高等中医药本科 教育 中药学专业设置标准是规范中药教育的重要文件,编制该标准是中医药教育的一件大事,它的制订为保证本科中药学专业教学质量和中药教育的评估提供了依据,对规范中药专业的办学标准,促进本科中药学专业的健康和持续发展具有积极的意义。下面是我为大家推荐的本科中药学论文，供大家参考。
本科中药学论文 范文 一：不同厂家卡马西平片溶出度考察
摘 要 ：一种快速的，有选择性的，灵敏度高的反向高效液相色谱法同时测定血浆样品中奥卡西平，其主要代谢产物(单羟基和双羟基卡马西平)，拉莫三嗪，卡马西平和卡马西平-环氧丙烷的 方法 已实现。
在固相色谱柱(SPE)上提取得到被分析组分，在Zorbax SB-CN 柱上实现色谱分离。 在紫外吸收波长为214nm下，该色谱峰面积比用于定量分析。这高效液相色谱法已成功的用于对我们研究所中癫痫患者得血药浓度监测的日常评价，以及用于关于病人由于药物诱导或抑制OXC代谢产生治疗效果的药代动力学研究。
关键词：奥卡西平;代谢物;HPLC;监测
1. 前言
奥卡西平(OXC)，10酮基卡马西平(CBZ)衍生物，是一个比较新的抗癫痫药物，其作用机制与适应症与卡马西平相似。口服给药后，OXC被胃肠道完全吸收，迅速且几乎完全(96%-98%)得降解为药理活性代谢物单羟基衍生物(MHD)。MHD主要通过与葡萄醛酸结合而代谢，另外一小部分MHD被氧化成二羟基衍生物(DHD)。DHD是一个无药理活性得代谢物，同时也参与了卡马西平的代谢途径。(图1.)
OXC可以作为单一疗法以及与其他AEDs(抗癫痫药物)联合的多疗法，如拉莫三嗪 (LTG)，丙戊酸(VAL)，托吡酯(TPM)的和非班酯(FBM)。我们研究所的癫痫患者通常用CBZ或OXC与LTG等其他抗癫痫药物联用进行治疗。虽然目前没有数据显示，OXC血药浓度监测对癫痫患者的药物治疗有用，药物诱导或抑制的相互作用清楚得表明，对照LTG[2,3]可被视为一个理由，对可能会由于OCX相互作用而进行仔细的监测。另一个原因是实施一分析程序的同时测定LTG,CBZ,CBZ 10,11-环氧化物(CBZ- epox)，OXC和其主要代谢物而不受其他目前
相关的药物(如苯妥英，乙琥胺，非班酯 ， 苯巴比妥和丙戊酸)干扰，可以不需要改变分析程序时，药物在不同的样本中测试会改变。这样可以节省双方的时间和金钱。
HPLC-UV方法目前用于OXC治疗药物监测(TDM)的做法也只是分析这种药物和它的代谢产物[4,5][1];有些是反向选择[6,7]，并要求昂贵的手性柱和长度的分析倍。
由于OXC与CBZ有一个化学结构和性质很相似，Lensmeyer[8]提出的操作程序是目前HPLC法发展的出发点。不过，我们决定要修改方法，因为lensmeyer的分析程序不允许量化LTG和DHD ，因为这两个组分是一起洗脱出的。
2. 材料与方法
标准
OXC,MHD和DHD由Novartis Pharma (Basel, Switzerland)友好提供;LTG由
GlaxoSmithKline
(Verona, Italy)提供;CBZ, CBZ-epox, and cyeptamide (CYE)购自Sigma-Aldrich (Steinheim, Germany). CYE,CBZ储存溶液(1μgμl),在-80℃下储存，CBZ-epox and LTG 制成甲醇溶液，MHD和DHD溶于去离子水中，OXC溶于丙酮中，丙酮醇流动相包含CBZ, CBZ-epox, OXC, MHD, DHD 和
LTG，内标物溶液(100ngμg-1), 水/乙腈(3/1)制成。
试剂与萃取剂
所有溶剂为HPLC等级：乙腈和醋酸购自Merck (Darmstadt,Germany); 甲醇来自Carlo Erba (Milano,Italy); 醋酸铵和三乙胺来自Sigma-Aldrich (Steinheim, Germany).固相萃取柱(SPE)Isolute C8柱(EC)含有200毫克的稳定相，并以3ml容积规格购自StepBio(Bologna, Italia).在Milli-Q Plus 的试剂级别的给水系统中的水是去离子的，过滤且净化的，来自Millipore (St. Quentin, France).
色谱条件
HPLC系统包括一个126溶剂传递装臵模型(Beckman Instruments, Berkerley, CA)，一个LC 295 UV-VIS 模型(Perkin Elmer, USA),设在214nm，与一个406接口单元模型(Beckman Instruments, Berkerley,CA)连接，用于一个GOLD色谱工作仪(version 6) (Beckman Instruments).
色谱分离分别采用一个Zorbax SB-CN柱Hewlett Packard (USA), 250mm× .,粒子大小5m，一个保护柱LichroCART 4-4 RP-8, 5 m (Merck, Darmstadt, Germany)被连接到保护分析柱上。柱子和前臵柱分别被设在50℃的恒温箱中(Jones Chromatographic,USA)。流动相由水/乙腈/甲醇/乙酸/三乙胺(体积比为725/150/125/1/)混合，超声脱气Branson (USA)。流动相PH用乙酸调整为以获得LTG与DHD峰的完全分离(图2)。流速设为12mlmin。 制备标准品和对照品
标准品和对照品包括CBZ,CBZepox,OXC, MHD, DHD, 和LTG添加已知含量的分析物于空白血浆中。他们包括每批患者的样本。
样品制备
我们结合含30μl CYE(.)(100ngμl-1)的500μl 血清和500μl饱和的醋酸铵溶液。混合后，样品被转移至含3ml甲醇的萃取柱，然后3ml水洗。在用3ml水洗萃取柱后，样品将在3ml甲醇中被洗脱出来。然后在40℃的氮气流通下蒸发有机相，残留物用200μl水/乙腈(3/1)溶解，然后取50μl注入到HPLC系统中。 -1
3. 结果
选择性
用上述的色谱条件我们可靠地将六个组分与内标物分离。色谱性能良好，使所有物质峰形与合适的保留时间有效。在一个干扰研究中，提取空白血浆与抗癫痫药物或内标物共同洗脱得到了一个游离的峰。(图.3.)在对病人的多药疗法中，非班酯，加巴喷丁，托吡酯，乙拉西坦和乙琥胺在这过程中不被提取，因为它们不断地离解。丙戊酸酸和苯妥英分别提取，而不是共同与有趣的组分被洗脱出来。苯巴比妥( Pb )和MHD是共同洗脱出来的。因此，在有PB和OXC9(和MHD)存在时，样品用盐酸(1N)和乙醚预处理。在SPE程序允许PB通过并进入有机相并在此后从水相中柱提取其他组分前进行样品酸化。
线性
我们的线性方法检查是通过三份标准品分析的，在范围为μgml的CBZ，μgml的CBZ-epox，μgml的OXC，μgml的MHD，μgmlDHD 和μgml-1的LTG是优良的。(图.4.)
