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医学论文病例怎么统计

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医学论文病例怎么统计

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PSS确定各组病例数量的方法主要有以下。1、以研究目的和假设为基础决定:研究中有明确的实验组和对照组,则各组的病例数量可以根据研究目的和验证假设的需要进行确定。实验组和对照组的数量会设为相等或接近。2、根据样本量确定:总样本量已经确定,可以根据样本量的大小和实验要素的多少确定分配给各组的数量。如总样本量200,要研究3个要素,可以将样本分为4组,每组50个。这需要考虑各组样本量的均衡性。3、根据临床经验或references确定:可以参考类似临床试验的研究设计,根据经验确定各组的病例数。也可以参考医学统计学相关参考资料提供的样本量估算方法确定各组样本量。这需要充分考虑研究条件和目标的差异性。4、进行方差分析确定:研究需要进行方差分析,则各组的样本量可以根据方差分析的要求确定。需要每个组至少30个病例,总样本量至少150至200例,这可以确保方差分析结果的精确性。方差分析还需要考虑自由度的要求等。5、进行相关分析确定:要进行相关性分析,也需要确保每个变量至少有30至50个病例,两个变量之间至少100至150个病例才能得到精确的相关系数。这也可以作为确定各组病例数的参考。

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医学统计论文

医学统计是研究如何搜集、整理和分析医学研究对象的数据和作出推断的一门学科,下面是我为大家收集整理的是医学统计论文,仅供参考。

摘要: 不同的统计分析方法均有其适用的范围和应用的条件,研究者在书写医学论文时应根据论文设计及资料的类型进行合理的试验设计,选择恰当的统计分析方法,切记勿盲目套用。同时,还应注意得出的结果和结论应满足设计的要求。医学统计方法的正确运用,是充分利用试验研究获得的数据,也是最终得出科学、可信的结论的必要条件。

关 键词 :医学统计;方法;运用;原理;选择

一、统计学方法简介

统计学方法包括统计软件包、统计分析方法以及检验水准三方面的内容。其中医学论文中常提到检验水准即α,它是用来表示组间实际无差别而统计结果判断有差别,犯这类错误的概率。实际工作中常取α=,当研究数据计算的P值小于时,组间差异比较被认为有统计学意义。统计学方法包括统计描述和假设检验两个方面的内容。统计描述是指根据资料及原始数据分布的类型,选择正确的指标来描叙资料及数据的特征。而假设检验即组间差异性检验,是医学论文中最常用的统计学方法。资料类型则包括能用具体数据表示的定量资料与不能用具体数值表示但能反映被观察对象某一特征的定性资料。定性资料的统计描述包括率、相对比和构成比。而参数法及非参数法是常用的定量资料统计分析方法。参数法一般包括t检验、方差分析,非参数法常用的有秩和检验。

二、试验设计中的统计学原理

合理的试验设计与统计处理的可信度存在直接联系,研究者在编写医学论文时应对医学研究设计方法进行说明。在进行试验设计时应遵循随机、对照、均衡和重复四大原则。在进行试验设计的时候通常会涉及到研究对象的选择,研究对象的分组及选择合理的检测指标三个方面的内容。

医学论文就是通过对样本的研究来进行推断总体,找出其共性,得出结论。因此研究者在选择研究对象时应注意选择样本应具有一定数量,能反映出该事物的规律性特征,但又应注意例数不能太多,以免造成不必要的浪费。其选择的原则就是在保证试验结果可靠性的前提下选择最少的样本例数。研究者在选择样本对象后应对其基本特征进行详细的描述,比如患者的年龄、性别、病理分期、疾病诊断的标准等。此外在试验中所用到的试剂、仪器的型号、规格等都应作出说明,以供读者借鉴和做出判断。选定好研究对象后就要对其进行分组。在进行分组时研究者一般遵循统计学中的“随机分配”、“设立对照”以及“均衡”、“重复”的原则。随机化原则是提高组间均衡性的一个重要手段,也是资料分析时进行统计推断的前提。有对照才有比较,在进行组间比较时,应确定好处理因素与实验效应的关系。均衡性则是要使得对结果产生影响的非处理因素尽可能保持一致,这样才能保证对照的结果让人信服。观察实验效应的.指标主要有主观指标与客观指标。正所谓主观指标就是通过问答的方式调查受试者自己判断的主观感受;而客观指标则是通过仪器来检验和测量所得出的结果。在进行试验设计时应选择客观性较强、高灵敏性和精确性的指标。

三、统计学方法的选择

统计学方法的正确选择是直接影响到论文结论可信度的重要依据,因此研究者在编写论文时应注意选择合适的统计学方法。不同的统计学方法应用的范围不同。研究者在编写医学论文时常根据论文研究的目的、资料类型、试验设计的方案、样品大小、水平数、特定条件、数据分布特征以及综合分析等来选择对应的统计方法,同时还要根据专业知识与资料的实际情况,结合统计学原则,灵活地选择。当定性资料正态分布时,研究者一般用均数和标准差来表示统计描述指标;当定性资料不符合正态分布时,则可选用中位数及级差来表示;当定量资料正态分布且组间方差齐时一般选用参数法,反之则选用非参数法。t检验一般适用于小样本(n<50)的定量资料且方差齐的两组数据之间的比较。其特点是在均方差不知道的情况下,可以检验样本平均数的显著性,大样本(n≥50)采用u检验;多个样本均数两两比较则用方差分析,如差异有统计学意义,可采用q检验;Dunnett检验则适用于多个实验组与一个对照组均数的比较。定性资料中,表现为互不相容的类别或属性,分为二分类和多类反应,如治疗结果为显著和好转的人数等,该种资料可选用字检验,大样本(n≥50)时采用u检验。如:患者的治疗结果评定为痊愈、显著有效、好转、无效或死亡。该种资料可选用秩和检验或u检验。总之,不论论文中选用的是哪种统计学方法,都要计算出检验值,然后再根据统计量值来判定P值的大小,结论一般描述为“差异有(无)统计学意义”。

