医生需要发表论文吗?答案是肯定的，可以说医生的职称论文发表在所有行业中是难度最大标准最高的，对参评医生的专业素养有着很高的要求，毕竟医生的执业水准关乎人民的生命健康，医生的职称分为住院医师、主治医师、副主任医师、主任医师，各个级别对发表文章的要求不尽相同，医生评职称怎样发表论文的要求如下：1、评主治医师需要在省级以上刊物发表学术论文2篇以上。2、评副主任医师第一作者发表学术论文4篇，其中核心期刊2篇。主持承担厅局级科研课题1项(前2位)或省级科研课题1项(前3位)或国家级科研课题1项(前4位)，均不包括列题或横向课题到位经费5万以上。3、主任医师第一作者发表学术论文5篇，其中核心期刊3篇主持厅局级课题2项或省级课题1项或国家级课题1项，均不包括列题，或横向课题的到位经费15万以上。高级别的医生职称是需要发表核心刊物的，有很多甚至需要发表英文期刊论文，难度可想而知，但是再难论文的写作也是源于医务工作者自身的实际工作和对理论知识的领悟，所以扎扎实实做好本职工作是写好论文的基础。
首先，科研型和临床型有哪些共通点：科研型人才是通过科学的方法，运用专业的操作技术获得数据，并通过数学来阐释一种规律、相关性，通常步骤为“提出问题，（查阅文献，收集相关资料），建立假设与猜想，得出实验数据，数据分析，验证假设与猜想，（修改假设或理论），直到数据支持最终的假设或理论，得出结论；而临床型，我的理解是先观察现象，运用已学的知识，通过有机的结合得出一系列可能的假设，并通过诊断工具（例如X光，MRI,超声，听诊等）来对已有的假设进行验证、筛查，诊断结束，确诊并进入治疗阶段。可以说这两方面的人才都需要具备科学、严谨、客观、求实的基本素质。那么科研型和临床型具体有哪些不同或者各自比较独特的地方？1.科研型人才相对于临床型人才总体来说更擅长于实验操作，特别是需要运用到各种仪器的时候，并且科研型人才相对临床型人才做出来的实验精度总体更高，实验数据更接近真实结果。2.临床型研究相对于科研型研究更加针对于具体现状。例如如果你是传染病专家，你发现某个地方来的病人特别多并且症状相似，由此引起你的关注并进行调查，然后发现那里的人大多都喝井水，取样，检验（细菌，寄生虫等）得阳性....慢慢的一篇论文就诞生了。而实验型更倾向于科学的更深层次的研究，例如研究某某基因对癌症是否有影响，如何影响，倘若揭示了以前没有提到过的机制那你一下子就出名了（前提是经的起验证）。3.问题的来源不同：对于临床型，问题的来源自然来自于具体的病例；对于科研型那研究的来源就多了，可以是项目，可以是由某篇论文的延伸，还可以来自于备受社会关注的临床问题。4.实验型人才做实验是越做越细，因为要往深了发展，而临床型人才是需要保持一定深度的，像液体渗透一样的方式发展。举个例子，研究皮肤，实验型首先先了解皮肤的基本结构，了解完之后例如突然对毛发感兴趣，然而不同部位的毛发它也不太一样，于是就选择了鼻毛或头发作为研究对象，然后再研究基因对毛发的影响，于是就一对一对基因的敲除找到那些基因......；但是临床医生除非锁定了特定的人群否则一般不会这么做，例如有一个40岁的女性来医院就诊，经诊断为乳腺癌，问家族史得知该女性的其中一个姐姐，一个妹妹，一个外婆都因乳腺癌去世，然后该医生建议她和她剩下的兄弟姐妹等等做遗传学方面的检查，于是发现了原来乳腺癌也是可以“遗传”的。临床医生一般不会像一个锥子那样钻着学，理由是单精通一点对诊断没有特别大的帮助。好了，以上说的都是我对临床型人才和科研型人才的一些理解，当然我还“年轻”感觉说的很”low”。如有不正请指出。我对“临床医生以发表论文数量里评职称”的观点：1.临床医生的服务对象是人，倘若以发表论文数量作为能否评职称的依据，有可能导致医生以提升职称为目的做研究，导致盲目选择研究课题、研究质量参差不齐。这些都是小事儿，因为你做的研究质量差人家看都不会看，而且质量差或者是没新意的研究在一些著名的期刊上都是刊登不上的，而有经验、有
