秋风送爽，也给我们送来了刘岭教授的统计说说第五期。这一期的统计学方法之选择大家一定要认真学起来，说不定马上你就会用到了。编者语针对常用的基本统计学方法，一般而言说的就是t检验、单因素方差分析和卡方检验，这也是大家在写论文、阅读论文时经常遇到的统计学方法（几乎每篇文章都会涉及这一种或几种方法），那到底该采用何种统计学方法呢？今天我们就此来聊聊。一、拿到数据开始分析之前，一定要进行数据类型的划分（图1），因为不同数据类型资料，描述的方式不一样，统计学方法也不一样。图1 统计资料的类型举个例子（表1）：表1 某地2002年735例65岁以上老年人健康检查记录二、各种类型资料的统计分析（描述与统计推断）1.计量资料特点：每个观察单位的观察值之间有量的区别，有单位；描述形式：最常见采用“X±S”（一般文献中经常见到），用算数均数描述其平均水平，用标准差描述其离散程度。如果遇到数据“特别变态”（特别是标准差大于算数均数），就采用Md(P25,P75)（Md为中位数，P25和P75为四分位数）（表2）。正态分布检验请大家复习：医学科研课堂丨统计说说（三）：你所应该了解的正态、方差齐性检验表2 计量资料常用统计指标的特点及其应用场合统计推断方法：一般分为单因素和多因素两种。单因素分析方法分析要点：一是划清数据类型（计量资料）；二是明确试验设计类型（完全随机设计？几组样本？）；三是注意所用方法的应用条件；四是满足正态方差齐性时采用t检验（注意t检验有三种形式哦！）或单因素方差分析，不满足时采用秩和检验（图2）。图2 计量资料统计方法的正确选择提醒两点：① 如果样本数据不服从正态分布的话，那就只能用非参数检验（秩和检验），但其检验效能低于参数检验（t检验或方差分析）。所谓检验效能低就是本身有差异，却没有能力发现其差异。② 如果是两组以上样本的数据时，不能采用t检验（会导致假阳性错误概率增加），应该采用方差分析。若方差分析的P<，需再进一步两两比较，常用的方法为LSD法或SNK法（注意依旧不能采用t检验）。在上两讲内容中我们已经学过t检验（医学科研课堂丨统计说说（二）：你的t检验做对了吗？）和方差分析（医学科研课堂丨统计说说（四）：统计学方法之灵魂—方差分析）了，至于秩和检验，我们以后会逐步介绍滴。多因素分析一般采用回归分析，主要是线性回归分析，以后会给大家介绍此方法。2.计数资料特点：无序分类，同类别中各观察单位之间没有量的差别，但各类别间有质的不同，各类别互不相容。其中二分类一定是计数资料（例如性别只有男/女之分，是否继发某种疾病只有继发/未继发之分），而多分类满足分类在性质上没有程度等级上的差别，即为计数资料（例如婚姻状况包括未婚、已婚、离异、丧偶，就属于多分类，但各分类没有程度等级差别，因此为计数资料，尿糖定性检测结果包括-、+、++、+++、++++，属于具有程度等级差别的多分类资料，就不属于计数资料，属于等级资料了）。描述形式：最常见采用“例数（%）”（一般文献中经常见到），主要要分清构成比（结构相对数）和率（强度相对数）的差别（表3）。而且在应用时，分母（就是样本量啦）一般不宜过小，分母太小不足以反映数据的客观事实，也不稳定。表3 计数资料常用统计指标的特点及其应用场合比如说：1.某地肺癌患者中男性A例，女性B例，则当地肺癌患者的性别比为A/B就是“比”。2.某次研究共检出了致病菌3种，总株数为A+B+C，其中一种致病菌检出株数为A，那么A/（A+B+C）就是构成比，即该种致病菌占总致病菌的比重或分布。3.某研究对患者（总例数为B）进行治疗，结果治愈的患者例数为A，则A/B即为率（可以理解为治愈率）。统计推断方法：一般分为单因素和多因素两种。