高校毕业生都需要对论文进行查重，那么学生应该如何进行论文查重以及论文查重有哪些注意事项呢？一、如何查重论文1、选择自己需要的查重系统，注册账号然后登录到论文查重系统界面。2、找到提交论文查重界面，如果有免费字数领取，可以先领取免费查重字数。3、输入论文作者姓名等信息，按照论文查重系统的要求上传指定格式的论文。4、上传完成后，静待一段时间，查重结束后可下载论文查重报告。二、论文查重的注意事项1、一般情况下，论文的查重报告会用不同的颜色标出论文的内容，如红色代表被认定为抄袭；绿色代表没有检测到抄袭或相似的地方，即是合格的；如果标注为黄色，则表示部分内容有某种相似度。2、在paperfree论文查重系统中，一般只对文字部分进行检测，而图片、代码等内容一般都不会被查重，为了降低查重率，大家也可以将可以改为图片的内容使用图片进行替换。3、在知网查重中，一般都会设定5%的阈值，所以对于参考文献的引用比例也要控制在一定的范围内，避免超过这个阈值。4、外文文献在查重系统中所收录的基本资料比较少，所以大家也可以查阅一些外文文献，并自行翻译、进行一定的修改，然后添加到自己的论文中。
论文查重，直白点说就是把自己写好的文章，上传到一个查重系统，他自会比较文章的重复地方，出一份重复率的报告。目前，查重系统的种类非常多。不同论文需要的也不一样，例如本科论文一般查知网等。期刊论文就要用期刊系统去查。硕博论文有硕博专用版。用的系统不对，查不来的结果也无意义。
前期初稿检测可以使用papertime免费论文查重软件，首家独创同步在线改重，实时查重；边修改边检测，修改哪里检测哪里
数据库范围：学术期刊，学位论文，会议论文，互联网，英文数据库（涵盖期刊，硕博，会议的英文数据）。
检测范围：涵盖所有中英文类别，包括哲学、经济学、管理学、法学、社会科学、教育学、文学、艺术学、历史学、理学、工学、农学、医学、政治学、军事学等。
毕业论文是一个大学生四年学习的最后总结。为了保证毕业论文的整体水平，防止部分学生因为想偷懒而抄袭论文，高校对本科毕业论文实行查重检测。为了让论文查重率达到相关标准，学生会想尽办法进行降重。PaperBye论文查重系统，数据范围包括，硕博研究生论文，本科毕业论文，课程作业论文，活动征文，会议论文，专利，图书专著等各领域数据，目前推出，永久免费版，不限制篇数，不限制字数，每天可以免费查重。那么，本科毕业论文的查重要求是什么呢？
一、本科毕业论文查重方法
目前大部分高校都是用“Paperbye”对学生写的论文进行查重，系统的检测范围涵盖所有中文类别，包括哲学、经济学、管理学、法学、社会科学、教育学、文学、艺术学、历史学、理学、工学、农学、医学、政治学、军事学等；同时英文及一些小语种语言文章也可以检测。
二、本科毕业论文查重要求
首先，大部分论文查重平台只检查论文里的文字，无法识别图片或者一些公式。因此，我们可以把不好修改的片段截图，以图片的形式插入到论文对应的部分。
其次，论文提交后，会有一份查重报告，上面会注明我们论文相似度的百分比，重复率多少，重复部分是哪些。因为每个学校毕业论文查重的要求不一样，所以学生有必要问自己的导师，学校对重复率的要求是什么。
最后，如果你的论文里有很多内容是抄袭别人的，查重之后肯定会有更高的重复率。我们不妨把复制的内容改写，用自己的话表达，这样可以达到一定的降重效果，这也是目前最方便简单的方法。
1、当代医药论从中华医学期刊全文数据库查论文，中华医学会系列杂志是国内外医药卫生界数量最多的。2、当代医药论从中国生物医学文献数据库查论文，中国生物医学文献数据库涉及基础医学、临床医学、预防医学、药学。3、当代医药论从万方医学网查论文，万方医学网拥有220多种中文独家医学期刊全文、1000多种中文医学期刊全文。
第一步，在检索文献前，要做一些准备工作，比如你论文的选题方向，还有相关医学知识信息的搜集，有了这些准备之后，检索文献才会更快更精准。
第二步，前期准备工作做完之后，那就要借住文献检索工具进行检索文献了，常用的文献检索工具有以下几个：掌桥科研、知网、万方三个网站，这三个网站的文献数据都是上亿级别的，很全，均可下载。