"主治医师是医师职称中的一种，属于中级职称。这里必须分辨的是，主治医师不是主任医师，主治医师职称等级是低于主任医师的，医师的职称等级从低到高是住院医师(相当于助理工程师、助教) 主治医师(相当于工程师、讲师) 副主任医师(相当于高级工程师、副教授)主任医师(相当于研究员工程师、教授)。本科毕业参加工作1年后，经院内考试，评定初级职称，然后根据学历 本科4年，大专6年以上，硕士2年，博士看要求，然后根据论文，工作表现，等一套评分系统，够格后报卫生局，由职称评审委员会评定主治医师。晋升主治医师职称需在省级以上刊物发表学术论文2篇以上，并且是前两个作者位置发表，各个医院要求都不一样。具体你可以去问一下百姓论文网，我单位都是那边发的。每年都会发很多。有的地方可能会给你发表相关目录，具体了解清楚后再去安排事宜"
各省政策不同，一般会规定几项学术成就，满足其中之一就可以，论文只是一方面，科研课题，著作，专利发明等，这些也都可以帮助晋升，要看性价比，如果是要求发普刊，那价位不高，比著作，专利便宜很多，如果是要求发核心或者可是国家级或者中国类期刊，价格肯定高，那到不如去满足其他条件，另外发表论文首选先要准确自己要发表的期刊要求，省级，国家级，科核，北核，不同期刊审稿要求不同，尤其是医学类期刊，对作者的研究方向，工作单位等级，有的甚至需要挂省级课题才可以，总之越是含金量搞得期刊要求越高，其次一定要在投稿前去收录网站看清楚这本期刊的具体征稿要求，比如一本期刊要求作者最少是省级单位，结果你说市级单位，那肯定怎么投也投不进去的，核心期刊每过几年就要评选一次，所以也要做好工作，其次是出刊时间，很多地方晋升职称都有目录，一类二类，一级二级，或者是自己规定的省级 国家级，可是国家级，一定要把规则搞懂然后就是提前一年准备，核心要更早，因为被列入目录的期刊大家都发，肯定稿件排的靠后，其次有的期刊要求提高病例数，或者伦理委员批号，发表期刊是一个很复杂的事情，各省承认的，各省政策，收录网站，期刊不能超过不是页，林林总总非专业人士很难入门，还会有很多中介钱或者给你发一些不承认的非法刊物，增刊，副刊之类的，也有收了钱直接消失的，所以如果是通过投稿建议首选稳妥的操作的不要谈便宜，在稳妥的基础上比价格，一定要找正规的，有营业执照的，有什么问题可以联系我
这个要看他们医院和当地人社局对论文加分的要求，比如刊物规格、出刊时间、收录数据库等等。一般来说，只要她论文内容翔实有实用价值，并且在表达上无明显错误都是可以发表的。
医生们除了需要诊治病人之外还需要发表论文，不少医生都觉得写医学论文难，发表医学论文难上加难，那么今天小编就为大家介绍下医生如何发表论文，希望能帮助到大家。一、文章质量要符合发表的基本要求文章的质量是一个很抽象的东西，但也有一个大致通用的标准，即，观点正确，文字通畅，逻辑严密，结构合理，结论有创新，等等。如果您有了这样的文章，就可以进行下一步投稿的事情了。但是，由于我国学术界的特殊情况，文章质量达到发表的要求并不是太难的事情，或者经过我们的修改就可以发表。关于质量，可以参考日本质量专家的话，质量的核心是实用性。二、文章的选题要符合刊物的定位，不能乱投稿大家都知道，每一个刊物或者杂志都有自己特定的宗旨、栏目和专业定位，投稿前必须先对此进行了解，弄清楚目标杂志是哪个方面的。还要搞清是季刊、双月刊、月刊还是半月刊、周刊，这直接影响您的稿件发表的速度。