单因素分析方法分析要点：一是划清数据类型（计数资料）；二是明确试验设计类型（完全随机设计？几组样本？）；三是注意所用方法的应用条件；四是多样本率比较，若卡方检验的P<，需再进一步两两比较，并进行Bonferroni校正，以控制假阳性（图3）。图3 计数资料统计方法的正确选择提醒两点：① 构成比是以100作为基数，各构成部分所占的比重之和必须为100%，故某组成部分所占比重的增减必影响其它组成部分的比重；② 构成比和率在实际应用时容易混淆，主要区别在分母上，所以应正确选择分母。多因素分析一般采用回归分析，主要是Logistic回归分析，以后会给大家介绍此方法。3.等级资料特点：属于多分类资料，满足多分类在性质上有程度等级上的差别，各分类属性按一定顺序排列（有序），即为等级资料。描述形式：最常见采用“例数（%）”（一般文献中经常见到），这和计数资料的描述大体相同，主要区别在于多个分类排列时一定要按照顺序进行（从小到大或从弱到强）。统计推断方法：等级资料的统计分析方法在单因素分析中采用非参数检验（秩和检验），当然对于双向有序R×C资料，也就说分组变量和结局变量都是有序（等级）的情况，构成比的比较采用卡方检验，程度的比较采用秩和检验，趋势关联性的比较用秩相关（也称等级相关）。多因素分析中采用有序Logistic回归。注意：分类变量（计数资料和等级资料）在软件分析操作时，要适当数量化处理（赋值），赋值情况会直接影响统计分析结果的解释。最后用下面这张图来总结基本统计学方法的选择（图4）。图4 常用基本统计学方法的正确选择今天的内容就到这里，同学们多多复习，有什么问题和不懂的可以在下面留言，我们会请刘岭教授一一解答。好了，让我们期待下一期吧！撰稿：刘岭 约稿编辑：刘芹排版：毕丽 审核：王东专家简介刘岭：陆军军医大学卫生统计学教研室副教授，主要从事卫生统计学教学、科研工作。担任中华卫生信息学会第八届统计理论与方法专业委员会委员，重庆市预防医学卫生统计专业委员会副主任委员，并担任《第三军医大学学报》等多家杂志的编委、统计审稿专家。历史推荐医学科研课堂丨统计说说（四）：统计学方法之灵魂—方差分析 医学科研课堂丨统计说说（三）：你所应该了解的正态、方差齐性检验 医学科研课堂丨统计说说（二）：你的t检验做对了吗？ 医学科研课堂丨统计说说（一）：样本量估算是个什么东东？
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。
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。
一般常用的统计检验方法有：t 检验、卡方检验、方差分析和相关回归分析。统计检验方法的选择主要依据数据的类型(计量、计数) 、组数的多少(两组、多组) 、样本量的大小以及对比的方式(相互比较、配对比较) ,此外计量数据还要考虑分布形态和方差齐性等问题。
随着信息时代的发展，社会各领域都存在大量的数据和信息需要人们收集和处理，在医学这一特殊领域中，大量的临床数据资料和医学科研中的实验数据等各种数据信息都需要进行科学的统计与分析，才能得到正确的统计分析结果和科学的结论。因此，对医学数据信息的采集、存储、整理和统计分析这一系列处理过程就显得非常重要，而SPSS正是一款能够进行数据信息处理的、功能强大的统计分析软件。SPSS（StatisticalPrOductandSe而ceSOlution）是世界上著名的统计分析软件之一，具有界面友好、操作简便易学、统计功能强大等特点，广泛应用于社会科学和自然科学的各个领域。