硕士论文和博士论文的规范不一样，学硕和专硕的要求不一样，每个学校的又大同小异，但总体上说，论文的结构是有中英文提要，有目录，有正文，有参考文献，有备注（注释），有附录，有致谢等。有字体、字数和排版要求等，查重率要达到学校规定的要求，否则不能答辩等。
遵守学术刊物引文规范,在学位论文和公开发表的论文中,应具体注明引用他人成果与观点等内容。引用自己的成果也应作必要说明。援引教师授课观点或例证,应征得教师本人同意并注明,否则视为抄袭。注重原典(原著)的阅读。严格核实资料来源、引文出处。
不同的学校要求应该不大一样吧，可以问一下自己的导师。
作为一名硕士论文评审专家给大家说说大概情况！研究生论文在获得硕士学位后，教育部学位中心会再次安排抽检，抽检到的论文将再次匿名送学位论文评审专家进行评审，根据评审专家的意见来决定是否撤销其已获得的学位。本人每年都会多次进行这样的已授学位的硕士论文评审，从评审结果来看，基本上都能通过再次评审，也就是说不会撤销其已获得的硕士学位。那么有这样几种情况是要进行撤销的：一是论文中涉及大量剽窃其他论文，如查重超过20%！二是虽然查重符合要求，但是论文核心数据和内容实际是抄袭其他论文的！三是论文中的方法、结论、数据等不正确，涉及编造等！四是论文的工作量、难度、条理性、创新性等是否符合硕士学位论文要求。所以说不要认为硕士毕业时答辩通过了就万事大吉，实际上每年教育部还会对哥高校的论文进行抽检！希望能帮到大家！ 目前的研究生培养体系下，不可否认，硕士研究生学历已经大大贬值了，而硕士学位论文也普遍价值不高，创新性不强。主要有二种情况，会影响已经获得的学位证：一是毕业后，被人举报学位论文大面积抄袭，在当前不断重申学术规范的环境下，一旦查实抄袭行为成立，就可能会撤销已颁发的学位证；还有一种情况是，教育部每年会定期在所有学位授予单位进行学位论文抽查和质量评估，一旦被评估为不合格，可能就会影响已颁发的学位，乃至会连累研究生指导老师（缩减甚至停止下一年研究生招生）和学校（相关学位点质量评估会受影响）。 1重复率过高 2出现大量低级错误和不规范写法 3原题没有新意，缺乏创新性，工作量较少 4没有发表相关论文 5存在抄袭剽窃等行为 等等 重复率过高，或者抄袭了外网的论文，或者中译中。 参照翟天临。论文重复率过高，或者抄袭，会被取消学位的。 学术不端 研究生毕业了之后学位和毕业证被撤销这种情况是很严重的情况，通常都是出现了学术不端现象。 1.抄袭。现在的毕业论文通常都会在提交之前进行查重。即便大面积抄袭了，现在的学生都会有技巧的去避免查重。所以就正常提交毕业了。 但是毕业之后重新审查的论文，通常会更认真一点，除了通过机器算法进行查重，还会通过人力进行查重，这种情况下通过修改个别字词使他避免机器查重的情况，在人力检查的过程中就不可避免的被救出来。 2.论文非自己所做，如通过购买，等其他途径获得的论文，虽然没有重复没有抄袭，但如果以后被人举报的话也会取消证书。 3.数据造假。这个是非常严重的情况。如果能够证明该数据是假数据的话，基本上学术生涯就中断了。出现这种情况还是很普遍的，有的学生做不出实验来，老师又催的比较紧，就会把别人的数据修改一下，或者把自己的数据修改成符合期望的样子。 这几种情况都是非常严重的，一旦查出，学生的毕业证书和学位证取消，老师可能还会有一定的惩罚，例如几年之内不能够招学生或者取消招生资格。 目前的研究生培养体系下，不可否认，硕士研究生学历已经大大贬值了，而硕士学位论文也普遍价值不高，创新性不强。主要有二种情况，会影响已经获得的学位证：一是毕业后，被人举报学位论文大面积抄袭，在当前不断重申学术规范的环境下，一旦查实抄袭行为成立，就可能会撤销已颁发的学位证；还有一种情况是，教育部每年会定期在所有学位授予单位进行学位论文抽查和质量评估，一旦被评估为不合格，可能就会影响已颁发的学位，乃至会连累研究生指导老师（缩减甚至停止下一年研究生招生）和学校（相关学位点质量评估会受影响）。 选题没有价值，篇章没有逻辑，文献旧且散，语言不通，格式不规范。以上都是文科论文大忌。 主要原因就是毕业论文不合格，包括论文的重复率过高，或者抄袭了别人的论文，还有的是购买或他人代写论文，伪造数据等。