三、文章格式要规范，还需控制字数学术性期刊的格式是非常严格的，医学论文的格式可以参照你所投刊物的要求去做。至于字数，因为很多刊物是按计空格字数收费的，所以，您要根据需要确定文章的字数，省得花冤枉钱。比如，高校评中级职称一般3500字就可以了，社会上评高级会计师、高级工程师等，3000字以上即可。还要注意，如果文章有图表，则要适当增加版面。四、提前投稿，尽量提前2—3个月投稿一般的学术刊物，从接收稿件到样刊出来，需要2-3个月。如果是核心刊物，则需要半年，或许更长时间。虽然最近几年，有很多刊物变成了月刊、半月刊，甚至旬刊，但还是提前准备为好。五、版面费起到破财免灾的作用在期刊上发表论文需要支付版面费已经成为一种惯例，所以作者们也不用在版面费上纠结，关键是能够解决自己的问题，花点钱也是必要的了。六、选择合法刊物，避免非法期刊发表医学论文不是随便找个期刊就可以的，期刊必须具有合法性，是合法期刊。不是国家新闻出版总署批准刊号的刊物，都是非法刊物。根据我的判断，目前我国大约有1000-2000家非法刊物，或不规范的刊物。对大部分普通作者来说，是很难判断刊物的合法性的。所以，大家要擦亮眼睛，以免上当。
1. 每周花1-2个小时用于写论文制定一个时间表并严格执行。如果需要更多的激励，你可以建立一个奖励机制来保持动力。如果您选择周日早上进行写作或背景研究，那么请在整个写作周期内，将此段时间在时间表上标记出来。2. 根据您的时间与能力，决定最适合您的论文类型这一步需要您找到一个平衡点。您应该客观地评估您究竟有多少时间可以用于研究并写出一篇有质量的论文。医学院的课程是首要任务，但是就增加专业经历而言，发表论文也应该被高度重视。有人对发表论文有一个误区，那就是医学院学生发表论文唯一的途径是通过科研。虽然这确实是一个生成新发现的好方法，但绝不是唯一的途径。3. 选择论题时间因素也许会限制你选择什么类型的论文。有个方法可以尽可能的避免其限制，那就是找到一个你真正感兴趣的话题，一个你有所了解，掌握并愿意去写作的论题。尽量避免从事无法得到太多指导的项目，或是论文选题过于专业与复杂容易让人厌倦这个方法会有效控制背景研究上所花费的时间，并帮助明确阐明研究主题。这样，您就可以事倍功半地完成一篇高质量的论文。4. 文献回顾从文献中提取的背景研究可以为你的论文搭出一个大致的框架。你的论题是否重要并值得在医学领域内被报道?你的选题是否已经有很多人研究过了?如果这样的话，你也许需要换一个独特的视角。在整理数据，分析趋势，得出结论，并将论点与更大的背景联系起来之后，您需要把一切都写下来。遵守一开始为自己制定的写作时间安排表。每周追踪查看你所希望达成的进度，并努力取得切实进展。5. 让导师审核你的文章找到一个通晓你所写的论题并愿意帮助指正的人。最好在寻求他们帮助前，你们已经建立了一个很好的专业关系。在这个过程中，你容易受到批评，所以让我来告诉你我导师的告诫：培养谦逊。要接受好的、不好的和不堪的评价，用以帮助提升你的论文。6. 最后，选择一个合适的期刊来提交论文调查一下哪个期刊更容易接受你的论文。阅读出版社网站上给作者的说明事项，先向知名度高的期刊投稿，如果未被采纳，那么再向知名度稍低的期刊投稿。在这过程中，一些编辑也许会就如何改进论文提供一些反馈意见。如果是这样，请考虑这些建议之后，再提交给其他期刊。7. 认识医学论文，正确看待它。或许有些学生会觉得论文是很表面的东西，真正重要的应该是医学实践能力。作为未来的医生，我们的应持严谨客观的态度来看待医学论文。学术论文的存在即有它存在的道理。