本书从医学统计实际应用角度出发，针对临床医务人员及医学科研人员在工作中经常遇到的医学统计学问题，详细介绍了sF’SS软件在医学数据统计分析中的具体使用方法，包括根据实际问题选择合适的统计方法、多种统计方法的软件操作步骤及对统计分析结果的医学解释等内容。本书具有内容充实、语言简练、图文并茂、深入浅出等特点，具有很强的实用性和参考价值。本书适用于医学高等院校相关专业的师生、医疗系统科研人员及医务工作者等，特别适合作为医学类本科生、研究生的辅助教材或医务工作者的培训教材和继续教育用书。建议读者应具备一定的医学统计知识基础，以便更好地利用SPSS的强大统计分析功能。本书基于版本编写，全书共分13章，通过大量医学统计具体案例详细介绍了在SPSS软件系统环境下医学统计分析中常用方法的具体操作步骤。各章节的主要内容如下。第1章为概述部分，概括介绍SPSS软件特点及界面。第2章主要介绍了sPSS软件中数据文件的建立、编辑及处理方法。第3～12章为本书的核心部分，主要介绍SPSS中常用的统计功能模块在医学统计应用中的具体操作步骤，其中包括Frequencies、Descriptives、Explore三种基本统计分析方法和t检验、方差分析、协方差分析、卡方检验、秩和检验、相关与回归分析、Logistic回归分析、生存分析及聚类分析与判别分析等统计方法。第13章介绍了统计图的制作与编辑方法。书中实例的数据文件可通过出版社网站下载获得。本书采用图文并茂的方式，重点突出实用性，力求为从事医务工作的读者提供一本简明易懂且非常切合实际需要的工具书，能够帮助读者迅速掌握统计软件SPSS在医学统计方面的应用方法。本书由孔晓荣、张星光主编，在编写过程中参阅了大量的相关参考文献，还参阅了近年来国内医学统计学文献，在此向相关作者表示衷心的感谢。由于编者水平有限，书中难免有疏漏与不足之处，还望读者提出宝贵意见，批评指正，以利提高。编者2009年8月
1、首先我们打开是SPSS分析软件，打开软件之后就是一个空白的表格，我们也可以添加本地的数据和数据表格。
2、打开软件之后，我们首先可以看到是数据视图，数据视图是由一个一个的变量组成。
3、接着我们来看变量视图，变量视图是对变量进行一个一个的控制，控制的类型包括名称，宽度，小数，标签等变量规定。
4、要想做数据分析，首先我们需要定义变量，这里小编定义了三个变量姓名，性别和体育成绩这三个变量。姓名变量，每个人都有一个不同的姓名，我们选择字符型数据即可，
5、接着设置性别变量和体育成绩变量，性别变量，0代表女性，1代表男性。而体育成绩我们选择数值型数据。
6、设置好变量之后，我们输入几列数据。每一组数据包括姓名，性别，性别代码和体育成绩，我们写九个数据即可。
7、设置好数据之后，我们选中所有数据，点击上方的分析-非参数检验-卡方检验。检验性别和体育成绩之间的关系。
8、经过检验，软件输出卡方检验的结果。经过卡方分析，性别和体育成绩不是独立关系。性别影响体育成绩。
方法：
1、首先，打开一组数据，没有数据的统计就像没有水的鱼，统计不了，不过，也可以自己建立一组数据。
2、数据打开或者新建力之后，就可以开始求数据中的均值了。打开分析，比较均值，找到均值并且单击打开。
3、打开之后会看到一个均值的窗口，里面就是我们自定义设定的均值以及比较方式。
4、根据本经验打开的数据，我的设定如下。
5、然后打开选项，找到需要比较的类型，均值是其中的一项，还可以自定义选择其它的项进行比较
6、全部设定好之后，直接单击确定获得均值比较。
7、上述操作获得的均值以及比较结果如下所示，一目了然。
数据准备
统计概念学习。
(1)当观测值为奇数时，(n+1)/2位置的观测值即为中位数。