回收率
提取回收率(在五种不同浓度下评价以及在相同浓度下对血浆样本提取物和未提取标准物的 4 -1-1-1-1-1
峰面积比较评价)很好。OXC为，MHD为，DHD为为，CBZ-epox为，LTG为。
限量
在信噪比3：1下，限量为OXC(μgml-1),MHD(μgml-1),DHD、LTG、CBZ和CBZ-epox(μgml)。
日内和日间精密度与准确度
在三个不同浓度下，范围为OXC(μgml-1)，MHD和CBZ(1-20μgml-1)，DHD,CBZ-epox和LTG(1-10μgml-1)，制备五组质量控制样品。相同的提取样本跑了三次后计算日内准确度，在连续四天分析后计算日间准确度。(表 1)对于所有组分，由变异系数(CV)确定的日内和日间精密度低于6%。
4. 讨论
这项研究的目的是如何用HPLC-UV法同时测量联合用CBZ或OXC与LTG和其他抗癫痫药物进行治疗的癫痫患者的血浆中CBZ,OXC和它们的主药代谢产物及LTG。该法适用于用这些药进行单一或多疗法的病人。我们选择SPE样品前处理，因为这种技术比起液液萃取能获得回收率高且更洁净的样本。
该法非常灵敏且其重现性非常好，用高效液相色谱技术，再加上紫外检测允许同时测定人血浆中三种抗癫痫药物(OXC,CBZ和LTG)和它们的主药代谢物(MHD,DHD和CBZ-epox)。在我国实验室经过数月的例行评价这种方法，我们结论是，它对这些药物的TDM有用处。通过使用这一程序，提取不需要超过30分钟，色谱分离只需时17分钟，且色谱系统呈现长期的稳定性;在进行1200次分析后，色谱分离才变差(宽峰和低分辨率)。
参考文献：
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[4] Mandrioli R, et al. Liquid chromatographic determination of oxcarbazepine and its
本科中药学论文范文二：裕丹参不同播期育苗比较研究
摘 要 目的：本研究以河南方城裕丹参为材料，探讨裕丹参育苗的最佳播种时期，以期为当地裕丹参的规范化生产提供一定的理论依据。方法：采用大田试验的方法，通过对不同播期间的株高、根长、折干率等方面进行比较研究，探讨不同播期对丹参育苗生长发育的影响。结果：发现播期2(即6月28日播)的丹参发育最好。结论：6月28日左右为该地区丹参育苗播种的最佳时期。(注意黑体内容的变换)
关键词： 丹参 ;播期;育苗
1 文献综述
丹参概述
植物形态
丹参(Salvia miltiorrhiza Bunge.)为多年生草本植物，茎高达80cm，叶柄及叶轴均被长柔毛，羽状复叶对生，小叶3~5(7)卵形或椭圆状卵形，长，
两面疏被柔毛。轮伞花序为假总状，花序轴和花萼密被腺毛和长柔毛;花萼钟形，长约11mm;花冠紫蓝色，长20~27mm，冠桶内具斜向毛环，下唇中裂片宽偏心形，药隔下臂先端连合，药室不育。子房4深裂，花柱着生于子房底，小坚果椭圆状倒卵形，花期4~6月，果期7~8月。
生境与习性
野生丹参生于山坡林下、草丛或溪谷旁，海拔120m~1300m。产于河北、山西、陕西、山东、河南、江苏、浙江、安徽、江西、湖南、及四川。适应性强，喜气候温暖湿润、阳光充足的环境。春季地温10℃时开始返青，在气温低的地区，植株生长发育不良，幼苗出土亦慢，温度20℃~26℃相对湿度80%时生长旺盛，秋季气温降至10℃以下时，地上部分开始枯萎。丹参耐寒，在北方能露土越冬，根在-15℃的情况下可安全越冬。为深根植物对土壤要求不严，但以疏松肥沃的沙质壤土生长良好。中性、微碱性的土壤最适宜 种植 ，粘土排水不良易烂根。
丹参的应用历史和药用价值
我国应用丹参历史悠久。始载于东汉的《神农本草经》“主心腹邪气，肠鸣幽幽如走水，寒热积聚;止烦渴，益气。”被列为上品。北魏《吴普本草》载：“治心腹痛。”表明丹参自古用于热证和肠鸣，泻肠内积聚物和腹中之邪气。列为上品表明它无毒副作用并作清补之用。以后随着中医实践的发展，人们逐渐转向丹参可养血、调经、安神并可治风邪热证。
明代《本草纲目》载“活血、通心包络、治疝痛”按《妇人明理论》云：“四物汤治妇女病，不问产前产后经水多少，皆可多用，唯一味丹参散主治与之相同，盖丹参散能宿血，补新血，安生胎，罗斯泰，止崩中带下，调经脉，其功大类当归、地黄、芍药之故也。”清代《本草逢源》记有：“丹参本经治心腹邪气，肠鸣幽幽如走水等疾，皆积血内滞而化为水之候，止烦漫益气者，淤积去而烦漫愈，正气复也。”即在《神农本草经》对丹参描述的基础上，进一步强调了丹参在活血化瘀、养血、安神、调妇人经血、止崩带下及治疗肿瘤的功效，并记述一味丹参散即可用于治疗妇科疾病。
现代科学研究和临床表明：丹参可治疗迁延性和慢性肝炎，血栓闭塞性脉管炎，迁延性肺炎，慢性肾功能不全等。目前丹参更是中医活血化瘀、调经、安神、止崩带下与抗菌消炎的一味常用良药。《中华人民共和国药典》2005版归纳丹参的功效为祛瘀止痛，活血通经，清心除烦，主治“月经不调，经闭痛经，症瘕积聚，胸腹刺痛，热痹疼痛，疮疡肿痛，心烦不眠，肝脾肿大”。复方丹参滴丸，复方丹参注射液等就是利用复方治疗，主要用于心绞痛等冠心病。其中复方丹参滴丸(天津产)作为中成药于1997年12月被美国食品与药品管理局准许在美国进行临床研究，为丹参进入国际市场奠定了基础。
中药材GAP 与丹参的规范化种植
中药材GAP
中药材GAP是《中药材生产质量管理规范(试行)》(Good Agricultural Practice for Chinese Crude Drugs)的简称。其中GAP是Good Agricultural Practice的缩写，是由我国国家食品药品监督管理局组织制定，并负责组织实施的行业管理法规。该规范从保证药材质量出发，规范了中药材生产的全过程。其内容包括中药材的产前(产地生态环境：对大气、水质、土壤环境生态因子的要求：种质和繁殖材料;正确鉴定物种，种质资源的优化)、产中(优良的栽培技术 措施 ，要点是田间管理和病虫害防治)，产后(采收与产地加工：确定适宜采收期及产地加工技术)包装、储藏、质量管理等全过程的系统原理，是一套完整的管理体系。
GAP针对植物药材、动物药材和矿物药材，以控制产品质量为核心以制定出科学的符合中药材社会化生产的标准操作规程(SOP)为手段，以实现中药材生产的优质高效为目标，以达到药材“真实、优质、稳定、可控”为最终目的。
中药材GAP 的实施及基地建设的意义
建立中药材的生产、采收、加工的规范标准，对于保证中药材产品以至中成药产品质量具有特别重要的意义。在中药现代化国际化进程中首先必须从中药材的质量抓起。中药材标准化是中药现代化和国际化的基础和先决条件。而中药材的标准化有赖于中药材生产的规范化。因为中药材是通过一定的生产过程形成的，药用植物的不同种植、不同生态环境、不同栽培和研制技术及采收、加工等方法都会影响药材的产量和质量，所以中药材生产是中药药品研制、生产、开发和应用整个过程的源头，只有首先抓住源头，才能从根本上解决中药的质量问题及中药标准化和现代化的问题 。
制定及实施GAP是促进农业产业化的重要措施。产业化不仅仅是制药企业和医疗保健事业的需要，也是农业结构调整的一条道路。中药是我国医药 传统 文化 的组成部分，但是许多传统道地药材往往生长于经济不发达的偏远地区，长期以来约80%的常用药材主要依靠采挖野生资源来满足社会需求。长期采挖的结果导致资源枯竭，生态环境破坏。建设中药材生产基地是中药资源保护扩大再生和生态环境保护最有效的手段，也是持续供应中药材产品的根本途径。因此，通过对道地中药材品种、种质、产地土壤、气候、栽培、加工等的系统研究，开展规模化规范化人工栽培，可在保证药材质量的同时保护野生资源和生态环境，实现药材资源的持续利用。
中药材GAP实施的进展
2002年2月国家食品药品监督管理局(CFDA)发布了《中药材生产质量管理规范(试行)》(即GAP的认证)。2003年11月1日起，SFDA开始正式受理
中药企业GAP认证申请。继国内第一批中药材规范化种植基地通过GAP认证试点工作，GAP认证将开始在我国中药材种植行业作为自愿认证逐渐推广。2005年6月止，已有26家中药材生产企业种植的26个中药材品种通过了中药材GAP认证。如河南西峡山茱萸生产基地、山西商洛丹参生产基地、四川雅安鱼腥草生产基地、安徽阜阳板蓝根生产基地等。
丹参的规范化生产
1)种质资源(四级标题一律去掉)
张国兴等[1]从生态型出发，研究国产著名道地药材川丹参大叶型、小叶型和野生型品种资源特性。首次确立了川丹参的品种资源类型建立了丹参品种资源分型研究的性状和生产力特性指标体系。小叶型丹参为川丹参的优质高产新品种。郭保林等[2]通过不同产区的丹参样品进行RAPD分析将扩增条带用NTSY-pc和AMDVA软件进行数据处理。研究表明，丹参居群内遗传多样性十分丰富;山东和河南产的栽培居群栽培种源来自当地野生居群，尚没有进行人工选择，丹参酮A等成分减少的原因主要是栽培条件不理想;地区间居群的遗传分化不均衡，四川中江和河北承德居群与 其它 居群较远;丹参道地性的确定应当依据现代的优质药材评价系统，山东和河南产的丹参也可认为是丹参的道地药材。
2) 产地生态环境
伍均等[3]对四川中江县丹参产区生态环境和土壤条件进行了调查研究，结果表明：丹参主要栽培在该县西北部地山区海拔600m~900m坡地气候温暖湿润，主产土壤为中壤质的石灰性和中性紫色土。一般土壤有机质和氮钾属于中低水平，速效磷丰富;在微量营养元素中，有效铁、锰、铜充足，有效锌、硼普遍缺乏。黄志勇等[4]用GAP质控下栽培的中药丹参作为重金属内控标准物，经过不同实验室测试和不同市区稳定性测试的试验结果表明，丹参内控标准金属含量的数据准确可靠，稳定性好可作为丹参中药材重金属质量控制的参考标准，也可作为其它中药GAP规范管理中有毒元素的内部质量控制的参考标准。蒋传中等[5]报道：山西商洛是丹参的道地产区，其独特的地理气候条件特别适宜丹参生长;其大气、灌溉水质、土壤环境无污染，特别适宜建立丹参GAP基地。张国兴等[6]根据主产区高产丹参和低产丹参药材质量的差异性，研究了非地带紫色土区丹参土壤发生学特征值分子比率的特性。试验结果表明，紫色土发生学特征值是丹参生药产量及规格品质的中药土壤因素之一，土壤风化程度深浅与丹参产量密切相关。
3) 栽培技术措施
朱小强等[7]为解决丹参春栽出苗慢，出苗不齐，缺苗多，影响产量的问题。采用分根法春栽，地膜覆盖，对土壤温度、土壤养分、出苗时间与出苗率等因素进行了对比试验，结果表明地膜覆盖后的丹参生态效应十分明显，产量也明显高于
露地对照组。韩建萍等[8-11]利用盆栽和大田实验研究了施肥对丹参植株生长及有效成分的影响。实验结果表明：丹参移栽时作基肥的氮肥不能施用太多，否则会影响成活，苗期也会出现烧苗症状;生长中期可施用适量氮肥，以利于茎叶的生长，为后期的生长发育提供光合产物。氮:磷=1:1时，产量比对照提高了;氮:磷:钾=1:时，丹参素和丹参酮的总含量比对照提高和18%;总丹参酮的含量与丹参根的直径呈负相关，细根影响产量和外观品质，建议生产上应适当密植。刘文婷等[11]报道丹参的产量和其有效成分的含量均以20cm ×25cm的栽培密度为最佳，根产量以鲜重记可达163kg/亩。丹参素含量可达，丹参酮的含量可达。建议在进行丹参规范化栽培时可选择株行距为20cm×25cm的栽培密度。
影响药材质量的因素
商品药材的质量常有很大差异，为保证临床用药的安全、有效，必须要保证所用药材的质量。但是，影响药材质量的因素错综复杂，如物种的遗传基因、产地环境条件、栽培技术措施、采收、加工和贮藏等。其中物种的遗传因素、产地生态环境、栽培技术措施是影响药材质量的主要因素。研究影响药材质量的各种因素，找出它们对药材质量的影响的一般规律和特殊规律，进而实现对药材质量从生产、采收、加工、贮藏到应用全过程的动态调控，确保药材的安全、有效和质量的稳定均一。
裕丹参简介
方城古称裕州，盛产丹参，因品质优良、疗效显著，为别与其它产地丹参而冠以地名 “裕丹参”，裕丹参始于金、元，鼎盛在明、清。清《方城志》(康熙三十六年刊)载：方城疆域之广轮，盖同古裕州，星夜分之桐柏山淮水之上游 峰峦联络，溪涧环绕，野多陂陀膏腴，物产桔梗、丹参极佳，乃地道之帮，医崇之上。《名医别录》曰：“诸药所生，皆有境界， ……丹参生桐柏山川谷及太山，桐柏山乃淮水发源之山，非江东之桐柏也。”孔志云：“动植形生，因地舛生;春秋节变，感气殊功。离其本土，则质同而效异;乘于采取，则物是而时非，名实既虚，寒温多谬，施于君父，逆莫大焉。”为别丹参之良莠，好恶真伪，医者用之有据，故金代谓之“裕丹参”。
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12 王新军,朱小强,吴珍等.丹参播种育苗技术的试验研究[J],商洛师范专科学校学报,2004,18(1):87~89.