第三步，选择好文献检索工具后，进入所选择的论文网后，根据自己需求，将前期准备的相关素材，输入到了文献检索框内，就可以检索文献了。
第四步，在检索框内输入了相关信息之后，点击检索按钮，相应的文献就会出现。
第五步，选择自己所需的那篇文献，然后打开它，可以看到该篇文献的基本信息，如题名、摘要、作者、机构单位、关键词等。
第六步，查看检索到的文献是否是自己所需的，如果没错，那就可以选择下载。
知网文献检索
文献时最好是从中文开始，然后是外文文献。主要有以下几种方法：1. 根据文章出处，去一些较大图书馆查找原文。2. 如果学校或单位有CNKI，维普，万方的话，就比较好办，中文文献一般都可以搞定，把关键词、期刊名称、卷，期、年等信息输入即可检索到。3. 对于自然科学来讲英文文献检索首推Elsevier，Springer等。这些数据库里面文献很多，可以为我们提供很多的文献资源。4.如果所在单位或大学没有购买这些数据库，我们可以去Science网上杂志找文章，对中国人完全免费！另外还可以通过Google学术搜索（scholar.google.com）来查询。里面一般会搜出来你要找的文献，在Google学术搜索里通常情况会出现“每组几个”等字样,然后进入后，分别点击，里面的其中一个就有可能会下到全文。5. 如果上面的方法找不到全文，就把文章作者的名字或者文章的title在Google 里搜索（不是Google 学术搜索），用作者的名字来搜索，是因为很多国外作者都喜欢把文章的全文（PDF）直接挂在网上，一般情况下他们会把自己的文章挂在自己的个人主页（home page）上，这样可能也是为了让别的研究者更加了解自己的学术领域，这样你就有可能下到你想要的文献的全文了。第一作者查不到个人主页，就接上面的方法查第二作者。如果通过上面几种方式你还没有找到文献全文，那你还可以试一试以下几种方法：1. 根据作者E-mail地址，向作者索要 ，这是最有效的方法之一，一般都愿意向你提供，但一定要简洁！为了更方便大家向作者索取原文，下面是模板：Dear Professor ×××I am in ××× Institute of ×××, Chinese Academy of Sciences.I am writing to request your assistance. I search one of your papers: "________"（你想要的文献题目）, but I can not read full-text content, would you mind sending your papers by E-mail? Thank you for your assistance.Best wishes !(or best regards)出于礼貌，如果你要的文献作者E-mail给你了，千万别忘记回信致谢。2. 让所在的研究所图书馆的管理员帮忙从外面的图书馆文献传递，不过有的文献可能是收费的。3. 到网络资源上求助，如果你需要的文献目前还没有电子版，也可以通过馆藏求助获得全文。在找到中文文献之后，就可以通过其中的英文关键词来查找英文文献。总的来说，现在获得文献途径很多，越来越容易，但是对文献的消化吸收严重不够。我们不能变成文献的收集者，要做文献的利用和使用者，研读关键文献，注重基础学习才是关键；要让信息成为财富，关键是消化吸收，而不能成为信息的奴第，图书馆，文献几个G，自己却无一丝长进。
如何梳理查找文献：其一，选择有代表性的文献，即在权威刊物上发表的论文和权威论着，这些论文论着代表了学术发展的基本状况。不能把那些不入流的刊物上的文章都罗列出来。其二，选择有代表性的作者的论文，也就是权威学者，或者是活跃在学术界的作者的论文、论着。这些论文论着同样也代表了学术发展的基本态势。其三，选择研究的视角来梳理文献。也会是结合你要研究的视角特别是具体的问题来梳理文献，这样范围就大大缩小，也有利于作者把握文献。其四，不一定千篇一律地要在引言中进行文献梳理，引言可以对问题的来龙去脉进行适当阐述，在正文撰写的过程中，可以对具体的观点进行文献追述。这种方法要求作者对学术史特别是前人的学术观点十分清楚，对论文的写作已经有娴熟的技术。这就不是一般的新手能够把握的了。优助查询方法：按照关键词、作者、标题、期刊名称、卷，期、年等信息输入在相关数据库即可检索到中文的一般为CNKI，维普，万方 英文的一般为Elsevier，Springer当然也可以用百度学术这样的平台来查询。