(2)当观测值个数为偶数时，n/2和n/2 + 1位置的两个观测值的平均数为中位数。
数据的标准化 数据的标准化是指将数据按照比例缩放，使之落入一个特定的区间。 数据的中心化：数据集中的各项数据减去数据集的均值。 中心化公式： 数据的标准化：中心化之后的数据再除以数据集的标准差，即数据集中的各项数据减去数据集的均值再除以数据集的标准差。经过该方法处理的数据的均值是0，标准差是1。 标准化公式： 其中，x为观测者， 为平均值，S为标准差。
scale(x, center = TRUE, scale = TRUE) x：用于标准化的数据， center=T：表示数据中心化， scale=T：表示数据标准化。 默认情况下，center=TRUE，scale=TRUE，scale()函数首先把一组数的每个数都减去这组数的平均值，然后除以这组数的均方根。 如果scale=TRUE，而center=FALSE，那么，scale()函数不会把一组数中的每个数减去平均值，而直接除以这组数据的均方根。
参考资料：
R语言-统计学 描述性统计描述定量数据的数值方法：中心趋势度量 变异的度量 相对位置的度量。1.中心趋势度量 ： 算数平均 中位数 众数 在R中计算平均数的函数 mean( )常规的mean() 函数用法 mean(x, trim = 0, = FALSE, ...) 参数说明： x 对象名称trim 过滤掉异常值 ，按照距离平均值的远近距离排除，如对象中含有10个数据，排除最高和最低值，trim= 默认为F 表示是否计入空值实例1： 做一个稍微复杂点的操作，用r做数据透视表并把结果转换为matrix ，对行列求和。(仅娱乐，无实用价值) demo <- mtcars[1:6,] # 调用R自带函数集，并去前6行 toushi <- aggregate(mtcars[,5:6] ,by = list(cyl = mtcars$cyl),sum) # 数据透视表求和 toushi <- (toushi) # 将结果的数据框转化成矩阵 #(toushi <- apply(toushi,c(1,2),sum)) (rowSums(toushi)) # 行求和 (colSums(toushi)) # 列求和 toushi <- rbind(toushi,rowSums(toushi)) #将行求和结果并入最后一行 toushi <- cbind(toushi,colSums(toushi)) #将列求和结果并入最后一列 中位数和众数 对于偏度极大的数据集，中位数能更好的描述数据分布的中心。 很少用众数作为数据数据趋势的度量，只有当对y出现的相对频率感兴趣时，才会考虑到众数。 R实现中位数 ： median(x, = FALSE) R中没有直接插找众数的命令 (table(x))2.变异的度量 ： 极差 方差 标准差 .极差 = max（）- min（） 方差和标准差 对一个有n个测量值的有限总体来说，方差计算公式的分母为n。关于样本方差和总体方差分母的差异原因，可自行百度搜索。 R语言计算方差的函数： var(x,) w<-c() var(w) # 附加指数点：标准差的两个有用法则：经验法则 和 切比雪夫法则，共同说明一个问题，对于任意大于1的正数k，至少有（1-1/k^2）的测试值落在平均值的k个标准值范围内。3.变异的度量 ： 百分位数 Z得分 .最常见的四分位数（一般从大到小） quantile(x, probs = seq(0, 1, ), = FALSE,names = TRUE, type = 7, ...)