一般都是有核心，国家级，核心，这个几个级别的，一般期刊上都是有说明的。没啥多大要求的
化学进展，美国化学会等。化学是自然科学的一种，在分子、原子层次上研究物质的组成、性质、结构与变化规律，创造新物质的科学。世界由物质组成，化学则是人类用以认识和改造物质世界的主要方法和手段之一。作为一门历史悠久而又富有活力的学科，那么发表该类的论文可投稿的化学期刊有哪些呢。《化学进展》(月刊)是由中国科学院基科学局、化学部、文献情报中心和国家自然科学基金委员会化学科学部共同主办，以开答化学领域综述与评论性文首为主的学术性期，读者可从中了解化学专业领域国内外研究动向，最新研究成里入发展超势。主要栏目有。综述与评论，专题论坛，科学基金，基础研究论文评介，动态与信息等。该刊可供化学及相关学科领域的科研、教学、决策管理人员及大学生、研究生阅读。《有机化学》(月刊)创刊于1980年，由中国化学会、中国科学院上海有机化学研究所主办，是中国自然科学核心期刊之一。集中反映有机化学领域里各分支学科新的研究成果、研究动态以及发展趋势，主要刊登有机化学领域基础研究和应用基础研究的原始性研究成果。
1.计算机学报 北京 中国计算机学会等 2.计算机工程 上海 上海市计算机协会 3.计算机科学 重庆 国家科技部西南信息中心 4.模式识别与人工智能 北京 中国自动化学会等 中国电机工程学报 电力系统自动化 电工技术学报 电网技术 电力系统保护与控制 高电压技术 电力自动化设备 电力系统及其自动化学报 电机与控制学报 高压电器 电工电能新技术 中国电力 电瓷避雷器 电池 电力电子技术 电力科学与技术学报 南方电网技术 现代电力 电源技术 电力建设 华北电力大学学报.自然科学版 电力电容器与无功补偿 智慧电力 电气传动 电测与仪表 微电机 绝缘材料 变压器 电源学报 A类：
一般都是有核心，国家级，核心，这个几个级别的，一般期刊上都是有说明的，没啥多大要求的。
期刊分级的主要目的是为了从所有的期刊中提取突显少数优秀的重点期刊，故一般分级层次不多，大多为2--3级，少数在4级以上。
论文发表第一级别：T类
此类型级别一般是指特种期刊论文，主要是在《SCIENCE》和《NATURE》两本期刊上发表的论文。其发表难度是最大的，大多数作者都无法达到这一级别。
论文发表第二级别：A类
此类型级别一般是指权威的核心刊期刊论文，主要是在国际通用的SCIE、EI、ISTP、SSCI以及A&HCI等检索系统上所收录的论文，或在国内具有权威影响的中文核心期刊上发表的论文。发表难度仅次于T类，并且对英文有很高的要求。
研究生在论文造假被发现了当然就有很多不好的影响，没被发现就没事，没有被发现，以至于说未来的几年几十年没有发生什么特殊的事情，就不会去查他这个论文的质量了。
上下被发现了，那意味着这个人的答案上面已经添了浓墨重彩的一笔，而且是非常不光彩的一笔，因为各个公司在招聘员工的时候多少都是要看一下员工档案的，起码要看一下你有没有重大违纪记录，有没有作弊的，有没有抄袭的，有没有和老师和学校发生剧烈争斗的，或者说有没有刑事犯罪之类的，只要你这些都符合的话，基本上他就不会特别严格的去查你，你大学的时候到底是不是班委这个基本上不会去验证的。
没有被发现自然就什么事都没有，因为看过一部电视剧，很多事情处理的好了就没有事情，但是很多事情处理不好就都是事情处理的好了就没有事，就是这么回事，现实也就是这样了，造假作弊这种行为他都是违背法律的，至少从现在的法律来看是这样的，也是违背一个学生基本的做人的准则的，但是没有被发现，大家都不知道这件事情，所以他就蒙混过关过去了。而且没有什么特殊的情况的话，估计以后也不会查了。