《当代医学》创刊于1994年4月，由是国家卫生和计划生育委员会主管，中国医师协会主办的国家级综合性医学学术期刊，主要刊登医学新信息、新技术 。据2018年5月11日中国知网显示，《当代医学》总被下载2779554次、总被引131455次；（2017版）复合影响因子为0.192、（2017版）综合影响因子为0.150 。据2018年5月11日万方数据知识服务平台显示，《当代医学》被引量为127225、下载量为533238；据2015年中国期刊引证报告（扩刊版）数据显示，《当代医学》影响因子为1.12，在全部统计源期刊（6735种）中排810名，在医药卫生总论（135种）中排第29名 。
http://www.stats.gov.cn/,上去看看。
医学论文中常用统计分析方法的合理选择目前，不少医学论文中的统计分析存在较多的问题。有报道,经两位专家审稿认为可以发表的稿件中,其统计学误用率为90%-95%。为帮助广大医务工作者提高统计分析水平，本文将介绍医学论文中常用统计分析方法的选择原则及应用过程中的注意事项。 1.t 检验t检验是英国统计学家W.S.Gosset 1908年根据t分布原理建立起来的一种假设检验方法，常用于计量资料中两个小样本均数的比较。理论上，t检验的应用条件是要求样本来自正态分布的总体，两样本均数比较时，还要求两总体方差相等。但在实际工作中，与上述条件略有偏离，只要其分布为单峰且近似正态分布，也可应用[2]。常用的t检验有如下三类：①单个样本t检验：用于推断样本均数代表的总体均数和已知总体均数有无显著性差别。当样本例数较少（n＜60）且总体标准差未知时，选用t检验；反之当样本例数较多或样本例数较少、总体标准差已知时，则可选用u检验 [3]。②配对样本t检验：适用于配对设计的两样本均数的比较，在选用时应注意两样本是否为配对设计资料。常用的配对设计资料主要有如下三种情况：两种同质受试对象分别接受两种不同的处理；同一受试对象或同一样本的两个部分，分别接受不同的处理；同一受试对象处理前后的结果比较。③两独立样本t检验：又称成组t检验，适用于完全随机设计的两样本均数的比较。与配对t检验不同的是，在进行两独立样本t检验之前，还必须对两组资料进行方差齐性检验。若为小样本且方差齐，则选用t检验；反之若方差不齐，则选用校正t检验（t’检验），或采用数据变换的方法（如取对数、开方、倒数等）使两组资料具有方差齐性后再进行t检验，或采用非参数检验[4]。此外，当两组样本例数较多（n1、n2均＞50）时，这时应用t检验的计算比较繁琐，可选用u检验[5]。 2.方差分析方差分析适用于两组以上计量资料均数的比较，其应用条件是各组资料取自正态分布的总体且各组资料具有方差齐性。因此，在应用方差分析之前，同样和成组t检验一样需要对各组资料进行正态性检验、方差齐性检验。常用的方差分析有如下几类：①完全随机设计的方差分析：主要用于推断完全随机设计的多个样本均数所代表的总体均数之间有无显著性差别。完全随机设计是将观察对象随机分为两组或多组，每组接受一种处理，形成两个或多个样本。②随机区组设计的方差分析：随机区组设计首先是将全部受试对象按某种或某些特性分为若干区组，然后区组内的每个研究对象接受不同的处理，通过这种设计，既可以推断处理因素又可以推断区组因素是否对试验效应产生作用。此外，由于这种设计还使每个区组内研究对象的水平尽可能地相近，减少了个体间差异对研究结果的影响，比成组设计更容易检验出处理因素间的差别。③析因设计的方差分析：将两个或两个以上处理因素的各种浓度水平进行排列组合、交叉分组的试验设计。它不仅可以检验每个因素各水平之间是否有差异，还可以检验各因素之间是否有交互作用，同时还可以找到处理因素的各种浓度水平之间的最佳组合。此外，还有正交设计、拉丁方设计等多种方差分析法，实验者在应用时可以参考相关的统计学著作。