高职专科医学检验专业的毕业论文
关于医学统计学是一门集临床医学、基础医学、公共卫生学和医疗卫生服务研究中的基础学科，应用范围广、实用性强，是关于收集数据、分析数据和由数据得出结论的一组概念、原则和方法。下面我为大家分享高职专科医学检验专业的毕业论文，欢迎大家参考借鉴。
1.高职医学检验专业的教学现况
我院医学检验专业的学生来源于三校生、文史类和理工类高考生，医学统计学安排在一年级第二学期，学生只接触到解剖学、生理学等课程，尚未接触临床和检验专业课程。
学生现况
专科学生毕业后的就业主要在基层医院，面对的是疾病的诊治工作，认为科研离自己太远，对以后的工作帮助不大，虽然老师强调了课程的实用性和重要性，但对课程结构不明白，培养目标不明确，思想上缺乏主动性。近年，大学招生规模逐渐扩大，生源的质量下降，而对于专科学院的学生来说，部分学生缺乏有效地学习方法，难掌握所学知识。多数学生数学基础薄弱，且把医学统计学定位为数学课，看到数据就头痛，对课程缺乏兴趣，学习起来困难。课程初期，大部分学生还是有学习激情，但随着课程越来越抽象，内容越来越枯燥，理解越来越困难，有不少学生选择了放弃，主动性逐渐丧失，变成为考试而学，甚至为了考试过关，获得平时成绩，抄作业、实验报告的越来越多。
教学现况
高职学院的教师多是承担至少两门课程的教学任务，课时多，任务重，对专业的研究不深。我院医学统计学教师都是承担预防医学的教学，兼职讲授医学统计学，都是非数学专业类教师，对统计学的研究不深，也是非师范类教师，教育的方法有待提高。
缺乏合适教材
一本好的教材应该是能够让学生快速入门，并能够提高学习兴趣。当前，面向专科生或高职学生编写的教材非常少，对于高职检验专业来说就更少了，内容缺乏针对性，即便有专科的教材，也是本科教材的缩写版。我院选用的是马斌荣主审的人卫第6版医学统计学教材，供基础、临床、预防、口腔医学类专业用，属全国高等学校五年制本科临床医学第八轮编写教材。
2.高职医学检验专业医学统计学的教学思考
随着医学和计算机技术的迅速发展，对于疾病的研究，越来越依赖于统计分析，而高职医学检验专业学生毕业后，接触的医学原始资料会越来越多，对医学资料的搜集、整理、分析越来越重要，培养初步的科研能力很必要，结合教学实际，提出以下几点教学思考：
增强学生认识，明确课程的重要性、实用性
在每门新课的绪论部分，都向学生介绍课程情况和学习方法以及考核方法，也应向学生阐明医学统计学的重要性。医学统计学是研究医学现象的科学，是揭示数据内部规律的一门科学，它能指导医学生在医学研究与实践中有效地获取数据、正确的分析数据以及合理解释所得到的结果。在以后的工作中，从事临床工作或医学研究都离不开统计学，对自身非常重要。教师应避免空谈重要性，在整过教学过程中，应经常以统计学在实际工作中应用为例，强调统计学的重要性。如上交专业、实验报告有少数未交，这也符合小概率事件;教材中有计算错误，也符合小概率事件;查找相关论文，让学生发现统计学应用不当等，这些都在我们身边，统计学并不抽象。
编写具有针对性的教材，适合人才培养
高职教育培养的是技术技能型人才，普通本科教育培养的是学术型和工程型人才，两者的培养目标不同。现今的医学统计学教材，多为本科教材演变而来，或为采用普通高校的本科教材，理论内容过多，实践环节少，缺乏吸引力。应组织相关学校的医学统计学教师经常进行教学研讨，研究高职专科生的特点，分析教学环节中出现的问题，组织编写符合实际需要的教材。教材内容应避免理论化，强调实用性，便于学生理解，少一些推导，增加课后习题，并配有答案，增加上机实训操作。
加强师资培训，提高教学水平
多数教师都是兼职医学统计学教学，教学任务重，尽管如此，也应加强师资培训，可以结合自身情况，安排教师集中培训。也可以利用帮扶途径，邀请外校高水平教师到校授课，传授教学经验，选派教师到相关高校去进修。应注重年轻教师的`培养，可以采取“师徒”式的指导培养，年轻教师多听有经验的教师授课，有经验的教师多指导年轻教师，多到课堂，帮助处理教学中存在的问题。