不要抄近路，尤其是学习这条路上学习没有专门为谁打仗的道路，就算是国王就算是皇帝去学习也仍然改变不了，他，要一点一点去了解吱声，不可能突然之间就有一个道路那么简单又没有风险，因为这对所有人来说是不公平的，考试作弊，论文造假这种事情非常考验一个学生的自制能力，没有被发现你可能觉得侥幸自己不能入货了，但是发现了，那可能影响的就不是你上大学这几年的事情了，影响的事你一辈子。
论文造假无疑是对知识产权的一种侵犯。这种行为也否定了很多人的努力，使得一些本来没有能力的人通过了测试。
会被记入诚信档案，对毕业后的工作以及生活产生影响，在信誉问题上不会被记录为正常人，对以后的生活也有很大的影响。
会被取消，因为他的行为不仅造成了不良社会风气，而且还违反了校规，所以会被取消。
在论文中一般来说插入图表要使用EXCEL，将统计表的数据做成饼状、线状、或者柱状等等，直观反映数据内涵，将做成的图表复制到WORD里面，排版，ok了，希望对你有帮助。
生物医学动物实验研究论文
1实验设计
在开展生物医学研究时，研究者通过正确地运用统计学知识，可直接影响研究的质量。统计学设计的任务在于对研究的部署、实施，直到研究结果的解释进行系统的安排，力争做到以最少的人力、物力获得可靠的结论和信息。其目的在于确定某种处理是否会表现出某种特定的效应。在实验设计时应遵循惟一差异原则，即在进行两组比较时，两者之间仅有因处理因素不同而引起的差异，而其他实验条件相关的非处理因素都应保持等同。然而，处理组与对照组在反应上表现出的差别并不一定意味着是处理的结果。另有两种引起差别的可能性，即偏倚和偶然性。偏倚是指系统性差别，它不是因组间在处理上的不同所引起。生物医学实验中统计学设计和分析的目标就是消除潜在的偏倚，减少偶然性[2]。
实验的偏倚和控制
偏倚是在研究中从设计到实验实施和结果分析的各环节存在一些人为的、有系统倾向的非随机误差，它不是由于抽样造成的，而是某种偏性使得实验结果偏离它的真值。从所选择的生物医学问题到研究方案的制订与实施、实验的完成过程、实验的分析与解释，乃至实验结果的发表，均可能存在各式各样的偏倚[2]。这种偏倚常常表现为系统误差。偏倚的大小取决于研究的方法和具体的实验条件。常见的偏倚主要有选择性偏倚、观察性偏倚和混杂性偏倚。必须认识实验过程的偏倚，从实验设计起直到整个研究过程结束均要加以控制。正确的实验设计可控制选择性的偏倚，事前人为控制和采取相应的措施可避免和减少观察性的偏倚。对于混杂性偏倚，可将重要的混杂因素在设计阶段进行分层随机设计，使混杂因素在组间分布均衡；在统计分析阶段将混杂因素作为分层因素或采用有协变量分析方法，以消除混杂因素的影响。只有有效地控制或消除偏倚，方可减少结果的假阳性或假阴性。
减少偶然性的潜在影响
偶然性因素的作用可以减少，但不能完全排除。因为即使是在精心实施的研究中，接受同样处理的动物，其反应也不可能完全一样。适当的统计分析可使实验人员评估出现假阳性的概率，即根本不存在处理效应的情况下观察到差异的概率。这种概率越小，实验者发现真实效应的可能性就越大。为了更有把握地检测出真实效应，有必要减少偶然性的作用，并通过实验设计确保能在“噪声”之上识别真正的“信号”。
实验设计的要素
要消除生物医学实验中潜在的偏倚，减少偶然性，就应对实验对象、处理因素和实验效应这三个实验设计要素，按照对照、重复、随机化和均衡四项原则进行周到的设计与控制[3]。实验对象实验中处理因素所作用的对象称为实验对象。不同性质的实验研究需要选取不同种类的实验对象，一个完整的实验设计中所需实验对象的总数称为样本含量。生物医学试验中考虑动物实验对象时应关注以下几个方面：①动物种属的选择：选择实验动物的种属与品系时，尤其需要注意其背景反应的水平。为了将反应“信号”水平最大化，常常意味着应避免选择那些背景反应水平极低的动物种属或品系，但如果采用过度反应的动物种属或品系也同样会出现问题。