毕业论文的写作格式、流程与写作技巧 广义来说，凡属论述科学技术内容的作品，都称作科学著述，如原始论著（论文）、简报、综合报告、进展报告、文献综述、述评、专著、汇编、教科书和科普读物等。但其中只有原始论著及其简报是原始的、主要的、第一性的、涉及到创造发明等知识产权的。其它的当然也很重要，但都是加工的、发展的、为特定应用目的和对象而撰写的。下面仅就论文的撰写谈一些体会。在讨论论文写作时也不准备谈有关稿件撰写的各种规定及细则。主要谈的是论文写作中容易发生的问题和经验，是论文写作道德和书写内容的规范问题。论文写作的要求下面按论文的结构顺序依次叙述。(一)论文——题目科学论文都有题目，不能“无题”。论文题目一般20字左右。题目大小应与内容符合，尽量不设副题，不用第1报、第2报之类。论文题目都用直叙口气，不用惊叹号或问号，也不能将科学论文题目写成广告语或新闻报道用语。(二)论文——署名科学论文应该署真名和真实的工作单位。主要体现责任、成果归属并便于后人追踪研究。严格意义上的论文作者是指对选题、论证、查阅文献、方案设计、建立方法、实验操作、整理资料、归纳总结、撰写成文等全过程负责的人，应该是能解答论文的有关问题者。现在往往把参加工作的人全部列上，那就应该以贡献大小依次排列。论文署名应征得本人同意。学术指导人根据实际情况既可以列为论文作者，也可以一般致谢。行政领导人一般不署名。(三)论文——引言 是论文引人入胜之言，很重要，要写好。一段好的论文引言常能使读者明白你这份工作的发展历程和在这一研究方向中的位置。要写出论文立题依据、基础、背景、研究目的。要复习必要的文献、写明问题的发展。文字要简练。(四)论文——材料和方法 按规定如实写出实验对象、器材、动物和试剂及其规格，写出实验方法、指标、判断标准等，写出实验设计、分组、统计方法等。这些按杂志 对论文投稿规定办即可。(五)论文——实验结果 应高度归纳，精心分析，合乎逻辑地铺述。应该去粗取精，去伪存真，但不能因不符合自己的意图而主观取舍，更不能弄虚作假。只有在技术不熟练或仪器不稳定时期所得的数据、在技术故障或操作错误时所得的数据和不符合实验条件时所得的数据才能废弃不用。而且必须在发现问题当时就在原始记录上注明原因，不能在总结处理时因不合常态而任意剔除。废弃这类数据时应将在同样条件下、同一时期的实验数据一并废弃，不能只废弃不合己意者。实验结果的整理应紧扣主题，删繁就简，有些数据不一定适合于这一篇论文，可留作它用，不要硬行拼凑到一篇论文中。论文行文应尽量采用专业术语。能用表的不要用图，可以不用图表的最好不要用图表，以免多占篇幅，增加排版困难。文、表、图互不重复。实验中的偶然现象和意外变故等特殊情况应作必要的交代，不要随意丢弃。(六)论文——讨论 是论文中比较重要，也是比较难写的一部分。应统观全局，抓住主要的有争议问题，从感性认识提高到理性认识进行论说。要对实验结果作出分析、推理，而不要重复叙述实验结果。应着重对国内外相关文献中的结果与观点作出讨论，表明自己的观点，尤其不应回避相对立的观点。 论文的讨论中可以提出假设，提出本题的发展设想，但分寸应该恰当，不能写成“科幻”或“畅想”。(七)论文——结语或结论 论文的结语应写出明确可靠的结果，写出确凿的结论。论文的文字应简洁，可逐条写出。不要用“小结”之类含糊其辞的词。(八)论文——参考义献 这是论文中很重要、也是存在问题较多的一部分。列出论文参考文献的目的是让读者了解论文研究命题的来龙去脉，便于查找，同时也是尊重前人劳动，对自己的工作有准确的定位。因此这里既有技术问题，也有科学道德问题。一篇论文中几乎自始至终都有需要引用参考文献之处。如论文引言中应引上对本题最重要、最直接有关的文献;在方法中应引上所采用或借鉴的方法；在结果中有时要引上与文献对比的资料；在讨论中更应引上与 论文有关的各种支持的或有矛盾的结果或观点等。一切粗心大意，不查文献；故意不引，自鸣创新；贬低别人，抬高自己；避重就轻，故作姿态的做法都是错误的。而这种现象现在在很多论文中还是时有所见的，这应该看成是利研工作者的大忌。其中，不查文献、漏掉重要文献、故意不引别人文献或有意贬损别人工作等错误是比较明显、容易发现的。有些做法则比较隐蔽，如将该引在引言中的，把它引到讨论中。这就将原本是你论文的基础或先导，放到和你论文平起平坐的位置。又如 科研工作总是逐渐深人发展的，你的工作总是在前人工作基石出上发展起来做成的。正确的写法应是，某年某人对本题做出了什么结果，某年某人在这基础上又做出了什么结果，现在我在他们基础上完成了这一研究。这是实事求是的态度，这样表述丝毫无损于你的贡献。有些论文作者却不这样表述，而是说，某年某人做过本题没有做成，某年某人又做过本题仍没有做成，现在我做成了。这就不是实事求是的态度。这样有时可以糊弄一些不明真相的外行人，但只需内行人一戳，纸老虎就破，结果弄巧成拙，丧失信誉。这种现象在现实生活中还是不少见的。(九)论文——致谢 论文的指导者、技术协助者、提供特殊试剂或器材者、经费资助者和提出过重要建议者都属于致谢对象。论文致谢应该是真诚的、实在的，不要庸俗化。不要泛泛地致谢、不要只谢教授不谢旁人。写论文致谢前应征得被致谢者的同意，不能拉大旗作虎皮。(十)论文——摘要或提要：以200字左右简要地概括论文全文。常放篇首。论文摘要需精心撰写，有吸引力。要让读者看了论文摘要就像看到了论文的缩影，或者看了论文摘要就想继续看论文的有关部分。此外，还应给出几个关键词，关键词应写出真正关键的学术词汇，不要硬凑一般性用词。 提供一些药学专业毕业论文的题目，供参考。1、胶囊的制剂工艺研究2、分散片的制剂工艺研究3、注射液制剂工艺的改进4、几个质的提取和转化5、口服液制剂工艺研究6、颗粒剂制剂工艺研究7、片剂制剂工艺研究8、栓剂制剂工艺研究9、片剂的质量标准的研究10、胶囊的质量标准的研究11、口服液质量标准的研究12、颗粒剂质量标准的研究13、栓剂质量标准的研究14、中药成分大孔树脂分离纯化研究15、中药提取工艺的研究16、紫外分光度法测定制剂的含量17、HPLC法测定制剂的含量18、药品标准中制剂测定方法的改进19、某药物的生产工艺的改进20、某药物的合成工艺的改进21、制剂的药效研究22、制剂的剌激性研究23、制剂的稳定性研究24、医院处方调剂的改进25、医院药品管理的改进26药物生物转化生产新工艺探索27、酶促反应生产药物工艺路线探索28、BTC在化工生产中的应用研究29、新药开发药效学研究30、新药毒性研究
药学论文是药学工作者知识水平和研究能力的重要体现。下文是我为大家整理的关于药学本科毕业论文的范文，欢迎大家阅读参考!
