医学论文统计图

医学论文统计图

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。

医学论文写作中分析数据的统计方法有哪些

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：

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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。

注意：审稿人是这样判断你的数据是不是造假的！

数据审核是医学论文审稿流程的重要环节 ，可以保障论文质量且有效防范学术不端。

01

审稿人如何识别数据真假？

我将通过以下案例 ，利用GraphPad Prism 软件教大家识别文章是否存在论文造假的嫌疑！

 实际案例：

 验证：   

在数据审核时，审稿人认 为 两 组 患 者 LVEDD的均值相差并不大 ，对其是否真的具有统计学意义存疑。虽然稿件并未提供 LVEDD 的原始数值 ，应 用 GraphPad Prism 软 件 ，编 辑 仍 可 以利用文中提供的均数 ，标准差及样本量进行两样 本 均 数 的 t 检 验 ，从 而 对 统 计 结 果 进 行 验证。

 操作：

打 开 软件 ，在欢迎界面 New Table & Graph 选框中选择 Column → Enter and plot error values already calculated elsewhere → Mean，SD，N → Create，创建并进入数据表。

录入数据后 ，在工具栏选择 Analyze → Column analyses → t tests （and nonparametric tests） → OK。Parameters 对 话框中 ，可选择非配对的 t 检验（Unpaired t test. Assume both populations have the same SD）或方差不齐时的 t’检验（Unpaired t test with Welch’s correction. Do not assume equal SDs）。

在不知道方差齐性的情况下 ，先选择 t 检验 ，点击 OK，即可生成统计结果表单。

如果方差齐性检验的 P ＞ 0.05，说明两样本方差相等 ，表单中 t 检验有效 

反之 ，则需返回到 Parameters 对话框 ，选择方差不齐时的 t’检验。

 结论：

本例两组方差齐次性检验的 P ＞ 0.05（F test to compare variances，P ＝ 0.1560），且 t 检验的 P ＝ 0.1384，说明两组患者的 LVEDD 不具有统计学差异 ，文章的结果确实存在问题。之后审稿人用同样的操作对文章的其他数据逐一进行检验，又发现多处 P值错误。编辑部经讨论，认为此稿件数据不可靠 ，结论不可信 ，给予退稿。

02

Prism 9数据处理教程

一、轻松上手GraphPad9.0新功能教程

1、GraphPad Prism9.0-新功能介绍

2、GraphPad Prism入门-Prism速览

3、GraphPad Prism入门-Prism的数据表

4、GraphPad Prism9.0视频:主成分分析(PCA)

5、GraphPad Prism9.0视频:多变量数据表

6、GraphPad Prism9.0统计教程:如何做T检验

7、GraphPad Prism9.0绘制光滑曲线视频教程

8、GraphPad Prism9.0做独立T（配对T）检验估算图

9、GraphPad Prism9.0单因素方差分析

10、GraphPad Prism9.0自动标注两两比较结果

11、GraphPad Prism9.0双Y轴叠加柱状图绘制视频教程

二、手把手教你用GraphPad做符合SCI投稿的标准图

1、配对t检验的统计分析及图形绘制

2、重复测量资料方差分析的统计分析与图形绘制

3、完全随机设计资料方差分析的统计分析及图形绘制

4、成组设计的t检验的统计分析及图形绘制

5、简单线性回归和线性相关的图形绘制

6、重复测量资料方差分析的统计分析与图形绘制

7、简单线性回归和线性相关的图形绘制

8、两组独立样本的秩和检验的统计分析与图形绘制

9、因设计资料方差分析的统计分析与图形绘制2

10、多组独立样本的秩和检验的统计分析与图形绘制

11、非线性拟合（拟合存活曲线）

12、通过实例学习GraphPad_Prism作图的流程

三、GraphPad教你如何做高逼格SCI统计图

1、SCI制图规范及简介

2、Excel2013作图

3、Graphpad制图

4、Graphpad制作生存曲线

5、lmageJ作图

6、Photoshop拼图

7、PPT拼图

8、Grappad绘制单式柱状图

9、Grappad绘制复式柱状图

10、Graphpad绘制相关性曲线

11、Graphpad绘制柱状散点图

12、Graphpad绘制折线图(实操)