改革学生考核方式
高等职业教育的目的只要体现在应用性和操作性，为了全面考查学生的知识和能力，必须改变传统的期中期末考试的评价方式，调整考核方式，注重理论和实践能力的双重考核。实践能力的考核可以从课题考核、课后考核、课前预习、知识掌握、灵活运用程度、个案分析等方面，加深对概念、原理和方法的掌握，加强对学生统计思维、分析问题的初步能力的培养。注重学生对老师的评价，反馈于教学，调整教师的授课内容、授课方法，提高教学效果。
总之，在高职医学检验专业医学统计学的教学中，要掌握学生情况，选好教材，调整授课内容，改革评价方式，提高教学能力，加强统计思维的培养，使学生具有初步分析问题的能力。
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从表面上看，没多大区别．尤其是医学方面的期刊，这两者连编辑都很难区分清楚．“论著”指的是“议论性著作”(《辞海))“带有研究性著作”(《汉语大词典扔;“论议和著述，后来对议论性著作也称论著”(《辞源扔。而对“论文”的解释则是“讨论、研究某种问题的文章，’(《汉语大词典》;“学术论文是较为系统地和专门讨论、研究某些学问的文章”(((写作教程》，华东师范大学出版社出版);“科学论文应该论述一些重要的实验性的理论性的或观测性的新知识，或者一些已知原理在实际应用中的进展情况”(((怎样写作科学论文)),美M·奥康纳等著)。从以上这些对“论著”
论著类医学论文：医学论文许多类型和形式，但其中最基本、最具代表性的作品或原始医疗工作包括实验研究、临床研究、临床报告、现场调查等，都是一次性的文件，报告的基本临床防治研究和学术论文的实践经验，他们构成了各种医学学术期刊的核心。作者掌握了作品的基本特征和写作规范，其他医学论文可以举一反三。(一)论著的基本要求医学期刊的质量和水平，主要取决于刊载学术论文的质量和水平。一篇高质量和高水平的论著应当符合以下要求：1.思想性：要遵循辩证唯物主义的思想路线，贯彻党和国家对卫生工作的方针和政策。遵守科学道德，防止政治性错误和泄密。2.独创性：要求其内容较已发表的文献有新的发现或发明。基础研究要求选题新，方法先进，有新观点;临床研究要求收集的病例数更多，观察研究更深入，诊断和治疗方法有创新，效果更佳，提出新见解等。以往许多文稿投至期刊后未被采纳，主要是因为作者仅重复了过去的文献或是教科书的内容，而缺乏新意或创见。3.科学性： (1)选题要有足够的科学依据;(2)采用的材料和选择的方法要有充分的可比性和必要的随机性;(3)如实反映研究过程，准确提供观察数据，全面分析研究资料;(4)推理具有逻辑性，结论强调严谨性。4.实用性：除少量纯理论研究性论文外，大多数医学论著应结合临床、预防工作的实际。医'学教育网|整理论著的实用价值越大，指导作用越强，读者越欢迎。5.可读性：医学论著的文字表达要准确、简练、通顺。要使用规范化的科技语体。使读者用最少的时间，获取最多的知识和信息。不符合上述要求的论著，编辑有权退稿。(二)论著的整体结构多年来，医学论著已形成了一种固定的格式，即：前言(introduction)、材料和方法(materials and methodsm)、结果(results)、讨论(discussion)，国外取其首字母，简称为IMRAD，我们称之为“四段式”。对于大多数医学论著来讲，“四段式”普遍而适用。1.前言：或称导言。主要概述研究的背景、目的、研究思路、理论依据、研究方法、预期结果和意义等。某些研究有必要交代研究开始的年月。使读者对本文的主旨和背景有概括的了解，以引出下文。前言要求点明主题，抓住中心。可以少量引用以往的重要文献并加以分析，但不可长篇幅追溯历史，罗列文献。不要轻易使用“国内外首创”、“文献未见报道”、“前人未曾研究”等提法，防止不恰当的自我评价。前言部分以≤250字为宜。2.