医院药学服务状况
近年来，随着我国医疗体制改革的深入进行，人们健康意识和法律意识的普遍提高，越来越多的消费者开始要求有用药知情权和用药选择权;另外，药品分类制度的实行使越来越多的消费者乐于采取自我药疗的手段来进行保健与治疗。
在这样的新形势下，如何满足消费者的需求，保证用药的安全与效果，提供全面的药学服务，已经成为了广大医药工作者面前的一个重要课题。
1药学服务的现状
药学服务体系未形成 国际上一些发达国家已经有了比较完善的药学服务的概念与体系，并且有一套完整的法律体系与之相适应，同时还有相应的行业自律的管理机制来弥补法律规定上的不足。
而药学服务这个概念引入我国的时间还不久，当前药学服务的研究还处于初始阶段，大家对药学服务的认识还不够，药学服务体系在我国还是一个空白。
药学服务机构不完善 提供药学服务的一个重要场所是医院药房，然而目前我国大多数医院药房进行的仍然是简单的制剂、处方调配、发药的工作，仍然停留在传统的、封闭的、被动的服务模式上。
医院药房的药师在工作中缺乏与医师和患者的交流沟通，不能主动地参与药学服务工作。
社会药房作为另一个提供药学服务的重要场所，在欧美发达国家也越来越显示出其重要作用。
在我国，有相关数据表明，药品供应重心正逐步地由医院药房向社会药房转移，民众日常使用的药品有一半来自医院外药房的比例。
在这种情况下，社会药房更应该发挥药学服务的作用，但是实际情况非常不令人满意。
目前，我国社会药房的药师主要把时间和精力放在药物销售上，对如何做好药学服务及其意义没有足够的认识，服务范围狭窄，缺乏深度和广度， 一定程度上影响了公众用药的质量、效果和安全。
药学服务提供者整体素质堪忧 作为药学服务提供者的药师，整体素质堪忧。
在最近的一次对执业药师调查的数据显示，的被调查人员对于常用OTC 药物的使用方法比较熟悉;的人认为能够准确理解开方者的意图， 并按照要求调配处方; 的人认为熟悉常用药物的配伍禁忌及药物间的相互作用;的人认为熟悉常用抗菌药物的治疗周期。
这表明多数被调查者的工作还处于药师工作比较初始的审核、调配处方阶段，缺乏提供药学服务所要求的能力，在提供药学服务方面还存在相当的困难。
2药学服务开展不力的原因
药学服务起步晚，缺乏制度保障 我国，传统药学工作理念现在还具有很大的影响力，而药学服务的理念进入我国也不过短短数年，影响甚微。
直至2003年2月25日，我国第一个与药学服务相关的行业规范《优良药房工作规范(试行)》(GPP)才由中国非处方药物协会发布。
而相关的法律法规至今也还没有能够制定出来。
缺乏国家法律强有力的支持与保障，仅靠一部行业规范来推动药学服务的发展确实举步维艰。
药学服务提供机构对药学服务重视程度不够 我国医院长期以来"重医轻药"，医院药房工作质量的评价标准并没有将药学服务质量纳入其中，主要以药品供应以及药房经济效益情况为依据。
对药师工作的评价也不考虑药物治疗效果。
这使得药房管理人员在工作中更重视药品的供应，而不是如何提供优质的药学服务。
而社会药房的发展仍在起步阶段，对市场经济体制下竞争与发展的规律认识不够，在经营上以经济效益为重，对药学服务的重要性认识不够，缺少开展药学服务的氛围。
大部分社会药房药师的工作以销售为主，有的地方甚至让药师当起了"药托"。
药学人才培养模式与选拔机制存在问题 我国药学高等教育一直沿袭前苏联过于学术化的培养方式，药学课程的设置以化学为主干，知识系统主要是为科学研究服务。
而生物医学课程所占比例很小，导致学生生物医学知识欠缺。
同时，药学学生临床实习时间普遍不足甚至没有，这很不利于对学生实际处理合理用药问题能力的培养。
药学服务要求药师不仅要懂得药学知识，还应该懂得医学，管理学的知识，并且还要具有较强的与医生和患者交流的能力。
以目前的药学模式所培养的学生多方面的能力不足使他们对开展药学服务工作感到力不从心，只能充当"药品售货员"的职能。
另外，作为药师选拔机制中重要一环的执业药师资格考试也存在明显的缺陷，其内容的设置偏重于工业生产及大化学知识方面，忽略了临床用药、药房咨询、用药指导等方面的知识考核。
这种机制很不利于选拔具有药学服务能力的专业人才，也使得执业药师资格的获得者不重视临床实践，导致我国执业药师普遍缺乏面向患者提供药学服务的能力，对于处方药物是否会发生相互作用，剂量是否正确等问题，缺乏审核把关的能力。
3解决开展药学服务困境的对策
吸取国外先进经验，建立符合我国国情的药学服务体系 借鉴国外的实践经验，确立一套药学服务标准化方法指导原则。
以WHO的GPP的主要内容与要求为依托，参考发达国家的药学服务相关规范，结合我国目前医疗改革的实际情况，制定一系列与药学服务相关的法律规范与行业规范。
根据医院药房与社会药房各自的特点，确定相应的药学服务实施的量化指标。
同时加大宣传力度，使有关各界充分认识药师在患者药物治疗中的作用和实施药学服务能够给患者和社会带来的益处。
全方位推动我国药学服务事业的发展。
转变观念，建立新的药房工作制度 无论医院药房还是社会药房，都应该明确这一点，药房其实不只是卖药，在销售药品的同时，还应把健康提供给消费者。
充分认识到提高药学服务质量不但可以使消费者获得更好的治疗与保健，同时也可以提高单位自身的竞争力。
将药学服务纳入药师的评价体系，以GPP为指导，重新构建药房的服务规范。
根据医院药房和社会药房的不同情况设置各自专门的药学服务区域，配备相应设施，安排专职药师，提供相应服务。
改革药学人才培养模式与选拔机制 优化教学计划，改革传统教育模式。
调整化学类课程内容与学时，增加生物医学课程，临床基础课程以及管理类课程，使药学教育模式由"化学模式"转为"生物医学-管理学-药学"模式。
增加临床实习时间，让学生有更多机会直接面对患者，了解患者的用药史，参与建立患者药历，对治疗药物进行监测等工作，培养他们的药学服务意识与能力。
新形势下医院药学发展的要求与转变
【摘要】 随着医药卫生改革和现代制药技术的发展，医院药学逐渐由以往的单一供应服务型模式向科技服务型扩展，从传统的药品调配到参与临床的合理用药是药学未来的发展方向，医院药学工作面临新的挑战和难得的机遇。
【关键词】 医院药学; 发展
在医疗体制改革的新形势下，医院药学已经逐渐成为药学领域中的重要学科之一。
医院药学的发展，对广大人民群众的身心健康有着直接影响，时刻关系到人民群众的切身利益。
药学发展中存在的问题也已经成为社会的热点话题。
本文从药学发展的几个方面对其进行分析探讨如下。
1 医院药学的概念
医院药学是研究、实践医院药品供应、药事管理、药物制剂、药学技术和以患者为中心、药品为手段，运用药学专业知识指导、参与临床安全、有效、经济、合理的药物治疗方案[1]。
医院药学包括下列专业：药品调剂、药品供应、药物制剂、药品检验、临床药学、临床药理、药事管理、药物研究等。
其内容涉及化学、物理学、药理学、药剂学、临床医学、治疗学、生物学、临床检验学、心理学、管理学、经济学、信息学、法学和伦理学等学科。
医院药学这一概念是20世纪40年代中期由美国提出的，现已广泛为世界各国所接受，我国在80年代才明确提出这一概念。
2 医院药学的发展阶段
随着社会化的前进、科学技术的发展，我国医学药学事业有了很大的进步。
医院药学的形成和发展可分为3个阶段。
传统药学阶段 传统的药师服务是按方配发药品。
在配方服务岗位上，药师的责任主要是认清处方、保证质量和交待清楚用法，通过发药窗口与患者接触。
药剂科的工作就是保障药品供应、调配简单制剂。
医院药学服务阶段 此阶段的特点是以合理用药为中心的临床药学服务。
自70年代末临床药学概念引入我国以来，全国各医院根据自己的特点积极开展了临床药学实践。
临床药学的兴起是药师服务的一次突破。
药师与临床结合，参与药物治疗，推动合理用药。
在药师与患者关系方面突破了原来配方的局限，关系到患者的用药方案，调剂工作由传统窗口供应服务型向技术服务型转变。
药学监护阶段 90年代初，美国Minnesota大学药学院Hepler和Srtand教学提出了药学监护(Pharmaceuical Care, PC)的概念[2]，这在全世界范围内引起医院药学界的广泛关注。
按照最初定义，药学监护是提供负责的药物治疗，目的在于实现改善患者生存质量的既定结果。
这些结果包括：(1)治愈疾病;(2)消除或减轻患者的症状;(3)阻止或延缓疾病进程;(4)预防疾病或症状的发生[3]。
指出药学监护具有3种职能，即识别潜在的和实际存在的药物问题的发生。
美国《医院药师协会》药学监护的统一定义是：药师的使命是提供药学监护。
药学监护是提供直接的、负责的、与药物有关的关心照顾，目的是获得改善患者生存质量的确定结果。
由于上述定义不够完善，又作了进一步补充和完善，新的定义为“药学监护是执业者(如临床药师)对患者药物有关需要承担责任并为满足这些需要负责实践”。
PC强调药师在药物治疗中必须承担责任，要求医院药学的各个环节都要以患者为中心，药品为手段，运用药学专业技术知识来开展工作、提供服务。
例如，用艾绒不仅达到治疗的目的，还要考虑到患者生存的质量;解除患者用药顾虑，提高患者用药的依从性;宣传药物的正确使用，防止药品不良反应;如何减轻患者负担等。
“PC”这一概念的出现，标志着医院药学的发展进入一个崭新时代。
人们开始明确医院药学专业的发展方向，认识到医院药学实践必须由过去“以产品为中心”的模式转变为“以患者为中心”的模式，即从“对物”转变为“对人”，变被动服务为主动服务，变(在药房)等候服务为上门(病房、门诊)为患者服务。
PC要求药师必须去临床，成为药学治疗小组成员，直接接触患者，参与临床药学治疗，并对患者的药物治疗结果承担责任。
也就是说，医师和护士合作共同对患者的健康负责。
药学监护与医疗监护、护理监护一样，是为了满足患者需要，是强调患者药物治疗有关的需要。
药师需要弄清楚患者正在服用的所有药物(包括非处方药物OTC)，根据患者的情况，评估用药是否合理有效，制定治疗方案，并对治疗的进展情况定期随访。
药师必须学会如何确定患者的药物治疗需要及如何制定满足这些需要的监护计划。
近年来，国外医院药学学科发展突飞猛进，逐步从多年来医院药学的单一供就服务型模式向科技服务型发展，以患者为本，向临床延伸。
药学部(药剂科)在医院是技术职能部门，不是单纯“买卖药品”。
结合到笔者所在医院，自从开展临床药学以来，药剂科、临床药学室做了大量服务于临床的工作，如：首先建立了由医师、临床药师和护士组成的临床治疗团队，开展起了具体的临床合理用药工作;参与临床药物治疗，进行个体化药物治疗方案的设计与实施;开展药学查房，为患者提供药学专业技术服务;参加查房、会诊、病例讨论和疑难、危重患者的医疗救治，协同医师做好药物使用与遴选;对临床药物治疗提出意见或调整建议，与医师共同探讨对药物的治疗方案。
开展了使用抗生素专项整治工作，已进行了临床应用监测，对临床大夫实施了处方点评与超常预警，从而促进了抗生素的合理使用。
同时，掌握与临床用药相关的药物信息，提供用药信息与药学咨询服务，向公众宣传合理用药知识，真正使临床药师在治疗患者中发挥了重大作用。
未来医院药学发展方向主要是药学监护。
面向21世纪，适应医学药学发展的要求，承担起患者监护中的责任，为药师在患者治疗中发挥作用提供了机遇，也是挑战。
另外，我国医疗制度的改革，特别是医疗保险制度的出台和对药品收入在医疗保险制度中的规定要求必须重视合理用药，避免造成药品浪费，减少患者经济负担，逐步实施药学监护实践，推动我国医院药学不断向前发展。
参 考 文 献
[1] 吴永佩.药学综合知识与技能[M].北京:中国医药科技出版社,2000:1.