一、论文怎么查重：
1、论文写完后查重前先向学校或机构了解清楚指定的是哪个论文查重系统、次数以及要求的查重率标准是多少？
2、由于学校或机构提供的查重系统次数非常有限，所以一般在论文初稿、二稿和修改时查重，建议大家选择蝌蚪论文查重系统自查，目前每天都可以免费查重一次！
3、论文定稿查重时使用学校指定的查重系统检测，达标后提交学校定稿！目前高校使用做多的查重系统有：知网、维普、万方！
二、论文查重方法：
1、打开官网，登录账号；
2、选择查重版本，提交文章；
3、等待检测完成后，在“下载报告”页面查看下载报告！
完毕！
如何查重论文1、了解学校使用的是什么系统查重1、选择学校要求的查重系统，注册账号然后登录到论文查重系统界面。2、找到提交论文查重界面，如果有免费字数领取，可以先领取免费查重字数。3、输入论文作者姓名等信息，按照论文查重系统的要求上传指定格式的论文。4、上传完成后，等待5-10分钟，查重结束后可下载论文查重报告。论文查重的注意事项1、论文格式：毕业论文一般是word和pdf两种格式，学校要求那种格式就按照学校要求的格式提交，两个格式系统检测的内容是不一样的（pdf比word格式多检测脚注和尾注）2、论文的内容：说完格式就是论文的检测内容了，学校要求提交什么内容就按照学校要求提交，要不然检测结果和学校会有出入。3、在paperfree免费查重系统中，一般只对文字部分进行检测，而图片、代码等内容一般都不会被查重，为了降低查重率，大家也可以将可以改为图片的内容使用图片进行替换。4、在知网查重中，一般都会设定5%的阈值，所以对于参考文献的引用比例也要控制在一定的范围内，如果超过这个阈值系统就会判定为重复5、外文文献在查重系统中所收录的基本资料比较少，所以大家也可以查阅一些外文文献修改之后在论文中表述就不会当成重复了。
寻找查重系统在检查论文的时候，必须要搜索那些论文查重系统。现在有很多论文查重网站。一般的学校使用的是中国知网，在中国知网上查重比较有效，但是在互联网上有很多有名的网站。
论文可以通过以下几种方式进行查重：
1.校内查重论文
很多高校的图书馆都是可以查重论文的，主要得益于学校有合作的论文查重系统，学校合作的论文查重系统以知网为主，然后就是维普、万方这些。不管合作的是哪个论文查重系统，在学校查重论文一般都是免费的，只是次数有限，一般2次左右，在学校图书馆查重论文也更加安全一些，不用担心论文泄露。
2.某宝上查重论文
某宝可不仅仅是用来购物，还可以搜到很多你意想不到的虚拟产品，比如论文查重服务，在某宝上搜索“论文查重”可以找到很多提供论文查重服务的商家，知网、维普、万方、PaperPass、PaperPP等等这些常用的论文查重系统都有。在选择的时候注意对比下价格和评分，尽量选择老店和口碑比较好的，价格方面不要选最便宜的，主要还是看评价。
3.论文查重网站
论文查重除了上面两种方式，还可以直接在搜索引擎上搜索“论文查重”关键词来找查重系统，不过这样找出来的论文查重网站不一定靠谱，最好还是直接去别人推荐的论文查重网站或者自己比较熟悉的网站，这样不容易出问题。这里分享几个常用的论文查重网站：PaperPP、PaperGood、PaperQuery。
论文查重主要就是以上这三种方式了，相对靠谱一点，千万不要找人代查重，这种方式很容易导致论文泄露，尽量选择自助查重的系统
参考资料：《论文查重的方式有哪些?》
医学论文统计学方法应用的错误解析论文
摘 要： 统计学方法应用正确与否直接关系到医学科研结果的可信度和有效性，在研究设计时的错误应用会否决整个科研研究方案，基于错误统计学方法上产生的结果会浪费科研人员的时间和精力。编审人员应该高度重视医学论文的统计学方法应用，提高单篇文献的质量和学术水平。
关键词： 统计学方法；医学论文；解析
一、引 言