动物物种选择中的其他问题，无论是实际问题（寿命、体型、易得性、对动物学特征的了解情况）或是理论问题（生化、生理或解剖结构与人的相似性），都需要从专业的角度认真加以考虑和权衡。②动物的数量：虽然从统计设计角度考虑可得出某项实验所需的动物数（样本含量），但所得出的数值往往很大。因此，虽然样本含量估计是保证结论可靠性（精度和检验效能）的前提，但基于实验的可操作性及经济原则方面的考虑，应结合统计学的计算结果与以往的生物医学研究经验予以确定。③动物的体重与年龄：为确保实验对象的同质性，实验中所使用的动物体重与年龄应尽可能相近；动物体重的标准差不应超出平均值的10%；啮齿类等小动物年龄相差不应超出1周，大动物年龄相差不应超出1个月。④动物的分层：为了准确检测一种处理因素引起的差别，各处理组在可能影响实验结果的其他非处理因素方面应尽可能具有同质性。当存在动物亚系间的差别时，有两种方法可得到更为准确的结论。一是在结果分析阶段将亚系作为一个“分层变量”处理，包括对两个亚系的结果进行单独分析，然后将结果综合，得出处理效应的总结论；二是将亚系作为实验设计的“区组因素”，这种情况下可使对照组与处理组中每个亚系动物数量相等。除以上所讨论的“亚系”之外，其他的非处理因素，如性别、窝别、体重段等也可作为分层变量进行局部控制，并据此进行分层随机化分组。处理因素设计实验研究时，要明确研究中的处理因素和影响实验效应的非处理因素。研究者希望通过对研究设计进行有计划的安排，从而能科学地考察其效应大小的因素称为处理因素或实验因素；研究者往往忽略对评价实验因素作用大小有一定干扰的重要的非处理因素或非实验因素（如动物的窝别、体重等）；其他未加控制的许多因素的综合作用统称为实验误差。实验结果是处理因素和非处理因素共同作用而产生的实验效应，因此如何控制和排除非处理因素的干扰，正确显示处理的效应，是实验设计的基本任务。实验效应实验效应是处理因素作用于受试对象的反应和结果，是反映实验因素作用强弱的标志，它通过观察指标（统计学常将指标称为变量）来体现。如果指标选择不当，未能准确反映处理因素的作用，获得的研究结果就缺乏科学性，因此选择好观察指标是关系整个研究成败的重要环节。指标的观察应避免带有偏性或偏倚，要结合专业知识，尽可能多地选用客观性强的指标，在仪器和试剂允许的条件下，应尽可能多选用特异性强、灵敏度高、准确可靠的客观指标。对一些半客观（如尿液pH试纸读数值）或主观指标（行为测量、病理观察），一定要事先规定读取数值的严格标准，只有这样才能准确地分析实验结果，从而提高实验结果的可信度。
实验设计的原则
为了防止结果的偏倚，保证实验结果的准确性和最大化的表达，在进行生物医学实验设计时必须遵循统计学设计的对照、重复、随机化和均衡四个基本原则。生物医学实验中对照组的设置必须具备三个条件：①对等原则，即惟一差别原则，除处理因素外，对照组具备与实验组对等的非处理因素。在相互比较的各组间，除了给予的处理因素不同外，其他方面应与实验组具有一致性，如相同的实验单位来源（动物种属、体重等）和相同的实验条件、操作方式和喂养环境等。②同步原则，对照组与实验组设立之后，在整个研究进程中始终处于同一空间和同一时间。③专设原则，任何一个对照组都是为相应的实验组专门设立的。不得借用文献上的记载或以往结果或其他研究资料作为本研究之对照。
生物医学中常用的实验设计类型
如果需要在同一实验中同时评价几种不同的效应，实验者应该安排能区别各自效应差别的实验设计方法。生物医学中常用的实验设计有以下几项。完全随机设计完全随机设计是生物医学动物实验中最为常用的一种实验设计方法，它是一种单因素有k个水平（k≥2）组的实验设计。即实验设计可设置一个对照或多个剂量组的实验方案。本设计保证每个实验动物都有相同机会接受任何一种处理，而不受实验人员主观倾向的影响。本设计应用了重复和随机化两个原则，因此能使实验结果受非处理因素的影响基本一致，真实反映出实验的处理效应。