[2] Heple CD, Strand LM. Opportumities and resplnsibil ities in pharceutical care[J]. Am J Hosp pharm,1990,47:533.
[3] 余自我,王宏图,张楠森.药学监护实践――21世纪中国药师面临的机遇和挑战[J].中国医院药学杂志,2000,20(6):355.
新形势下医院药学发展的要求与转变【2】
[摘要]新形势下，笔者就临床药学管理思想，电脑网络化管理，信息与咨询服务，提高药师专业知识等方面分析医院药学面临的要求和转变。
关键词：临床药学网络化管理信息服务专业知识
随着科技进步与医药卫生事业的发展，人们的健康意识逐渐增强，用药需求不断增加。
面对新形式的发展与变化，现代医院药学如何转变职能、拓宽药学服务的内容、转变药学人员的思想观念以适应新形势的要求，是对医院药学发展的一个挑战。
医院药学要正确处理并兼顾国家、患者、医院三者的利益，通过医、药、护三方密切合作，提高医疗服务质量和服务水平，在药品使用中体现以服务病人为中心、以合理用药为核心，开展药学技术服务。
笔者在多年的药师工作实践中，积极思考，总结经验，认为新形势下医院药学发展必须做到以下几点转变。
1建立临床药学管理思想
传统的医院工作模式使药学专业人员的职能停留在技术含量较低的事务性工作上，医院领导对医院药学重视不够，这为临床药学的发展造成了困难。
随着医药卫生体制改革的发展，医院应定期安排从事临床药学工作的药师学习必要的临床医学知识。
使之在科室轮转，参与管理患者，处理医嘱和药物治疗，增进医、药、护间的沟通交流，提高医院药师的药学服务水平，推动临床药学工作的发展。
事实上临床药学已经是医疗工作的重要组成部分。
它主要通过药师进入临床，协助医师提出个体化给药方案，并监测患者的整个用药过程，最大限度地发挥药物的临床疗效。
药师走向临床，医药结合，参与合理用药，保证病人用药安全有效，这是临床药学的基本任务，也是加速临床药学发展的关键。
培养专职临床药师长期深入病房参与药物治疗，发挥药学所长，积极培养药师走向临床与医师合作，为病人药物治疗服务，加快临床药学发展。
通过药学与临床医学的有效结合而实施医院药学及药学监护工作，药师的工作才不再是单纯地保证药品质量，而是以病人为中心，与医师合作共同保证服务质量。
即根据各个医院的特色和技术要求，将药学实践工作尽可能与临床分科接轨，划分为专科药师，以便提供相应的高质量的药学服务。
2进一步加强电脑网络化管理
目前我国医疗行业已基本进入电脑全程化管理。
从药品入库开始基本实现了电算化，提高了工作效率。
在药品管理方面，由于数量完全在控制之下，不仅可以减少无意的浪费，还可以杜绝工作人员私用和盗用。
在提高服务质量方面，减少了病人看病的环节，使整个管理更加规范化、科学化，提高了工作效率和医疗水平，从而整体提高了服务质量。
同时，为了加强医疗管理和工作需要，药品电脑管理系统程序须不断完善与更新，以满足实际工作需要和现代化管理的要求。
电脑用于药品管理，主要是药库和药房药品等，应加强提高计算机药品系统程序，实施全程电算化管理，促使药房药品数量、金额双向管理，避免收费处划价的药品库存不稳定。
3加强药物信息、咨询工作，开展信息资料交流和咨询服务
药物信息交流及咨询服务是临床药学的重要内容，在我国医院，这方面工作已有一定的基础。
但从发展来看，不仅是选择、储备各种医药书刊、杂志及资料供药学人员参考和编写定期刊物供院内医务人员参考，如何扩大服务范围，值得研究，例如编制本院病人用的药品资料，为药事委员会编写和修改本院处方集，提供拟增添的新药系统资料与原有同类药物相比和价格分析，汇总有关物药不良反应资料，供增删药品品种参考。
提供有关药物及医疗保健方面新知识新技术的发展信息，将有关资料加以综合分析，帮助医药人员在为病人治疗、科研、学术活动中提供服务，建立院内计算机联网的药物咨询系统，开展咨询服务，争取与院外药物信息交流。
4不断提高药师的药学专业知识
促进合理用药是药学服务的核心内容，药物则是药师开展药学服务的载体。
所以药师必须加强药物结构、理化性质、药理作用机制等知识的学习，并在为病人提供药学服务同时，要积极参与药物不良反应监察、药物流行病学研究、药物经济学分析、药物利用评价、新药开发等相关课题的研究，不断拓展医院药学领域的深度和广度。
作为综合性医院的药师还应具有一定的教学能力，有义务为实习生、进修生、医护人员开展学术讲座及至整个社会进行临床药学普及知识教育。
总之，在新的形式下，医院药学需要在制度上做相应的转变，以及严格要求药师的专业技术水平，才能满足科技进步与医药卫生事业的发展。
参考文献
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1、内容不同：《R语言医学数据分析实战》主要关注医学数据的分析和处理，包括数据清洗、数据探索、统计分析和可视化等方面；而《R语言实战》包括更广泛的应用领域，如金融、市场营销、社交网络等，涉及的内容也更加丰富。2、着眼点不同：《R语言医学数据分析实战》更注重医学领域的数据应用，着重介绍了医学研究中常用的数据分析方法，包括生存分析、均值比较、分类器建模等；而《R语言实战》则更着重于解决实际问题，着重介绍了R语言在各个领域中的应用方法和技巧。
r语言在生物医学领域的应用如下：
R语言在医学科学研究中应用广泛，典型的应用包括：机器学习技术可以帮助研究人员构建和改进机器学习模型，建立影响治疗效果的变量；统计学分析可以帮助研究人员确认实验结果是有意义的或不可信的；R语言支持高级图形，可以帮助研究人员清楚地表达结果。
此外，R语言还提供数据预处理、建模和分析的工具和框架，从而使得研究者能够更有效地运用自己的精力和时间，以更快的速度完成研究。
总的来说，R语言是一种实用的软件，可以帮助研究人员快速进行医学研究，从而更快地获得结果。R语言的优势在于涵盖的范围较广，提供的功能较强，可扩展性强，而且可以免费使用。因此，建议研究人员在研究过程中尽可能多地使用R语言，以更好地实现研究目标。
我们日常所说的R语言，R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。R是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的S语言的一个分支。可以认为R是S语言的一种实现。
R语言基本数据分析本文基于R语言进行基本数据统计分析，包括基本作图，线性拟合，逻辑回归，bootstrap采样和Anova方差分析的实现及应用。不多说，直接上代码，代码中有注释。1. 基本作图（盒图，qq图） #basic plot boxplot(x) qqplot(x,y)2. 线性拟合 #linear regression n = 10 x1 = rnorm(n)#variable 1 x2 = rnorm(n)#variable 2 y = rnorm(n)*3 mod = lm(y~x1+x2) (mod) #erect the matrix of mod plot(mod) #plot residual and fitted of the solution, Q-Q plot and cook distance summary(mod) #get the statistic information of the model hatvalues(mod) #very important, for abnormal sample detection3. 逻辑回归 #logistic regression x <- c(0, 1, 2, 3, 4, 5) y <- c(0, 9, 21, 47, 60, 63) # the number of successes n <- 70 #the number of trails z <- n - y #the number of failures b <- cbind(y, z) # column bind fitx <- glm(b~x,family = binomial) # a particular type of generalized linear model print(fitx) plot(x,y,xlim=c(0,5),ylim=c(0,65)) #plot the points (x,y) beta0 <- fitx$coef[1] beta1 <- fitx$coef[2] fn <- function(x) n*exp(beta0+beta1*x)/(1+exp(beta0+beta1*x)) par(new=T) curve(fn,0,5,ylim=c(0,60)) # plot the logistic regression curve3. Bootstrap采样 # bootstrap # Application: 随机采样，获取最大eigenvalue占所有eigenvalue和之比，并画图显示distribution dat = matrix(rnorm(100*5),100,5) = 200 #sample 200 times # theta = matrix(rep(0,*5),) theta =rep(0,*5); for (i in 1:) { j = sample(1:100,100,replace = TRUE)#get 100 samples each time datrnd = dat[j,]; #select one row each time lambda = princomp(datrnd)$sdev^2; #get eigenvalues # theta[i,] = lambda; theta[i] = lambda[1]/sum(lambda); #plot the ratio of the biggest eigenvalue } # hist(theta[1,]) #plot the histogram of the first(biggest) eigenvalue hist(theta); #plot the percentage distribution of the biggest eigenvalue sd(theta)#standard deviation of theta #上面注释掉的语句，可以全部去掉注释并将其下一条语句注释掉，完成画最大eigenvalue分布的功能4. ANOVA方差分析 #Application：判断一个自变量是否有影响 (假设我们喂3种维他命给3头猪，想看喂维他命有没有用) # y = rnorm(9); #weight gain by pig(Yij, i is the treatment, j is the pig_id), 一般由用户自行输入 #y = matrix(c(1,10,1,2,10,2,1,9,1),9,1) Treatment <- factor(c(1,2,3,1,2,3,1,2,3)) #each {1,2,3} is a group mod = lm(y~Treatment) #linear regression print(anova(mod)) #解释：Df（degree of freedom） #Sum Sq: deviance (within groups, and residuals) 总偏差和 # Mean Sq: variance (within groups, and residuals) 平均方差和 # compare the contribution given by Treatment and Residual #F value: Mean Sq(Treatment)/Mean Sq(Residuals) #Pr(>F): p-value. 