医学由于其研究的复杂性和系统性，常需要应用严谨的统计学方法，由于有些作者对医学科研的统计学理论和方法的应用缺乏深刻了解，在医学论文中错误应用统计学方法的现象时有发生。统计学方法应用的错误直接导致统计结果的错误。例如统计学图表、统计学指标、统计学的显著性检验等。因此，正确应用统计学方法，并将所获得的结果进行正确的描述有助于单篇论著的质量提高，现将医学论文中统计学方法应用及其常见结果的错误解析如下。
二、医学论文统计学方法应用概况
医学论文的摘要是全文的高度浓缩[1]，主要由目的、方法、结果、结论组成。一般要求要写明主要的统计学方法、统计学研究结果和P值。一篇医学论文的质量往往通过摘要的统计学结果部分就能判断。统计学方法的选择和结果的表达直接影响单篇论著的科研水平。
(一)材料与方法部分
正文中，材料与方法部分必须对统计学方法的选择、应用、统计学显著性的设定进行明确说明。通过对统计学方法的描述，读者应该清楚论著的统计学设计思路。材料部分要清楚说明样本或病例的来源、入组和排除标准、样本量大小、研究组和对照组的设定条件、回顾性或者前瞻性研究、调查或者实验性研究、其他与研究有关的一般资料情况，其目的是表明统计学方法应用的合理性和可靠性，他人作相关研究时具备可重复性。方法部分应详细叙述研究组和对照组的不同处理过程、观察的具体指标、采用的测量技术，要具备可比较性和科学性，
方法部分还要专门介绍统计分析方法及其采用的统计软件。不同的数据处理要采用不同的方法，必须清楚的说明计数或者计量资料、两组或者多组比较、不同处理因素的关联性研究。常用的有两组间计量资料的t检验，多组间计量资料的F检验，计数资料的卡方检验，不同因素之间的相关分析和回归分析。有些遗传学研究方法还有专门的统计学方法，要在这里简要说明并给出参考文献，还要简单叙述统计方法的原理。统计学软件要清楚的说明软件的名称和版本号，如基于家系资料研究的FBAT1.7.3版本。
(二)论文结果部分
论文结果部分要显示应用统计学方法得到的统计量[2]，所采用的统计学指标较多时，往往分开叙述。分组比较多时还要借助统计图表来准确表达统计结果。对于数据的精确度，除了与测量仪器的精密程度有关外，还与样本本身的均数有关，所得值的单位一般采用紧邻均数除以三为原则。均数和标准差的有效位数要和原始数据一致。标准差或标准误差有时需要增加一个位数，百分比一般保留一个小数。在统计软件中，分析结果往往精确度比较高，一般要采用四舍五入的方法使其靠近实验的实际情况，否则还会降低论文的可信度和可读性。
结果部分的统计表采用统一的“三线”表，表题中要注明均数、标准差等数据类型。表格中的数值要按照行和列进行顺序放置，要求整齐美观，不能出现错行现象。要明确标注观察的例数，得到的检验统计量。统计图可以直观的表达研究结果，如回归和相关分析的散点图可以显示个体值的散布情况。曲线图表达个体均值在不同组别随时间变化的情况或者不同条件下重复测量的结果。误差条图由均数加减标准误绘出，描述的是67%的置信区间，不是95%，提倡在误差条图采用95%的置信区间。
关于统计量，一般采用均数与标准差两个指标，均数不宜单独使用。使用均数的时候要明确变异指标标准差或者精确性指标标准误。关于百分比，分母的确定必须要符合逻辑，过小的样本会导致分母过小而出现百分比过大的情况。百分率的比较要写清两者中不同的变化，可以采用卡方检验。
1.假设检验的结果中，常见只写P值的情况，有时候会误导读者，也会隐藏计算失误的情况，因此写出具体的统计值，如F值、t值，可以增强可信度。对于率、相关系数、均数这类描述统计量，要清楚写明进行过统计学检验并将结果列出。P值一般取0.05与0.01作为检验显著性，对于结果的计算要求具体的P值，如P=0.23或P=0.02。
2.在对论文进行讨论时，作为统计学方法产生的结果往往要作为作者的主要观点支持其科学假设，对统计结果的正确解释至关重要。P值很大表明两组间没有差别属于大概率事件，P值很小表明两组间没有差别的概率很小。当P<；0.05，表明差异具有统计学意义。P值与观察的样本量的大小有关联，当样本量小的时候，数据之间的差别即使很大，P值也可能很大；当样本量大时，数据之间的差别即使很小，P值也可能显示有显著性差异。相关系数统计学意义的显著性也与相关系数的大小没有绝对的关联，有统计学意义的样本相关系数可能很小。因此，有统计学差异的描述并不一定意味着两组间差别很大，错判的危险性很大，显著性的检验为定性的结果，结合统计量大小方可判断是否具有专业意义。