随机区组设计随机化完全区组设计，简称随机区组设计，又称配伍组设计，是配对设计的扩展，它将几个条件相同的受试者划分在同一个区组或配伍组，然后再按随机的原则，将同一配伍组的受试者随机分配到各实验组。该设计方法的优点是每个区组内的k个实验单位有较好的同质性，比完全随机设计更容易察觉处理间的差别。这种方法须特别注意的是要求区组内实验单位数与处理数相同，实验结果中若有缺失值，统计分析将损失部分信息。拉丁方设计拉丁方设计从横行和直列两个方向进行双重局部控制，使得横行和直列两向皆成区组，是比随机区组设计多一个区组因素的设计。在拉丁方设计中，每一行或每一列都成为一个完全区组，而每一处理在每一行或每一列都只出现一次，也就是说，在拉丁方设计中，实验处理数=横行区组数=直列区组数=实验处理的重复数。析因设计析因实验设计又称全因子实验设计，属于多因素、多水平单效应的设计。它不仅可以检验每一因素各水平之间的效应差异，而且可以检验各因素之间的交互作用。交互作用是指一个因素不同水平间的效应差受另一因素的影响，包括协同交互作用和拮抗交互作用。析因实验主要用于分析交互作用，当因素及水平数过多时，所需的实验对象数、处理组数和实验次数大幅度增加，故一般采用较简单的析因实验。含有较多因素和水平的实验一般采用正交实验设计[5]。
2生物医学动物实验的描述统计学
生物医学实验资料的类型
生物医学实验对实验对象（动物）进行干预后测定的观测指标通常有以下类型：①连续性数据：测定结果表现为有数字大小和单位的数据，统计上称定量资料，如生理、生化指标，体重值，器官重量等。②分类数据：测定结果表现为按某属性划分的定性类别，统计上称为定性资料，具体又可以分为二值资料、多值名义资料和多值有序资料。如某反应为出现或不出现，死亡或未死亡，有畸形或无畸形；病理损害的严重程度（无、轻度、中度、重度）等。
统计描述指标
描述性统计学（或归纳统计学）是对样本观察/测量数据频率分布的定量研究，描述性统计的目的在于：①对测量值或观察值进行归纳浓缩，用统计量、统计图或统计表的形式表现；②估计总体分布的参数。资料的整理与探索对于某一测量指标，一般应从文献资料中了解其分布类型。如果没有判断概率分布的理论基础，应重复以大样本测定，绘制样本的频数分布图（理论上样本量要大于100），并经统计学检验拟合其分布。数据的描述统计量①连续性数据的频数分布：通过对样本资料编制频数分布表或做茎叶图，以确定资料分布的类型、频数分布的集中趋势和离散趋势、估计总体参数，也便于发现离群值。②中心位置的描述统计量：描述数据分布的集中趋势，常用指标为算术均数、中位数、众数、几何均数等。③离散程度的描述统计量：描述数据分布的离散趋势，常用指标为标准差和方差、极差和四分位数间距、变异系数和离散系数等。④统计学图表：统计图包括连续性数据分布的直方图、茎叶图，表示数据中心位置和离散程度的点杆图（做图时表示均数和标准差）和盒须图（做图时表示中位数、极差、四分位数间距），描述构成比数据资料的百分条图、饼图，描述经时变化趋势的线图，以及预测和检验分布类型的概率-概率图（P-P图）等[6]。统计表具有简单、明了、易于理解、便于比较的优点。编制统计表时原则上应当重点突出、层次分明、避免层次过多或结构混乱。一般的统计表应为三线表，表中只有横线，无竖线和斜线。统计表的标目应层次清楚，不宜过于复杂。
3生物医学动物实验的假设检验
生物医学动物实验中最常见的情况是给予不同受试物后进行组间比较，通过统计学中的假设检验，说明受试物的作用。假设检验时应注意以下问题。
检验方法的选用依据
资料的类型和变量的数目不同类型的资料（定量、定性）的组间比较应采用不同的统计检验方法。单变量、多变量的`统计检验方法也各不相同。实验设计类型应该根据实验设计的具体类型选择对应的统计检验方法，以便得到处理组效应的真实结论。检验方法的前提条件选用假设检验方法前，应了解所分析的数据资料是否满足相应检验方法的前提条件，如t检验和方差分析等参数检验方法要求数据满足正态性和方差齐性，2检验要求样本含量大于40且理论频数大于5。