根据p-value决定是否接受Hypothesis H0：多个样本总体均数相等(检验水准为) qqnorm(mod$residual) #plot the residual approximated by mod #如果qqnorm of residual像一条直线，说明residual符合正态分布，也就是说Treatment带来的contribution很小，也就是说Treatment无法带来收益（多喂维他命少喂维他命没区别）如下面两图分别是 （左）用 y = matrix(c(1,10,1,2,10,2,1,9,1),9,1)和（右）y = rnorm(9);的结果。可见如果给定猪吃维他命2后体重特别突出的数据结果后，qq图种residual不在是一条直线，换句话说residual不再符合正态分布，., 维他命对猪的体重有影响。
转自医学方
2019-07-4 Alexander
流行病学或者医学论文中，对研究对象基本情况的描述通常以表格的形式进行，并且放在结果部分的开头，即Table 1，主要内容是研究对象一般情况和研究变量或协变量的分组展示。
前几天文章修回过程中，花了两天时间分析数据，修改文章，其中有近1天的时间都在手动录入数据（从R studio里把分析结果整理到Excel或者word），这样除了花费时间外，还非常容易出错。之前一直想找时间通过R markdown把制作表格的过程程序化，可是效果并不理想。
这次痛定思痛，先从table 1开始，发现了几个不错的方法。其中一种个人觉得可读性和可编辑性都比较强，于是学习了一下，作为一个非常实用的工具分享给大家。
这里主要参考一篇博客Fast-track publishing using knitr: table mania，对细节进行了加工和注释。
1 数据的准备
数据主要来自于boot包的melanoma。加载后，看下数据的基本结构。
接下来对数据进行简单的整理，为后续分析做准备；
将分类变量定义为因子型并设置标签（这里建议设置一个新的变量，仅用于table 1的制作，不影响后续的分析）；
2 安装和加载R包 Gmisc
后面两个包是加载“Gmisc”时要求加载的。
3 自定义函数、制作表格
根据已有函数自定义函数，并制作表格。定义一个函数，输入数据集的变量并得到该变量的统计结果：
函数定义完成后，建立一个空的列表，以储存每个变量的分析结果，并进行分析，将结果储存在列表中：
将所有结果merge到一个矩阵中，并建立rgroup（table1第一列的变量名） 和 （table 1第一列每个变量的行数）：
结果如下：
当然，有些情况下，需要多加一个分组标题栏（column spanner），该怎么加呢？
如下：
结果如下：
4 导出结果
在R studio viewer窗口点击白色按钮，即可在浏览器中打开，然后复制粘贴到word可以进一步加工修饰。
是不是很刺激呢。 应该还有其他的导出方法，不过这个已经很方便了。
拓展功能选
⒈ 二分类变量只显示一个（比如男性和女性）。只要在getDescriptionStatsBy的"show_all_values"参数设置为FALSE即可；
⒉ 显示缺失值。getDescriptionStatsBy的"useNA"参数设置为"ifany"，表示如果有缺失值就显示缺失值情况；如设置为“no”，表示始终不显示缺失值情况；“always”则表示无论是否有缺失值都显示缺失值情况；
⒊ Total一列是可以去掉的，getDescriptionStatsBy的"add_total_col"参数设置为FALSE即可。
不足之处
⒈ 差异性检验是采用非参的方法，虽然没有错，但是一般符合参数检验条件的数据还是要使用参数检验的方法，这里可以自行检验后再修改P-value；
⒉ Mean (SD)的展示形式有个括号感觉有点别扭，还不知道怎么去掉，有方法的小伙伴欢迎分享交流。
另外有一些其他的制作table 1的R包，比如table 1（R包的名字）包，tableone包，还有其他生成表格的R包（plyr等），个人浏览下来感觉这个最容易理解和掌握，其他包的功能有兴趣的可以再自行挖掘对比。
原文链接：
在r中看函数源代码：在R中，代码可以分为如下几个级别：首先，是你输入了函数对象名称，你可以直接看到代码的，如要获得函数对象fivenum的代码，就只需要在Console中键入函数对象名称fivenum就可以得到如下结果：function (x, = TRUE){xna <- (x)if ()x <- x[!xna]else if (any(xna))return((NA, 5))x <- sort(x)n <- length(x)if (n == 0)(NA, 5)else {n4 <- floor((n + 3)/2)/2d <- c(1, n4, (n + 1)/2, n + 1 - n4, n) * (x[floor(d)] + x[ceiling(d)])}}
医学生有必要学r语言。
R语言是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
诸位大概都知道，统计分析领域常用的语言包括SPSS、SAS、Stata，因素，它们统称为统计分析软件。R语言也是一种数据分析工具。
R是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的S语言的一个分支。可以认为R是S语言的一种交互式实现。
它是完全免费,开放源代码的。可以在它的网站及其镜像中下载任何有关的安装程序、源代码、程序包及其源代码、文档资料。
R是一种可编程的语言。作为一个开放的统计编程环境,语法通俗易懂,很容易学会和掌握语言的语法。
R语言其实就是一种环境平台。它提供平台，而统计分析研究和计算机研究人员可以将各自通过编程形成的统计分析方法以打包（package）的方式放在R语言平台上，供一般的统计分析者直接使用。
我们可以不懂统计分析原理，但是我们可以通过写一句命令就可以让软件调用统计分析包帮我执行某一个统计分析。
R语言的开放性， 它的更新速度比一般统计软件,如,SPSS,SAS等快得多。最新的统计分析方法，最复杂的方法都能在R语言上发现。
由于它比SPSS、SAS、Stata，注重于编程，相对来说学习起来具有一定难度，但它属于傻瓜式的编程。你能想到的所有统计相关的工作，R都可以非常简洁的用几行命令帮你完成。
转自医学方
2019-07-4 Alexander
流行病学或者医学论文中，对研究对象基本情况的描述通常以表格的形式进行，并且放在结果部分的开头，即Table 1，主要内容是研究对象一般情况和研究变量或协变量的分组展示。
前几天文章修回过程中，花了两天时间分析数据，修改文章，其中有近1天的时间都在手动录入数据（从R studio里把分析结果整理到Excel或者word），这样除了花费时间外，还非常容易出错。之前一直想找时间通过R markdown把制作表格的过程程序化，可是效果并不理想。
这次痛定思痛，先从table 1开始，发现了几个不错的方法。其中一种个人觉得可读性和可编辑性都比较强，于是学习了一下，作为一个非常实用的工具分享给大家。
这里主要参考一篇博客Fast-track publishing using knitr: table mania，对细节进行了加工和注释。
1 数据的准备
数据主要来自于boot包的melanoma。加载后，看下数据的基本结构。
接下来对数据进行简单的整理，为后续分析做准备；
将分类变量定义为因子型并设置标签（这里建议设置一个新的变量，仅用于table 1的制作，不影响后续的分析）；
2 安装和加载R包 Gmisc
后面两个包是加载“Gmisc”时要求加载的。
3 自定义函数、制作表格
根据已有函数自定义函数，并制作表格。定义一个函数，输入数据集的变量并得到该变量的统计结果：
函数定义完成后，建立一个空的列表，以储存每个变量的分析结果，并进行分析，将结果储存在列表中：
将所有结果merge到一个矩阵中，并建立rgroup（table1第一列的变量名） 和 （table 1第一列每个变量的行数）：
结果如下：
当然，有些情况下，需要多加一个分组标题栏（column spanner），该怎么加呢？
如下：
结果如下：
4 导出结果
在R studio viewer窗口点击白色按钮，即可在浏览器中打开，然后复制粘贴到word可以进一步加工修饰。
是不是很刺激呢。 应该还有其他的导出方法，不过这个已经很方便了。
拓展功能选
⒈ 二分类变量只显示一个（比如男性和女性）。只要在getDescriptionStatsBy的"show_all_values"参数设置为FALSE即可；
⒉ 显示缺失值。getDescriptionStatsBy的"useNA"参数设置为"ifany"，表示如果有缺失值就显示缺失值情况；如设置为“no”，表示始终不显示缺失值情况；“always”则表示无论是否有缺失值都显示缺失值情况；
⒊ Total一列是可以去掉的，getDescriptionStatsBy的"add_total_col"参数设置为FALSE即可。
不足之处
⒈ 差异性检验是采用非参的方法，虽然没有错，但是一般符合参数检验条件的数据还是要使用参数检验的方法，这里可以自行检验后再修改P-value；
⒉ Mean (SD)的展示形式有个括号感觉有点别扭，还不知道怎么去掉，有方法的小伙伴欢迎分享交流。
另外有一些其他的制作table 1的R包，比如table 1（R包的名字）包，tableone包，还有其他生成表格的R包（plyr等），个人浏览下来感觉这个最容易理解和掌握，其他包的功能有兴趣的可以再自行挖掘对比。
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关于论文怎么写。标准步骤如下 1、论文格式的论文题目：（下附署名）要求准确、简练、醒目、新颖。 2、论文格式的目录 目录是论文中主要段落的简表。（短篇论文不必列目录） 3、论文格式的内容提要： 是文章主要内容的摘录，要求短、精、完整。...