变量间虚假的相关关系与变量随时间变化而变化相关，统计学意义的关联并不表示变量间一定存在因果关系。因果关系的确定要根据专业知识和采用的'研究方法的不同来考量。使用回归方程进行分析，当两变量间具有显著性关系，但是从自变量推测因变量仍然不会很精确。相关或回归系数不能预测推测结果的精确程度，而只是预测一个可信区间。诊断性检验应用于人群发病率很低的疾病，灵敏度、特异度的高低对于明确疾病诊断并不能很肯定。“假阳性率”与“假阴性率”根据实际的需要不同要求并不一致，在疾病患病率很低时，出现假阳性也是正常的，要确诊疾病必须要与临床症状体征相结合。因此，这两个率的计算方法必须交待清楚。
三、医学论文统计学方法应用的常见错误分析
(一)“材料与方法”中的统计学方法应用的常见错误
“材料与方法”中统计学方法常见的问题主要为：对样本的选择或者研究对象的来源和分组描述很少或者过于简单。例如，临床入组病例分组只采用简单的随机分组，未描述随机分组的方法，未描述是否双盲双模拟，未设置空白对照组，分组后对性别、年龄、文化程度的描述未进行统计学检验，对于特殊的统计学方法没有详细交代；动物实验分组的随机化原则描述过于简单，没有具体说清完全随机、配对或分层随机分组等；统计分析方法没有任何说明采用的分析软件，有的只说明采用的分析软件而不交代在软件中采用的统计方法；没有说明原因的情况下出现样本量过于小等情况。
(二)“结果”统计学方法应用的常见错误
1.应用正确的统计学方法出现的结果表达并不一定正确。例如前文所述数据的精确度要求。医学论文常见错误中包括均数、标准差、标准误等统计学指标与原始数据应保留的小数位数不同；对于率、例数、比值、比值比、相对危险度等统计学指标保留的小数点位数过多；罕见疾病的发病率、患病率、现患率等指标没有选择好基数，导致结果没有整数位；相关系数、回归系数等指标保留的小数位数过多或者过少；常用的一些检验统计量，如F值、t值保留的位数不符合要求。
2.对统计学指标进行分析和计算时，一般采用计数资料和计量资料进行区分。计量资料常用三线表，在近似服从正态分布的前提下采用均数、标准差进行说明，如果不符合正态分布时，可以采用加对数或其他的处理方式使其近似正态分布，否则只能采用中位数和四分位数间距等指标进行描述。医学论文中常见未对数据进行正态分布检验的计算，影响统计结果的真实性和可信度。对于率、构成比等常用的计数资料指标，常见样本量过小的问题，采用率进行描述会影响统计结果的可靠性，采用绝对数进行说明会显得客观一些。还有一些文献将构成比误用为率，也是不可取的。
3.在判断临床疗效之一指标时，两组平均疗效有差别并不意味着两组的每一个个体都有效或无效，必须通过计算有效率进行计算。如比较某药物治疗糖尿病的疗效，服药一周后，研究组和对照组的对血糖降低值分别为6.7 ±2.4 和1.2 ±0.6 ( P = 0.000 1) 。按空腹血糖值低于7.7mmol/L的疗效判定有效率，研究组和对照组的有效率分别为75.6%和12.4% ，尽管平均疗效相差较多，但也要注意到该药物对部分患者无效(24.4%)。对假设检验结果的统计学分析结果，P 值的表达提倡报告精确P值，如P = 0.015或P = 0.321等。目前的统计学分析软件均可自动计算精确的P 值。例如常用的SAS，SPSS等，只要提供原始数据，就可以计算出t值、F值和相应的自由度，并可获得精确的P值。
四、小 结
提高医学论文中统计学方法的使用质量是编辑部值得重视的一项长期而又艰巨的工作[3]，医学论文中统计方法应用和统计结果的表达正确与否，不仅体现了论文的科学性和严谨性，而且对于提高期刊整体的学术质量，促进医学科学的发展和传播也有着重要作用[4]。
参考文献：
[1] 李敬文,吕相征,薛爱华.医学期刊评论性文章摘要的添加对期刊被引频次的影响[J].编辑学报,2011(23).