方法：主要介绍研究对象(人或实验动物，包括对照组)的选择及研究所采取的方法。常用标题有“材料和方法”、“对象和方法”、“资料和方法”等。(1)治疗性研究要说明是否为前瞻性的随机同期对照研究;诊断性研究则应交代诊断试验的金标准，新试验的理论依据和方法等。临床研究必须介绍病例和对照者来源、选择标准及一般情况等，并应注明参与研究者是否知情同意。(2)实验研究需说明动物的名称、种系、等级、数量、来源、性别、年龄、体重、饲养条件和健康状况等。(3)个人创造的方法应详细说明“方法”的细节，以备他人重复。改进的方法应详述改进之处，并以引用文献的方式给出原方法的出处。直接引用他人的方法，应以引用文献的方式注出方法的出处，不需展开描述。(4)药品、试剂应使用化学名称，并注明剂量、单位、纯度、批号、生产单位及生产时间。(5)仪器、设备应注明名称、型号、规格、生产单位、精密度或误差范围。无须描述其操作原理。(6)应说明具体的统计学处理方法及其选择依据。应注意临床研究方法必须以不损害患者的利益为准则，实验研究方法应对临床工作有实际指导意义。3.结果：这是论著的核心部分。论著的学术价值如何，主要取决于这一部分。(1)结果中不应简单罗列研究过程中所得到的各种原始材料和数据，而必须将其归纳分析，得出相应的结论，然后用文字或图、表进行表达。(2)结果的叙述要求真实和准确。不论结果是阳性还是阴性，肯定还是否定，临床应用成功还是失败，都应该如实的反映。(3)论著中的所有数据都要经过统计学处理。对均数和百分率应进行显著性检验，否则易于造成假象。应注意区别结构指标(比)与强度指标(率)的不同。当统计学的显著性检验显示P值<或<时，应分别写为“差异有显著意义”或“差异有非常显著意义”。4.讨论：此段主要是对本文研究结果进行评价、阐明和推论。这一部分的内容因文而异，大致包括：(1) 阐述本文研究工作的原理和机制;(2) 说明本文材料和方法的特点及其得失;(3) 比较本文结果与他人结果的异同，分析各自的优越性和不足;(4) 对本文研究结果进行理论概括，提出新观点;(5) 对各种不同的观点进行比较和评价;(6) 提出今后探索方向和展望等。当然以上问题不可能在每篇文章中面面俱到，要因文制宜，言之有物。讨 论要紧扣本文研究结果，突出新发现和新观点，避免重复前述内容和以往文献曾报道的内容，但也不能仅仅描述为与他人的报告“相一致”、“相符合”等。讨论一般不列图和表。(三)论著的层次布局1.文题：要画龙点睛，高度概括全文主旨。中文文题一般<20个字，英文文题应与中文文题内容一致。文题中一般不使用标点符号。尽可能不设副标题。避免使用非公知公认的缩略语、字符、代号等。文题中的外国人名用原文。2.作者姓名和工作单位名称：(1)作者署名表示对论文内容负责，也是对作者著作权的尊重。署名者不可过多，必须是参加全部或主要工作者;对本文内容负责并能进行答辩者。(2)作者排序按贡献大小，在投稿时确定，不允许随意增删或改动。(3)作者工作单位应写全称及邮政编码。尽可能注明通讯作者的e-MAIL地址。(4)论文决定刊用后，应请全部作者在《论文专有使用权授权书》上逐一签名，将论文专有使用权授予中华医学会。3.中、英文摘要：(1)摘要位于正文前，有相对独立性和自鸣性。中华医学会系列杂志一般采用结构式摘要，包括四大要素，即目的、方法、结果、结论。(2)中、英文摘要采用第三人称写法，不列图、表，不引用参考文献，不加评论和解释。(3)中文摘要如使用英文缩略语，应于首次使用时给出其中、英文全称;英文摘要中使用缩略语，应于首次使用时给出其英文全称。(4)中文摘要在400个字左右;英文摘要可略详细些，在600个实词左右;中、英文摘要的主要内容相一致。4.关键词：为了便于做文献索引，进行文献检索和阅读而选取的反映文章主题概念的词和词组。(1)要求每篇论著选择3～8个关键词(主题词)，置于摘要之后。尽量从美国国立医学图书馆编写的最新版《医学主题词表(medical subject t headings MeSH)》中选取。