转自医学方
2019-07-4 Alexander
流行病学或者医学论文中，对研究对象基本情况的描述通常以表格的形式进行，并且放在结果部分的开头，即Table 1，主要内容是研究对象一般情况和研究变量或协变量的分组展示。
前几天文章修回过程中，花了两天时间分析数据，修改文章，其中有近1天的时间都在手动录入数据（从R studio里把分析结果整理到Excel或者word），这样除了花费时间外，还非常容易出错。之前一直想找时间通过R markdown把制作表格的过程程序化，可是效果并不理想。
这次痛定思痛，先从table 1开始，发现了几个不错的方法。其中一种个人觉得可读性和可编辑性都比较强，于是学习了一下，作为一个非常实用的工具分享给大家。
这里主要参考一篇博客Fast-track publishing using knitr: table mania，对细节进行了加工和注释。
1 数据的准备
数据主要来自于boot包的melanoma。加载后，看下数据的基本结构。
接下来对数据进行简单的整理，为后续分析做准备；
将分类变量定义为因子型并设置标签（这里建议设置一个新的变量，仅用于table 1的制作，不影响后续的分析）；
2 安装和加载R包 Gmisc
后面两个包是加载“Gmisc”时要求加载的。
3 自定义函数、制作表格
根据已有函数自定义函数，并制作表格。定义一个函数，输入数据集的变量并得到该变量的统计结果：
函数定义完成后，建立一个空的列表，以储存每个变量的分析结果，并进行分析，将结果储存在列表中：
将所有结果merge到一个矩阵中，并建立rgroup（table1第一列的变量名） 和 （table 1第一列每个变量的行数）：
结果如下：
当然，有些情况下，需要多加一个分组标题栏（column spanner），该怎么加呢？
如下：
结果如下：
4 导出结果
在R studio viewer窗口点击白色按钮，即可在浏览器中打开，然后复制粘贴到word可以进一步加工修饰。
是不是很刺激呢。 应该还有其他的导出方法，不过这个已经很方便了。
拓展功能选
⒈ 二分类变量只显示一个（比如男性和女性）。只要在getDescriptionStatsBy的"show_all_values"参数设置为FALSE即可；
⒉ 显示缺失值。getDescriptionStatsBy的"useNA"参数设置为"ifany"，表示如果有缺失值就显示缺失值情况；如设置为“no”，表示始终不显示缺失值情况；“always”则表示无论是否有缺失值都显示缺失值情况；
⒊ Total一列是可以去掉的，getDescriptionStatsBy的"add_total_col"参数设置为FALSE即可。
不足之处
⒈ 差异性检验是采用非参的方法，虽然没有错，但是一般符合参数检验条件的数据还是要使用参数检验的方法，这里可以自行检验后再修改P-value；
⒉ Mean (SD)的展示形式有个括号感觉有点别扭，还不知道怎么去掉，有方法的小伙伴欢迎分享交流。
另外有一些其他的制作table 1的R包，比如table 1（R包的名字）包，tableone包，还有其他生成表格的R包（plyr等），个人浏览下来感觉这个最容易理解和掌握，其他包的功能有兴趣的可以再自行挖掘对比。
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做数据分析必须学R语言的4个理由R 是一种灵活的编程语言，专为促进探索性数据分析、经典统计学测试和高级图形学而设计。R 拥有丰富的、仍在不断扩大的数据包库，处于统计学、数据分析和数据挖掘发展的前沿。R 已证明自己是不断成长的大数据领域的一个有用工具，并且已集成到多个商用包中，比如 IBM SPSS? 和 InfoSphere?，以及 Mathematica。本文提供了一位统计学家Catherine Dalzell对 R 的价值的看法。为什么选择 R?R可以执行统计。您可以将它视为 SAS Analytics 等分析系统的竞争对手，更不用提 StatSoft STATISTICA 或 Minitab 等更简单的包。政府、企业和制药行业中许多专业统计学家和方法学家都将其全部职业生涯都投入到了 IBM SPSS 或 SAS 中，但却没有编写过一行 R 代码。所以从某种程度上讲，学习和使用 R 的决定事关企业文化和您希望如何工作。我在统计咨询实践中使用了多种工具，但我的大部分工作都是在 R 中完成的。以下这些示例给出了我使用 R 的原因：R 是一种强大的脚本语言。我最近被要求分析一个范围研究的结果。研究人员检查了 1,600 篇研究论文，并依据多个条件对它们的内容进行编码，事实上，这些条件是大量具有多个选项和分叉的条件。它们的数据(曾经扁平化到一个 Microsoft? Excel? 电子表格上)包含 8,000 多列，其中大部分都是空的。研究人员希望统计不同类别和标题下的总数。R 是一种强大的脚本语言，能够访问类似 Perl 的正则表达式来处理文本。凌乱的数据需要一种编程语言资源，而且尽管 SAS 和 SPSS 提供了脚本语言来执行下拉菜单意外的任务，但 R 是作为一种编程语言编写的，所以是一种更适合该用途的工具。R 走在时代的前沿。统计学中的许多新发展最初都是以 R 包的形式出现的，然后才被引入到商业平台中。我最近获得了一项对患者回忆的医疗研究的数据。对于每位患者，我们拥有医生建议的治疗项目数量，以及患者实际记住的项目数量。自然模型是贝塔—二项分布。这从上世纪 50 年代就已知道，但将该模型与感兴趣的变量相关联的估算过程是最近才出现的。像这样的数据通常由广义估计方程式 (general estimating equations, GEE) 处理，但 GEE 方法是渐进的，而且假设抽样范围很广。我想要一种具有贝塔—二项 R 的广义线性模型。一个最新的 R 包估算了这一模型：Ben Bolker 编写的 betabinom。而 SPSS 没有。集成文档发布。 R 完美地集成了 LaTeX 文档发布系统，这意味着来自 R 的统计输出和图形可嵌入到可供发布的文档中。这不是所有人都用得上，但如果您希望便携异步关于数据分析的书籍，或者只是不希望将结果复制到文字处理文档，最短且最优雅的路径就是通过 R 和 LaTeX。没有成本。作为一个小型企业的所有者，我很喜欢 R 的免费特定。即使对于更大的企业，知道您能够临时调入某个人并立即让他们坐在工作站旁使用一流的分析软件，也很不错。无需担忧预算。R 是什么，它有何用途?作为一种编程语言，R 与许多其他语言都很类似。任何编写过代码的人都会在 R 中找到很多熟悉的东西。R 的特殊性在于它支持的统计哲学。一种统计学革命：S 和探索性数据分析140 字符的解释：R 是 S 的一种开源实现，是一种用于数据分析和图形的编程环境。计算机总是擅长计算 — 在您编写并调试了一个程序来执行您想要的算法后。但在上世纪 60 和 70 年代，计算机并不擅长信息的显示，尤其是图形。这些技术限制在结合统计理论中的趋势，意味着统计实践和统计学家的培训专注于模型构建和假设测试。一个人假定这样一个世界，研究人员在其中设定假设(常常是农业方面的)，构建精心设计的实验(在一个农业站)，填入模型，然后运行测试。一个基于电子表格、菜单驱动的程序(比如 SPSS 反映了这一方法)。事实上，SPSS 和 SAS Analytics 的第一个版本包含一些子例程，这些子例程可从一个(Fortran 或其他)程序调用来填入和测试一个模型工具箱中的一个模型。在这个规范化和渗透理论的框架中，John Tukey 放入了探索性数据分析 (EDA) 的概念，这就像一个鹅卵石击中了玻璃屋顶。如今，很难想像没有使用箱线图(box plot) 来检查偏度和异常值就开始分析一个数据集的情形，或者没有针对一个分位点图检查某个线性模型残差的常态的情形。这些想法由 Tukey 提出，现在任何介绍性的统计课程都会介绍它们。但并不总是如此。与其说 EDA 是一种理论，不如说它是一种方法。该方法离不开以下经验规则：只要有可能，就应使用图形来识别感兴趣的功能。分析是递增的。尝试以下这种模型;根据结果来填充另一个模型。使用图形检查模型假设。标记存在异常值。使用健全的方法来防止违背分布假设。Tukey 的方法引发了一个新的图形方法和稳健估计的发展浪潮。它还启发了一个更适合探索性方法的新软件框架的开发。S 语言是在贝尔实验室由 John Chambers 和同事开发的，被用作一个统计分析平台，尤其是 Tukey 排序。第一个版本(供贝尔实验室内部使用)于 1976 年开发，但直到 1988 年，它才形成了类似其当前形式的版本。在这时，该语言也可供贝尔实验室外部的用户使用。该语言的每个方面都符合数据分析的 “新模型”：S 是一种在编程环境操作的解释语言。S 语法与 C 的语法很相似，但省去了困难的部分。S 负责执行内存管理和变量声明，举例而言，这样用户就无需编写或调试这些方面了。更低的编程开销使得用户可以在同一个数据集上快速执行大量分析。从一开始，S 就考虑到了高级图形的创建，您可向任何打开的图形窗口添加功能。您可很容易地突出兴趣点，查询它们的值，使散点图变得更平滑，等等。面向对象性是 1992 年添加到 S 中的。在一个编程语言中，对象构造数据和函数来满足用户的直觉。人类的思维始终是面向对象的，统计推理尤其如此。统计学家处理频率表、时间序列、矩阵、具有各种数据类型的电子表格、模型，等等。在每种情况下，原始数据都拥有属性和期望值：举例而言，一个时间序列包含观察值和时间点。而且对于每种数据类型，都应得到标准统计数据和平面图。对于时间序列，我可能绘制一个时间序列平面图和一个相关图;对于拟合模型，我可能绘制拟合值和残差。S 支持为所有这些概念创建对象，您可以根据需要创建更多的对象类。对象使得从问题的概念化到其代码的实现变得非常简单。一种具有态度的语言：S、S-Plus 和假设测试最初的 S 语言非常重视 Tukey 的 EDA，已达到只能 在 S 中执行 EDA 而不能执行其他任何操作的程度。这是一种具有态度的语言。举例而言，尽管 S 带来了一些有用的内部功能，但它缺乏您希望统计软件拥有的一些最明显的功能。没有函数来执行双抽样测试或任何类型的真实假设测试。但 Tukey 认为，假设测试有时正合适。1988 年，位于西雅图的 Statistical Science 获得 S 的授权，并将该语言的一个增强版本(称为 S-Plus)移植到 DOS 以及以后的 Windows? 中。实际认识到客户想要什么后，Statistical Science 向 S-Plus 添加了经典统计学功能。添加执行方差分析 (ANOVA)、测试和其他模型的功能。对 S 的面向对象性而言，任何这类拟合模型的结果本身都是一个 S 对象。