[2] 陈长生.生物医学论文中统计结果的表达及解释[J].细胞与分子免疫学杂志,2008(24).
[3] 潘明志.新时期复合型医学科技期刊编辑应具备的素质和能力[J].中国科技期刊研究,2011 (22).
[4] 张春军,董凯.网络信息时代加强医学期刊编辑的信息素养[J].牡丹江医学院学报,2011(32).
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。
杜院士是博士毕业马上要上院士在学校当老师的医生。
最近他老人家给我种草了统计学，三言两语我被问的一愣一愣的，感觉自己以前学的统计学都被狗吃了。
我决定要弱弱地回击一下。嗯，先扳回三十城吧。
好，开始。
是统计学方法必须描述的3方面内容。
SPSS (statistics package for social science) 和 SAS (statistical analysis system ) 是全世界学术界公认且最常用的两大统计软件包。
检验水准即—— 表示组间实际无差别而统计结果判断为有差别，犯这类错误的概率。实际工作中常取 ，表示本次研究计算所得 值必须小于 0.05 ，才能认为组间差异有统计学意义。 因而对于检验水准的描述多简化为 " " 。
统计分析方法的准确描述是科技论文科学性的关键所在。统计学方法一般包括 和 (即： 假设检验 ) 两部分内容。
统计描述主要是根据资料类型及原始数据分布类型，选择正确的指标描述资料特征。
资料类型分为 定量资料 和 定性资料 。
定量资料 是指对每个观察对象测得的某个指标 能够用具体数值表示 ，如：年龄、身高、每张切片的阳性细胞百分率等;
定性资料 指对每个观察对象测得的某个指标 不能用具体数值表示 ，仅反映观察对象的某一特征，如: 阳性、阴性，ABO 血型，治愈、显效、好转、无效等。
定量资料如果符合正态分布， 统计描述指标 可用 均数及标准差 ，一般描述为 “数据以均数±标准差表示” ;
定量资料如果不符合正态分布，则 统计描述指标 选用 中位数和级差 (即: 最大值和最小值之差)。
区分资料是正态或偏态分布，可以通过SPSS、SAS 统计软件程序判断，也可以通过目测数据是否有"极端值"，即特别大或特别小的数据，进行判断。
定性资料的 统计描述 包括 率、构成比及相对比 。
率 表示单位时间内某现象或事物发生的概率，如发病率、死亡率等； 构成比 指事物内部某一部分的个体数与该事物各部分个体数的总和之比，表示各构成部分在全体中所占的比重或分布，不能说明某现象发生的频率或强度，如性别构成、疾病构成、死亡构成等。然而， 在实际应用中以构成比代替率很常见 。
科技论文中最常用的是 组间差异性检验 。假设检验方法很多，不同的科研设计类型及资料类型适用的检验方法有所不同。定量资料与定性资料常用的统计分析方法介绍如下。
定量资料的统计分析方法包括 参数法 和 非参数法 . 参数法——t检验、方差分析；非参数法——秩和检验。 选择的关键在于 资料分布类型 ，如果资料符合 正态分布且组间方差齐 (即各组标准差彼此接近) 则选用参数法，不符合则选用非参数法。 但在许多医学论文中经常忽略这两个条件，不考虑资料的分布直接采用t 检验或方差分析，由此得出的分析结果是不可信的，见例1。
例1: 为研究 、 肿瘤标志在喉癌患者手术前、后有无差异，分别检测了58 名患者前及术后 和 ，经配对 检验， 术前、后差异有统计学意义，结果见表1。
表1. 肿瘤标记物术前术后的检测*
与术前比较p值﹤0.05
表中两指标 标准差 均相差达2 倍以上，提示 方差不齐 ，故 不宜采用t 检验 ，而适合采用 秩和检验 。 用于两组均数间的比较 ，包括两独立样本 检验、配对 检验和样本均数与总体均数比较的 检验； 用于两组或两组以上均数的比较 。然而,在许多医学论文中，对于3 组或3 组以上均数的两两比较，常 重复使用独立样本t 检验作比较 ，如例2。 这样会加大犯阳性错误的概率 ，即可能将无差别的两个总体均数判断为有差别。这点尤其需引起作者的注意，这也是医学科技论文中 滥用的重要表现之一。