中文译名可参照中国医学科学院信息研究所编译的《医学主题词注释字顺表》。中医药关键词应从中国中医研究院中医药信息研究所编写的《中医药主题词表》中选取。(2)要注意首标词的选用，首标词应反映全文最主要的内容。(3)必要时可使用未被词表收录的词，作为关键词使用。5.正文：(1)注意层次清晰。论著的“材料与方法”、“结果”、“讨论”、“参考文献”各节的标题居中，不加序号，用黑体。各节内层次序号依次使用：一、二、……(序号后用顿号);(一)(二)……(序号后不用标点);……(序号后用圆点);(1)(2)……(序号后不用标点)。必要时，序号可跳档使用。除一、二、(一)(二)……的标题后不接排正文外，其余各层标题后均可接排正文。(2)论著的篇幅一般为5000字左右。其中前言约占5%～7%，材料和方法、结果分别占25%～35%，讨论约占30%～40%.(3)表、图及文字配合使用。三者内容不应重复，而以文字为主。①表格：要求简单明了，主谓分明，层次清楚，结构完整，具有自鸣性。中华医学会系列杂志均采用三横线表，即以表顶线、表头线及表底线3条横线为基本构架的表。每个表均应有表序和表题。表头由主语纵标目和谓语纵标目组成。主语纵标目列在表的左上角，其下列出体现主语标志的横标目，横标目说明各横行数字或文字;谓语纵标目列在表的上端，说明各纵栏内的数字或文字含义。表格中的数据、量、单位、符号及缩略语等，必须与正文一致。②插图：要求主题明确，起到说明和补充文字的作用，具有自鸣性，即只看图、图题及图例，不阅读正文，就可理解图意。线条图要求线条均匀、主辅线分明。纵横坐标轴线应垂直。纵横坐标标值线应标注在坐标轴线内侧。纵横标目的名称一般为量或测试项目及其单位符号，分别居中置于纵坐标轴线的外侧和横坐标轴线的下方。左、右纵坐标名称的书写均自下而上，顶左底右;横坐标名称的书写均自左至右。图中的量、单位、符号缩略语等必须与正文一致。病理图片应注明染色方法和显微镜下倍数。(4)正确运用语法和修辞。要求语言准确、简洁、通顺，合乎语法和修辞。(5)注重标准化。医学术语经国家科技术语审定委员会批准发布。科学出版社出版的“医学术语”和相关学科是标准。然而，通过学科的术语，可以使用“医学主题词表的最新版本(目)”、“M”、“中药宝库”的名词。术语“通用翻译”尚未给出。原文的文字或注释是在课文第一次出现时给出的。中西药物应根据中华人民共和国药典的最新版本和通用名中医通过对中国药典药典委员会编写的名称和商品名称是不允许的。计量单位必须执行新颁布的计量单位和中华人民共和国测量根据国务院，并须由单位符号表示。具体用法可参考中国医学会编辑出版的《医疗计量法定单位》书。在首次公开承认的中英文缩略语文本中，括号内应标注中英文缩略语和缩略语。
1、首先我们打开是SPSS分析软件，打开软件之后就是一个空白的表格，我们也可以添加本地的数据和数据表格。
2、打开软件之后，我们首先可以看到是数据视图，数据视图是由一个一个的变量组成。
3、接着我们来看变量视图，变量视图是对变量进行一个一个的控制，控制的类型包括名称，宽度，小数，标签等变量规定。
4、要想做数据分析，首先我们需要定义变量，这里小编定义了三个变量姓名，性别和体育成绩这三个变量。姓名变量，每个人都有一个不同的姓名，我们选择字符型数据即可，
5、接着设置性别变量和体育成绩变量，性别变量，0代表女性，1代表男性。而体育成绩我们选择数值型数据。
6、设置好变量之后，我们输入几列数据。每一组数据包括姓名，性别，性别代码和体育成绩，我们写九个数据即可。
7、设置好数据之后，我们选中所有数据，点击上方的分析-非参数检验-卡方检验。检验性别和体育成绩之间的关系。
8、经过检验，软件输出卡方检验的结果。经过卡方分析，性别和体育成绩不是独立关系。性别影响体育成绩。
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