合适的函数调用都会提供假设测试的拟合值、残差和 p-值。模型对象甚至可以包含分析的中间计算步骤，比如一个设计矩阵的 QR 分解(其中 Q 是对角线，R 是右上角)。有一个 R 包来完成该任务!还有一个开源社区大约在与发布 S-Plus 相同的时间，新西兰奥克兰大学的 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 决定尝试编写一个解释器。他们选择了 S 语言作为其模型。该项目逐渐成形并获得了支持。它们将其命名为 R。R 是 S 的一种实现，包含 S-Plus 开发的更多模型。有时候，发挥作用的是同一些人。R 是 GNU 许可下的一个开源项目。在此基础上，R 不断发展，主要通过添加包。R 包 是一个包含数据集、R 函数、文档和 C 或 Fortran 动态加载项的集合，可以一起安装并从 R 会话访问。R 包向 R 添加新功能，通过这些包，研究人员可在同行之间轻松地共享计算方法。一些包的范围有限，另一些包代表着整个统计学领域，还有一些包含最新的技术发展。事实上，统计学中的许多发展最初都是以 R 包形式出现的，然后才应用到商用软件中。在撰写本文时，R 下载站点 CRAN 上已有 4,701 个 R 包。其中，单单那一天就添加了 6 个 R 。万事万物都有一个对应的 R 包，至少看起来是这样。我在使用 R 时会发生什么?备注：本文不是一部 R 教程。下面的示例仅试图让您了解 R 会话看起来是什么样的。R 二进制文件可用于 Windows、Mac OS X 和多个 Linux? 发行版。源代码也可供人们自行编译。在 Windows? 中，安装程序将 R 添加到开始菜单中。要在 Linux 中启动 R，可打开一个终端窗口并在提示符下键入 R。您应看到类似图 1 的画面。 图 1. R 工作区在提示符下键入一个命令，R 就会响应。此时，在真实的环境中，您可能会从一个外部数据文件将数据读入 R 对象中。R 可从各种不同格式的文件读取数据，但对于本示例，我使用的是来自 MASS 包的 michelson 数据。这个包附带了 Venables and Ripley 的标志性文本 Modern Applied Statistics with S-Plus(参见 参考资料)。michelson 包含来自测量光速的流行的 Michelson and Morley 实验的结果。清单 1 中提供的命令可以加载 MASS 包，获取并查看 michelson 数据。图 2 显示了这些命令和来自 R 的响应。每一行包含一个 R 函数，它的参数放在方括号 ([]) 内。清单 1. 启动一个 R 会话2+2 # R can be a calculator. R responds, correctly, with (“MASS”) # Loads into memory the functions and data sets from# package MASS, that accompanies Modern Applied Statistics in Sdata(michelson) # Copies the michelson data set into the () # Lists the contents of the workspace. The michelson data is (michelson) # Displays the first few lines of this data set.# Column Speed contains Michelson and Morleys estimates of the# speed of light, less 299,000, in km/s.# Michelson and Morley ran five experiments with 20 runs each.# The data set contains indicator variables for experiment and (michelson) # Calls a help screen, which describes the data set.图 2. 会话启动和 R 的响应 现在让我们看看该数据(参见 清单 2)。输出如 图 3 中所示。清单 2. R 中的一个箱线图# Basic boxplotwith(michelson, boxplot(Speed ~ Expt))# I can add colour and labels. I can also save the results to an = with(michelson, boxplot(Speed ~ Expt, xlab=”Experiment”, las=1,ylab=”Speed of Light – 299,000 m/s”,main=”Michelson-Morley Experiments”,col=”slateblue1″))# The current estimate of the speed of light, on this scale, is Add a horizontal line to highlight this (h=, lwd=2,col=”purple”) #Add modern speed of lightMichelson and Morley 似乎有计划地高估了光速。各个实验之间似乎也存在一定的不均匀性。图 3. 绘制一个箱线图 在对分析感到满意后，我可以将所有命令保存到一个 R 函数中。参见清单 3。清单 3. R 中的一个简单函数MyExample = function(){library(MASS)data(michelson) = with(michelson, boxplot(Speed ~ Expt, xlab=”Experiment”, las=1,ylab=”Speed of Light – 299,000 m/s”, main=”Michelsen-Morley Experiments”,col=”slateblue1″))abline(h=, lwd=2,col=”purple”)}这个简单示例演示了 R 的多个重要功能：保存结果—boxplot() 函数返回一些有用的统计数据和一个图表，您可以通过类似 = … 的负值语句将这些结果保存到一个 R 对象中，并在需要时提取它们。任何赋值语句的结果都可在 R 会话的整个过程中获得，并且可以作为进一步分析的主题。boxplot 函数返回一个用于绘制箱线图的统计数据(中位数、四分位等)矩阵、每个箱线图中的项数，以及异常值(在 图 3 中的图表上显示为开口圆)。请参见图 4。图 4. 来自 boxplot 函数的统计数据 公式语言— R(和 S)有一种紧凑的语言来表达统计模型。参数中的代码 Speed ~ Expt 告诉函数在每个 Expt (实验数字)级别上绘制 Speed 的箱线图。如果希望执行方差分析来测试各次实验中的速度是否存在显著差异，那么可以使用相同的公式：lm(Speed ~ Expt)。公式语言可表达丰富多样的统计模型，包括交叉和嵌套效应，以及固定和随机因素。用户定义的 R 函数— 这是一种编程语言。R 已进入 21 世纪Tukey 的探索性数据分析方法已成为常规课程。我们在教授这种方法，而统计学家也在使用该方法。R 支持这种方法，这解释了它为什么仍然如此流行的原因。面向对象性还帮助 R 保持最新，因为新的数据来源需要新的数据结构来执行分析。InfoSphere? Streams 现在支持对与 John Chambers 所设想的不同的数据执行 R 分析。R 与 InfoSphere StreamsInfoSphere Streams 是一个计算平台和集成开发环境，用于分析从数千个来源获得的高速数据。这些数据流的内容通常是非结构化或半结构化的。分析的目的是检测数据中不断变化的模式，基于快速变化的事件来指导决策。SPL(用于 InfoSphere Streams 的编程语言)通过一种范例来组织数据，反映了数据的动态性以及对快速分析和响应的需求。我们已经距离用于经典统计分析的电子表格和常规平面文件很远，但 R 能够应付自如。从 版开始，SPL 应用程序可将数据传递给 R，从而利用 R 庞大的包库。InfoSphere Streams 对 R 的支持方式是，创建合适的 R 对象来接收 SPL 元组(SPL 中的基本数据结构)中包含的信息。InfoSphere Streams 数据因此可传递给 R 供进一步分析，并将结果传回到 SPL。R 需要主流硬件吗?我在一台运行 Crunchbang Linux 的宏碁上网本上运行了这个示例。R 不需要笨重的机器来执行中小规模的分析。20 年来，人们一直认为 R 之所以缓慢是因为它是一种解释性语言，而且它可以分析的数据大小受计算机内存的限制。这是真的，但这通常与现代机器毫无干系，除非应用程序非常大(大数据)。R 的不足之处公平地讲，R 也有一些事做不好或完全不会做。不是每个用户都适合使用 R：R 不是一个数据仓库。在 R 中输入数据的最简单方式是，将数据输入到其他地方，然后将它导入到 R 中。人们已经努力地为 R 添加了一个电子表格前端，但它们还没流行起来。电子表格功能的缺乏不仅会影响数据输入，还会让以直观的方式检查 R 中的数据变得很困难，就像在 SPSS 或 Excel 中一样。R 使普通的任务变得很困难。举例而言，在医疗研究中，您对数据做的第一件事就是计算所有变量的概括统计量，列出无响应的地方和缺少的数据。这在 SPSS 中只需 3 次单击即可完成，但 R 没有内置的函数来计算这些非常明显的信息，并以表格形式显示它。您可以非常轻松地编写一些代码，但有时您只是想指向要计算的信息并单击鼠标。R 的学习曲线是非平凡的。初学者可打开一个菜单驱动的统计平台并在几分钟内获取结果。不是每个人都希望成为程序员，然后再成为一名分析家，而且或许不是每个人都需要这么做。R 是开源的。R 社区很大、非常成熟并且很活跃，R 无疑属于比较成功的开源项目。前面已经提到过，R 的实现已有超过 20 年历史，S 语言的存在时间更长。这是一个久经考验的概念和久经考验的产品。但对于任何开源产品，可靠性都离不开透明性。我们信任它的代码，因为我们可自行检查它，而且其他人可以检查它并报告错误。这与自行执行基准测试并验证其软件的企业项目不同。而且对于更少使用的 R 包，您没有理由假设它们会实际生成正确的结果。结束语我是否需要学习 R?或许不需要;需要 是一个感情很强烈的词。但 R 是否是一个有价值的数据分析工具呢?当然是的。该语言专为反映统计学家的思考和工作方式而设计。R 巩固了良好的习惯和合理的分析。对我而言，它是适合我的工作的工具。