正态性检验及拟合优度检验
统计学假设检验须判定样本的频数分布是否符合某一理论分布，如符合要求就可按此理论分布来进行统计学处理。对正态分布可采用正态性检验，其他分布可用拟合优度检验。通常可通过查阅文献，了解实验参数符合何种理论分布。
方差齐性检验
连续性数据未达到参数法统计分析前提的第二种原因即为方差不齐。一般而言，数值愈大，其固有的变异性也愈大。例如，若某组动物的平均反应值为100，其数值范围可能为80~120；而另一组动物的平均反应值为300，其数值范围可能会扩大至240~360。解决方差不齐的措施是进行数据转换。若数据的标准差与平均值成正比，在统计分析前宜将数据转换为对数值之后再进行分析，据此，不仅数据的变异度与平均值大小无关，同时还可确保其更符合正态分布。若数据变异度增加幅度与平均值的关系不太明显，采用平方根转换则更易使数据的变异度与平均值大小无关。某些数据经对数或平方根转换后可能仍存在方差不齐，此时宜采用非参数检验。
单侧检验与双侧检验
检验假设选择单侧检验或双侧检验，应事先根据专业知识做出选择。一般而言，若研究目的仅须了解是否存在组间差异、实验者无法预测组间变化的方向以及实验者希望获得正负两方面的结果时，应采用双侧检验。若事先可预测组间差异的变化方向，实验者仅对某一方面的重要性感兴趣，实验者仅希望了解与对照组差异或正或负一个方向，则应采用单侧检验。此外，剂量设计预试验中应采用双侧检验，正式试验在了解相关信息后可采用单侧检验。
多重比较及多重性问题
生物医学实验经常在处理组和对照组之间做多个变量的比较。即使不存在真正的实验效应，也有可能纯粹由于偶然性而有一个或多个变量在5%检验水平出现显著性差别。除了上述均数多重比较导致Ⅰ类错误概率增加的多重性问题之外，其他的多重性问题还包括多次的中期分析、关注多个结局、亚组间的多重比较。处理多重性问题的原则包括：①预先计划进行多重比较；②限制比较的次数；③多重比较时采用更严格的界值标准；④多重比较具有生物学方面的依据。
观察值或实验对象的独立性
许多统计检验方法要求比较的观察值或实验对象相互独立，如二项分布的率检验、t检验和方差分析等。但是，有的生物医学实验中观察单位并不独立。例如，生殖和发育研究中就存在窝效应：由于遗传因素、宫内的发育环境和药物的代谢环境相似，与异窝胎仔相比，同窝胎仔之间对毒性效应的反应概率趋于系统，即同窝内数据为聚集性数据，这就是一种常见的非独立数据。在统计学分析时，忽略数据的窝内相关性具有潜在的风险；因同窝母鼠所产k个胎仔的观察值存在共性，其所提供的信息不及k个独立的来自不同母鼠所产胎仔所提供的信息；窝内相关性愈大，其信息量愈少。聚集性数据的均数标准误小于独立的数据，因此，若基于观察值独立的统计分析方法，就会增加犯Ⅰ类错误的概率，即假阳性的风险增加，降低实验的有效性。
历史对照数据的应用
某些情况下，尤其是在发生率较低的情况下，单项研究可能提示处理可影响肿瘤发生率，但无法得出明确的结论。可能想到的分析办法之一是将处理组的数据与来自其他研究的对照组动物相比较。虽然历史对照数据具有重要意义，但值得强调的是，众多原因可导致不同研究之间的变异度大于研究之内的变异度。动物来源、饲料及饲养条件，研究期限，研究中的动物死亡率、读片的病理学家等均可能影响最终的肿瘤发生率。故此，忽视这些差异，将处理组的肿瘤发生率与合并的对照组发生率相比较，可能得出严重错误的结果，并进而明显夸大统计显著性水平。Tarone[4]曾对历史对照组的比率数据分析进行过综述。
假设检验的局限性