13、Graphpad拼图

14、Photoshop拼图(实操)

03

避免数据重复技巧

一、数据分析必备软件合集

salmon转录组数据分析工具

Python数据分析教程

Trifacta数据整理工具

Rapid Miner数据清洗工具

Rattle GUI数据处理转换

Qlikview 数据分析可视化

样本量计算-软件GPower

网页版SRTt统计学数据分析

网页版SHEsis数据统计分析

Epidate 3.1--数据分析工具

数据提取神器—GetData

Graphpad prism9.0、sas 9.4最新版

Stata中文版V15.1、spss 26、Origin2021

二、零基础精通科研数据处理

生存分析:生存曲线的绘制方法，多重比较和计划比较

Research Article图片类型分析

如何在多个软件中绘制Column图

XY图和Column图拓展

如何在多个软件中绘制双Y轴图

绘制显菩性差异的标注和连接线

双尾T检验:对两列数据进行F检验和双尾T检验

单尾T检验:对两列数据进行F检验和单尾T检验

细胞毒实验的半数抑制浓度IC50的计算方法

模糊数据图的重新绘图:原始数据补救

数据图在后期修改时如何调整字体

如何对图像中的颗粒等结构进行计数

如何测定图像中结构的大小和距离

共聚焦、电泳等图片的半定量分析

三、适合医学科研人员的统计学教程

T检验.docx

聚类分析.ppt

秩和检验.ppt

P值和FDR的关系.docx

方差分析(ANOVA) .docx

医学统计学分析基本思路指南.docx

编辑视角下统计学知识的应用.pdf

统计学审查在医学论文审稿中的必要性.pdf

用R做贝叶氏斯分析-.pdf

循证医学和临床医学论文中统计学问题编辑监审的必要性

MedCalc常用统计分析教程（思维导图版本）

医学论文写作方法指导

医学论文写作方法指导

毕业论文写作和平常写的论文相比。具有更高的学术性和科学性，要求自然也会更多。以下是我收集整理的医学论文写作方法指导，希望能对大家有所帮助。

一、文题

文题是概括文章性质和内容的重要标志，是最先提供给读者的直接信息。

文题与内容要相符，应能概括论文的主要内容，读者常是以文题为主要依据来判断论文的阅读价值，故文题要概括、简练、准确、新颖：

1.概括：即用简短的文字囊括全文内容，体现全文精髓，使人一看就能对全文的含义有一个明确的概念，引人入胜，便于记忆。

2.简练：就是要简短、精练，一般以不超过20个字宜，切忌冗长繁杂，用词要字斟句酌，可用可不用的字应尽量免用。如“妥拉苏林局部皮下浸润注射消除输液引起的局部肿胀的观察”，共26个字，改为“妥拉苏林局部注射消除输液外渗肿胀的观察”，19个字已可表达文章主题。

题目的文字一般不用简称或外文缩写，必须用时也只能选用公认和常用名称。文题尽量不用标点符号，如有必要设副标题，可用破折号与正题分开，如“急性心肌梗死患者的护理——附150例病例分析”。

3.准确：就是要用词准确，正确反映论文的主题与内容，避免出现文题不符的情况。如“临床输注过程中的空气污染及其对策”，作为文题不准确。因为1)“空气污染”并非输注过程中的“;2)”对策“应该是防止或减少污染的对策，其中”及其“欠妥。如改为”静脉输注环境的空气污染即及其预防“则能正确反映论文的主题。

4.新颖：题目要有特色和新意，不落俗套，避免与已有文献的题目雷同。

二、作者署名和单位

题目下面要写上作者姓名和工作单位，以便于编辑、读者于作者联系或咨询，也是对文章内容负责的表现。

1.署名作者的条件：一般包括下列人员：

1)课题的提出者及设计者;

2)课题研究的主要执行者;

3)进行资料收集及统计处理的人员;

4)论文的主要撰写和修改者;

