搜索命令后所列出的文献是按被引用次数来排名的,因此,各相关文献的重要性一目了然。更重要的是,我们还可以通过搜索结果的链接找到引用了相关文献的所有论文,从而为我们提供一种以时间顺序考察学术发展及文献间相互关系的好办法。在综合采用以上方法以后,我们基本上能找到所有的代表性文献。接下来,我们还应该查找较多的次要文献。尽管这些文献的引用率并不太高、学术贡献也不会太大,但它们仍能从某一方面深化相关理论体系,因此有必要在我们的文献综述中交代它们的贡献。最后必须指出的是,在我们搜集文献的过程中,肯定会发现一些现成的、与我们要写的文章相似的综述文章。我们可以借鉴这些文章的内容(最重要的是这些文章的参考文献清单)来缩短我们搜集、理解和阅读原始文献的过程,但切不可如获至宝,投机取巧地照抄这些现成的综述文章,而根本不看原始文献,这是目前错讹屡屡出现的根源,也违背了学术研究求真务实的精神。

撰写文章的第一步,是整理实验数据、研究结果等,并开展材料与思路(Materials and methods)部分的写作。在这一部分中,我们要详实认真地对实验背景、实验环境、搭建的平台,实验过程的设计思路,数据采集的方式,数据的统计方法和分析与计算等等进行阐明。但这一部分的叙述要掌握好一个度,篇幅过大,描述过于细致,会造成文章的比例不和谐,使得其它部分在衬托之下显得单薄苍白;描述过于简略,则会导致支持作者观点的材料缺失,引发读者对研究结果的不信任甚至是质疑。科研过程中,我们会得到很多数据,因此,认真筛选,抓住要点就十分重要。这个部分也是一个 ” 我 ” 的安全地带,在进行叙述时,可以写 ”We do sth…” 一类的句型。结果部分的撰写(Results)先将结果分为几个部分,逐个撰写,可以借助图表(chart)和表格(等)对结果进行直观的反应。配以解释的段落,先介绍图表所反应的信息再依次进行叙述,按照一定的逻辑关系,重点突出、条理清晰。如果结果(Results)和讨论(Discussion)是独立的两个章节,那么,在结果(Results)中尽量不要进行讨论,也就是尽量避免主观色彩的叙述(也就是要把”我”藏起来详见《学术英语写作的词汇三境界》中的无”我”之境界部分的介绍),不合适的主观叙述,一面影响后续讨论(Discussion)中的问题,一面会使文章的严谨性有所折扣。并且在叙述中一定要集中于突出主次,着重强调有价值的信息,不要事无巨细、写流水账,要有目的、有意义地去描述。胡编乱造小例子一个XD:(假装有个柱状图,一切简化,大家不要学)A:20 B:30比较(例句):B is fifty percent greater than A…错误表达:A is 20 and 30 is for B…讨论部分的撰写(Discussion)讨论(Discussion)部分是整篇文章的重点和难点,是对实验结果的升华和萃取。所需要的内容大体可分为以下的方面:Previous research(前人研究结果):这一部分中的前人结果主要意在铺垫,要能够引出自己后续的叙述。Things I have done(我的研究结果):简练叙述,毕竟你的整篇文章都在叙述自己的研究,这一部分的叙述是为了引出你的观点而进行的。Point(我的观点):讨论的深度和广度都要足够,要在下笔之前先找出要写的观点、列出提纲,充分构思之后,以严谨的逻辑逐一开展。引言部分的撰写(Introduction)胜利在望!胜利在望!经过对结果(Results)部分和讨论(Discussion)部分的撰写过程,我们对自己所进行的研究有了更加深入的了解,也对实验结果有了更加系统的认识。这个时候,再对引言(Introduction)部分进行撰写会有事半功倍的效果。首先,引言(Introduction)部分中所提出的设想可以与讨论(discussion)部分中的一些idea进行首尾呼应。引言(Introduction)部分要开门见山地点出工作的意义,并简要介绍所进行的研究。第一步,要介绍本研究领域的重要意义。第二步,要结合所阅读的文献对前人的研究成果进行一个总结与介绍,甚至可以简单地进行文献综述,但要加以归类概括与分析,不能是单纯地铺陈文献。第三步,综述过后,要提出自己的设想(与所进行的工作进行呼应)。引言就像一篇文章的龙头,总领全文,为其定下基调。最后,可以简单介绍研究的大体路线和预期的结果。切记要把握好篇幅,过长,会使文章头重脚轻,过短又会使得读者无法了解研究的意义。建议三至四段为宜。总结部分的撰写(Conclusions)当我们文章的结果(Results)部分和讨论(Discussion)部分撰写完毕后。可以将主要的成果和该项研究的意义归纳于这个部分之中即可。但并不是简单铺陈,而是把主要结果结合归纳起来,重新组织语言。

数据分析主要就是通过数据去解决企业实际遇到的问题,包括根据数据分析的原因和结果推理以及预测未来进行制定方案、对调研搜集到的各种产品数据的整理、对资料进行分类和汇总等等。主要就是学习Python、R、SAS等编程工具,数据仓库,分布式存储HDOOP,云计算,数据可视化,大数据技术,还可以到九道门数据分析实训官网上去看一些案例,自己做做训练,总之要学习很多东西。

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