目前，某些医学论文中有这样的情况，就是用t 检验代替方差分析对实验数据进行统计学处理，这是不可取的。t 检验只适用于推断两个小样本均数之间有无显著性差别，而采用t 检验对多组均数进行两两比较，会增加犯I 型错误的概率，即可能把本来无差别的两个总体均数判为有差别，使结论的可信度降低[6]。对多个样本均数进行比较时，正确的方法是先进行方差分析，若检验统计量有显著性意义时，再进行多个样本均数的两两（多重）比较。3.卡方检验（χ2检验）χ2检验是一种用途比较广泛的假设检验方法，但是在医学论文中常用于分类计数资料的假设检验，即用于两个样本率、多个样本率、样本内部构成情况的比较，样本率与总体率的比较，某现象的实际分布与其理论分布的比较。但是当样本满足正态近似条件时，如样本例数n与样本率p满足条件np与n（1— p）均大于5，则可以计算假设检验统计量u值来进行判断。常用的χ2检验分为如下几类：①2×2表χ2检验：适用于两个样本率或构成比的比较，在应用时，当整个试验的样本例数n≥40且某个理论频数1≤T＜5时，需对χ2值进行连续性校正。因为T值太小，会导致χ2值增大，易出现假阳性结论。此外，若样本例数n＜40，或有某个T值＜1，此时即使采用校正公式计算的χ2值也有偏差，需要用2×2表χ2检验的确切概率检验法（Fisher确切检验法）。②配对资料χ2检验：适用于配对设计的两个样本率或构成比的比较，即通过单一样本的数据推断两种处理结果有无显著性差别。在应用时，如果甲处理结果为阳性而乙处理结果为阴性的样本例数n1与甲处理结果为阴性而乙处理结果为阳性的样本例数n2之和＜40，需要对计算的χ2值进行校正。③R×C表χ2检验：适用于多个样本率或构成比的比较。在R×C表χ2检验中，若检验统计量有显著性意义时，还需要对多个样本率或构成比进行两两比较，即分割R×C表，使之成为非独立的四格表，并对每两个率之间有无显著性差别作出结论。 2×2表资料在应用时可分为如下几种类型：横断面研究设计的2×2表资料、队列研究设计的2×2表资料、病例-对照研究设计的2×2表资料、配对研究设计的2×2表资料。研究者应注意不同类型的2×2表资料的统计分析方法略有差别，比如在分析队列研究设计的2×2表资料时，如果用χ2公式计算得到P＜0.05，研究者则应再计算相对危险度（RR）并检验总体RR与1之间的差异是否具有统计学意义。此外，在进行R×C表χ2检验时，还有如下两个主要的注意事项：首先，T值最好不要＜5，若有1/5的T值＜5，χ2检验结论是不可靠的，解决的办法有三种：增大样本量；删去T值太小的行和列；将T值太小的行或列与性质相近的邻行或邻列的实际频数合并。其次，不同类型的R×C表资料选择的统计分析方法是不一样。①双向无序的R×C表资料：可以选用一般的χ2公式计算。②单向有序的R×C表资料：如果是原因变量为有序变量的单向有序R×C表资料，可以将其视为双向无序的R×C表资料而选用一般的χ2检验公式计算，但如果是结果变量为有序变量的单向有序R×C表资料，选用的统计分析方法有秩和检验、Radit分析和有序变量的logistic回归分析等。③双向有序且属性不同的R×C表资料：对于这类资料采用的统计分析方法不能一概而论，应根据研究者的分析目而合理选择。如果研究者只关心原因变量与结果变量之间的差异是否具有统计学意义时，此时，原因变量的有序性就显得无关紧要了，可将其视为结果变量为有序变量的单向有序R×C表资料进行分析。如果研究者希望考察原因变量与结果变量之间是否存在线性相关关系，此时需要选用处理定性资料的相关分析方法如Spearman秩相关分析方法等。如果两个有序变量之间的相关关系具有统计学意义，研究者希望进一步了解这两个有序变量之间的线性关系，此时宜选用线性趋势检验。