5)对论文主要内容能承担全部责任，并能给予全面解释和答辩的人员。

2.署名注意事项：

1)署名顺序按参加研究工作的多少和实际贡献大小排列，而不能以职务高低、资历长短排列。第一作者应是研究工作的构思、设计、执行和论文主要撰写者。

2)每位作者姓名之间要空一格，但不需加任何标点符号。

3)署名必须用真名，不得用化名、笔名和假名。

4)论文发表前，若参加研究者已调往其他单位，可在署名末尾右上角加注符号，在页脚注中说明。

三、摘要

即文章的内容提要，是用最扼要的文字概括说明本研究的目的、步骤与方法、主要发现及结论，着重说明研究工作的创新和发现，使读者概略了解全文内容，以决定是否有阅读全文的必要……摘要不列图或表，不引用文献，一般在正文之前，大约200～300字为宜。摘要一般在署名之下，正文之前，书写时“摘要”二子顶格写，空两格后接摘要内容。

四、关键词

是最能反映文章主要内容的单词、词组或短语，目的是便于读者了解论文的主题，利于人们在检索中迅速查到文献。每篇文章可选3～5个关键词，可从文题、摘要、正文中特别是文中小标题中选择，也可参照美国“indexmedicus”及1984年中国医学科学院情报研究所翻译的医学主题词注解字顺表”和中国科技情报所及北京图书馆主编的“汉语主题词表”。关键词一般不用缩写词，在提要之下，顶格写“关键词”，空两格后依次列出，之间可用分号隔开，最末一词不加标点。

五、正文

正文是文章的主题部分，一般分为前言、材料与方法、结果和讨论4个部分。

(一)前言

又称导言、引言或序言，主要介绍该课题的研究背景及依据、研究目的及意义等。前言不宜过长，避免作自我评价和过多引用文献，点明主题即可。

(二)材料与方法

临床研究的论文可用“临床资料”、“对象与方法”、“病例资料”等。应详细说明研究对象和采用的方法，内容包括：研究对象的条件、来源及数量、抽样方法、研究步骤、观察指标、选用的仪器或研究工具、资料整理与统计学处理方法等，都要交代清楚。目的是使读者了解研究的具体内容，便于对研究进行评价和验证。

(三)结果

结果是论文的关键部分，是作者论述本研究的价值和讨论观点的依据。包括观察到的现象和收集的数据，经过科学的整理归纳和精确的统计学处理后，按照逻辑顺序，用文字、统计图或表格的形式报告出来，图和表不宜过多，能用文字表达清楚的就不必用图表，图或表能更清楚表达者，则应压缩文字。必须注意研究结果的真实性和科学性，遵循实事求是的态度，既要详细叙述新的发现和正面的、阳性的结果，也要如实叙述反面的、阴的结果，作出客观的'分析与报道。

(四)讨论

讨论是论文的精华部分，在一定程度上决定了论文的学术水平和价值。讨论是结果的逻辑延伸，对结果进行阐释、分析、论证和评价，从感性认识上上升到理性认识，得出令人信服的结论。

讨论部分的写法不一，一般内容可包括：本研究的原理和概念;所的结果的分析和评价;结果的含义和事物的内在联系;从结果因出的推理和结论;指出结果和结论的理论意义，对实践的指导作用和应用价值;今后要解决的问题与展望及该项研究的不足之处或出现的误差等问题。讨论部分注意与本文的结果紧密联系，同时分析过程最好多结合理论。还可把研究结果与有关文献报道的异同处进行比较，从不同角度分析，提出新的观点和概念，以充实作者的论点。

六、参考文献

参考文献是科研论文中不可缺少的部分。在论文最后列出本次研究工作所参考过的主要文献目录，目的在于表明论文的科学依据与历史背景;反映出作者对他人成果的尊重;为读者进一步查阅和探索有关问题，了解文献的详细内容提供线索。

所列参考文献的要求：1)必须是作者亲自阅读过的;2)一般只限于正式出版物上发表的文章，文摘、内部刊物、内部资料及未发表的文章均不列入参考文献中;3)引用论点必须准确无误，不应断章取义;4)著录必须准确，著录格式应按国家标准(gb7714-87《文后参考文献著录规则》书写。

医学论文统计学方法应用的错误解析论文

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).