首先，假设检验中的P值并未提供有关处理诱发效应大小的直接信息。某一受试物可诱发一定量的、反应的增加，但增加的幅度是否具有统计显著性则取决于研究的规模和数据的变异性。在规模较小的研究中，有可能错失较大、重要的效应，尤其是在检测终点测量精度不高的情况下。相反，在规模较大的研究中，较小、非重要的效应则具有统计显著性。例如，D药与C药相比，降血压效应相差近30mmHg，但因为例数仅10例，假设检验未发现显著性差异（P=）；相反，B药与A药相比，降血压效应仅相差，但因为例数达500例，假设检验却发现存在显著性差异（P<）。由此可见，统计学显著性与效应大小无直接相关性。因此，愈来愈多的统计学家主张以处理组与对照组差异值的95%置信区间表述处理的效应。据此，若处理反应的增加值为10个单位（95%置信区间3~17单位），则该区间包含真实差异的几率为95%。若置信区间的下限大于零，则双侧检验的P值小于。其次，假设检验无法消除实验设计或实施不当所带来的影响。虽然前述的分层分析等有助于发现真实的差异，但若实验设计存在偏倚，或实验实施过程中存在偏差或失误，假设检验方法一般也于事无补。因此，在生物医学实验过程中应注重对实验设计或实施过程进行严格的质量控制和质量保证措施，强化GLP规范意识。其三，对统计学分析本身的质量控制和质量保证也是确保研究质量的重要环节。所用统计分析软件包应经过充分的认证，以确保分析结果的准确、可靠性。数据的录入、核对和分析结果的报告与归档，均应制订并严格执行相关的标准操作规程。综上所述，在动物实验研究的多个环节，统计学中的相关理论和方法都能够发挥重要作用。统计学不仅可以保证结果的科学性和可靠性，在很多情况下也可以极大地提高研究效率，节约研究成本。在这里还必须强调，除了实验后期的数据分析以外，在实验方案的制定阶段也需要统计学人员的早期介入，这样有助于避免实验设计出现大的偏差和漏洞，有利于研究目标的顺利实现。
SPSS和GraphPad Prism：数据分析，做统计图如bar、errorbar等MATLAB：学会了什么图都能做
论文中的图表由图表号、图表题、图表体、图表备注等要素组成。图表号采用阿拉伯数字按在文中出现先后顺序连续编号。图表题（名）使用简洁、明确的文字表述图表主题及属性。图表号+图表题（名）一般置于图表下方。文章中需有图表目录。
关于图的要求
1、选择高清晰度插图，彩色图片效果会优于黑白图片；
2、不同学科对于图片有专门要求，务必遵循；
3、插图使用务必保证来源真实，如果是非原创插图，请标注插图出处；
4、插图不跨页折断。
常用图表类型
1、条形图
条形图用宽度相同的条形高度或长短表示数据多少，可横可竖，清晰直观表示出情况比较，适用于分类变量，是最为常用的一种插图形式。
2、直方图
直方图又被称为质量分布图，由一些列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布，一般横轴表示数据类型、纵轴表示分布情况，多用于显示质量波动、频数变化等，适用于连续变量。
3、散点图
在回归分析中，对于处理值的分布和数据点的分簇，散点图是最佳图表形式，多用于比较跨类别的聚合数据。
4、线形图
线形图又被称为点状图、停顿图或星状图，适合于二维的大数据集的比较，较直观反映出数据变化的趋势，在显示长期趋势时清晰，难于捕捉短线和中线趋势。
一般不包括，只包括你的论文本身，也就是参加答辩时要拿的装订好的论文。包括封面、绪论、目录、正文、结语、参考文献、致谢。
不查重。
开题报告是一种新的应用写作文体，这种文字体裁是随着现代科学研究活动计划性的增强和科研选题程序化管理的需要而产生的。一般情况下，开题报告是不查重的，通常只有论文全文才需要查重，不过如果将论文的开题报告放进论文中的，那么也是会检测重复的，因为既然将开题报告上传了，那么也是包含在查重范围中的。
开题报告是毕业论文的一部分。开题报告是毕业论文答辩委员会对学生答辩资格审查的依据资料之一。开题报告是指选题人向相关专家、学者、科学技术人员讲述自己所选课题的概况，即“开题报告内容”。
应该不包括任务书跟开题报告，因为最后上交的只是毕业论文
论文查重包括开题报告，因为开题报告也是论文中的一部分，所以论文查重是一定会查询开题报告的。所以你也一定要注意把开题报告的内容写好，来提高你的论文水准。希望我的回答对你有帮助，欢迎采纳我的回答，谢谢