如果研究者希望考察列联表中各行上的频数分布是否相同，此时宜选用一般的χ因此，对于适用参数检验的资料，最好还是用参数检验。秩和检验是最常用的非参数检验，它包括如下几类：①配对资料的符号秩和检验（Wilcoxon配对法）：是配对设计的非参数检验。当n≤25时，可通过秩和检验对实验资料进行分析；当n＞25时，样本例数超出T界值表的范围，可按近似正态分布用u检验对实验资料进行分析。②两样本比较的秩和检验（Wilcoxon Mann-Whitney检验）：适用于比较两样本分别代表的总体分布位置有无差异。如果样本甲的例数为n1，样本乙的例数为n2，且n1＜n2；当n1≤10、n2—n1≤10时，可通过两样本比较的秩和检验对实验资料进行分析；当n1、n2超出T界值表的范围时，同样可按近似正态分布用u检验对实验资料进行分析。③多个样本比较的秩和检验（Wilcoxon Kruskal-Wallis检验）：适用于比较各样本分别代表的总体的位置有无差别，它相当于单因素方差分析的非参数检验，计算方法主要有直接法和频数表法等。此外，在进行上述3类秩和检验（前两类秩和检验实际上已经被u检验替代）时，如果相同秩次较多，则需要对计算的检验统计量进行校正。公式计算。④双向有序且属性相同的R×C表资料：这类资料实际上就是配对设计2×2表资料的延伸，在分析这类资料时，实验者的目的主要是研究两种处理方法检测结果之间是否具有一致性，因此常用的统计分析方法为一致性检验或Kappa检验。4. 非参数检验非参数检验可不考虑总体的参数、分布而对总体的分布或分布位置进行检验。它通常适用于下述资料[2]：①总体分布为偏态或分布形式未知的计量资料(尤其样本例数n＜30时)；②等级资料；③个别数据偏大或数据的某一端无确定的数值；④各组离散程度相差悬殊，即各总体方差不齐。该方法具有适应性强等优点，但同时也损失了部分信息，使得检验效率降低。即当资料服从正态分布时，选用非参数检验法代替参数检验法会增大犯Ⅱ类错误的概率。
http://www.stats.gov.cn/,这是国家统计局的网站,你要找的书籍这里面基本上都可以查到统计的的内容很多,比如: 回归,方差分析,对应分析,时间序列,聚类分析,判别分析,生存分析,实验设计................... 学点SAS,SPSS等统计软件,可以使用统计软件进行上述分析. excel只是具有很初等的统计功能,如果要实现一些高级运算,还是要手动使用函数,超麻烦,基本没人去用它实现,直接用专门的统计软件就可以了.
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。
医学案例统计分析,应用SAS.
我来帮帮你大哥风范复合化肥 大哥你也真是，咋在这做广告来了，，你看你，这题目可是关于医学论文的。你怎么做广告也不看地方。真是浪费发帖者的心血。。哎！可悲啊！
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。
去知网找，那里肯定有你要的论文，自己可以先搜搜看，不知道怎样找的话，可以去我百度空间里，有如何在网络上找论文的文章介绍
财经方面的刊物，我推荐消费导刊，具体联系方式你自己去百度搜索，省的别人说我人。
：管理费用是指企业/事业行政管理部门为组织和管理生产经营活动而发生的各项费用。员工发表论文版面费、刊费计入管理费用即可。
汤姆索亚历险记主要讲了什么内容故事发生在19世纪上半叶密西西比河畔的一个普通小镇上。汤姆·索亚是个调皮的孩子,他和同父异母的弟弟一起接受姨妈波莉的监护。
看你是一次支付全年的还是每月支付了,出版费吗