此类资料正确的分析方法应是先进行方差分析，以确定这几组均数总体差异有无统计学意义；如果有统计学意义，则进一步采用 (任意组间两两比较) 或 (每个实验组与对照组比较) 以确定哪些组间差异有统计学意义。
例2: 为了解不同分化程度的下咽癌患者 表达阳性脉管的数目 表达阳性脉管差异，分别检测16 例高分化患者，15 例中分化者及13 例低分化者，作者采用独立样本 ，结果见表2。
表2 下咽癌组织中VEGFR- 3 表达阳性脉管与病理分级的关系
各组之间p 值﹥0.05
定性资料整理与归纳后，主要分为3种类型，即 四格表资料 (只有2组，且结果变量为2分类变量，总络子数为4见表3)、 行×列表资料 (总格子数>4，见表4) 和 列联表资料 (又称双向有序资料，见表5)。 行×列表资料 又包括 单向有序资料 (即等级资料，2组或2组以上，结果变量为有序多分类变量，见表6)。不同资料类型采用的统计分析方法有所不同。
表3 四格表资料格式
表4 行×列表资料格式
表5 列联表资料格式
表6 单向有序资料格式
四格表资料χ2 检验医学论文中，四格表资料χ2 检验的应用很常见，但使用时应注意具体的应用条件。当总例数大于40，且每个格子的理论频数均不小于5 时，应用未校正的χ2 检验;如果总例数大于40,有一个格子的理论频数小于5 但大于1，采用校正的χ2 检验; 如果总例数小于40，或有一个格子的理论频数小于1，则采用Fisher 确切概率法。实际应用中，许多作者不考虑应用的前题条件，均使用未校正的χ2 检验，从而导致结果不可靠。行×列表资料χ2 检验行×列表资料χ2 检验主要用于多个率或构成比的比较。但此时要求所有格子中理论频数小于5 的格子数少于总格子数的1/5。如果大于1/5 ，则相邻格子应删除或合并后再计算。此时若需了解具体那些率之间差异有统计学意义，就需进行χ2 分割来确定。
单向有序资料此类资料如果是比较组间治疗效果差异有无统计学意义，则应采用秩和检验 。如果采用χ2 检验，仅表明各组的疗效构成差异有无统计学意义，因为此时只利用了每组构成比提供的信息，损失了有序指标提供的“等级”信息。这也是许多作者误用统计学方法的资料类型之一，需尤其注意。列联表资料χ2 检验此类资料特征为对同一组观察对象，分别观察其两种有序分类变量的表现，归纳成双向交叉排列的统计表，分析两个分类变量是否有相关联系的假设检验，采用行×列表χ2 检验。
如果需了解两变量有无相关性，或相关程度有多大，此时需作相关分析。 相关分析应报告相关系数及对该相关系数所作的假设检验P 值 。相关系数种类很多，选择时应根据指标类型来确定。如果是计量指标,则应选择 Pearson 相关系数 ; 如果是等级指标，则应选择 Spearman 相关系数 。
首先要明确“P 值< 0.05”，习惯上称“显著”(significant) ，仅说明两组差异有统计学意义，并不能说明两组该指标相差很大，或在专业上有显著的(重要的)价值; 反之，P 值>0.05，习惯上称“不显著”(non significant) ，不应误解为相差不大，或一定相等，仅说明从统计角度考虑这两组差异无统计学意义。为了不与一般意义上的“显著”、“不显著”相混淆，许多统计学家主张作结论时不用“是否显著”一词，而用“差异有无统计学意义”。
此外，根据统计结果得出专业结论不能太绝对化，因为统计结论均是概率性的，不是绝对的肯定或否定，本次研究统计结果是阴性，如果增加样本含量，组间差异可能就有统计学意义了。
综上所述，不同的统计分析方法均有其应用条件和适用范围，实际应用时，必须根据科研设计类型及变量类型选择恰当的统计分析方法，同时注意检查结果解释和专业结论是否同时满足专业和统计学要求。切忌将t 检验、χ2 检验视为分析资料的“万能工具”，盲目套用，导致文章的科学性降低。
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