四、常见统计学方法的误用分析及对策

1.统计方法误用。最常见统计方法误用是对等级资料进行比较时应用秩和检验而误用卡方检验。例如:在评价采取不同治疗方法的两组急性脑血管病患者疗效中,治疗组显著有效、有效、无效三种分型分别为15例、10例、8例,对照组分别为14例、11例、9例。本资料例数较少,应选用等级比较的秩和检验,而有些作者却认为只要是率的比较就可以采用字检验。研究者在选择统计学方法时应根据相应的原则,对文章研究目的、资料类型、样品大小、水平数、数据分布特征等进行综合分析后,再来选择对应的统计方法。

2.选用检验方法错误。在有些论文中,作者常将本应用方差分析和q检验的误用t检验。t检验一般适用于小样本(n<50)定量资料且方差齐的两组数据之间的比较,而方差分析及q检验主要用于对多个样本均数进行比较,几种不同治疗或处理方法等的同时比较。例如:在讨论中、西以及中西医结合治疗急性脑血管病时,两组患者的年龄、病程、病情严重程度等差别均无统计学意义,比较三组患者的一些指标变化。组间多重比较应用q检验,但文中作者采用的是t检验,对三组均数进行两两比较。这不仅造成了资料的利用率低,也增加了假阳性的概率,降低了试验结果的可信度。

五、结论表述中的统计学应用

资料的统计处理不是医学研究工作的最终目的,而是通过统计学分析为研究结论提供依据或者线索。因此,在对统计资料进行分析后应把握统计学术语,对结论做出科学的分析跟解释。在根据统计结果得出专业结论时研究者应遵循一个重要原则,就是统计结论都是概率性的,不能绝对地肯定或否定。研究者习惯上将“P<”称为显著性,不应误解为差别很大或者在医学上有显著的价值。统计推断是以一定的概率界值为依据,说明来自同一总体的可能性大小。“差异有统计学意义”说明在试验中的差异不能用抽象误差进行解释;“差异无统计学意义”表明在试验既定的条件下,差异可能是因抽象误差引起的,在增加样本数量的情况下,差异可能变成“有统计学意义”。

参考文献:

[1]医学统计工作的基本内容[J].国际检验医学杂志,2013(19):2563.

[2]关红阳,郭轶男.医学统计t检验的分析研究[J].中国校外教育,2013(30):114.

医学论文怎么写医学论文写作一般有几种类型:综述、个案报道、病例分析、临床研究、科研课题论著、学位论文等等。医学论文的撰写要看你的经历和年资,这决定了您对问题理解、了解的深度和广度,也就是能力,简要建议如下:1、在校学生,一般只能写综述等理论探讨型的论文;2、低年资者,综述、病例个案报道、回顾性病例分析等。3、高年资者哪一种类型的论文都可以。至于怎么写医学论文,以下步骤供参考:结合自己平时的工作和学习,借助数据库查找相关的参考资料,大量参阅相关文献,筛选自己喜欢的、熟悉的内容,找出具有科学性、实用性的论点,着手撰写。以下内容供参考:医学论文的基本格式及写作方法(一)标题(title)标题要求:1.阐述具体、用语简洁:一般不超过20个字。2.文题相称、确切鲜明:标题体现内容,内容说明标题。3.重点突出、主题明确:突出论文主题,高度概括,一目了然。不足以概括论文内容时,可加副标题(破折号、括号或加序码)。(二)作者署名(author)1.作者署名的意义(1)明确论文责任:文责自负(2)获得应有的荣誉:载入科技发展的史册(3)文献检索的需要:著者检索(4)明确著作权:人身权和财产权2.作者署名的原则署名的个人作者,只限于选定研究课题和制定研究方案,直接参加全部或主要部分研究工作并做出贡献,以及参加撰写论文并对内容负责的人。(GB7713-87《科学技术报告、学位论文和学术论文的编写格式》)3.作者署名的要求

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医学论文病例统计

绝大多数的论文撰写,均需通过一定数量临床病例(或资料)的观察,研究事物间的相互关系,以探讨客观存在的新规律。如确定新诊断、新治疗等措施是否优于原沿用的方法,就需进行两种方法比较,这就涉及统计处理;统计设计又是整个课题研究设计中一个重要的组成部分。显然,经正确统计处理的结果可信度高,论文的质量也高。

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。

刚在那个什么 创新医学网 上看见过 医学论文 写作辅导的文章 这个知道是不是 你要的答案 统计资料的显著性检验(significant test)方法的选择是医学论文中常常遇见的问题,退稿原因中常有显著性检验方法选择不当。如t检验、u检验、χ2检验等,虽然各有其应用范围和要求,但也其共同之处。作者可根据统计资料的类型,选择一种或几种检验方法。但当作者在获得一组、两组或两组以上的数据资料时,选择何种显著性检验,是至关重要的问题。不同的资料类型其统计指标、统计检验的方法是不同的,见表1。 医学生物研究中,许多指标都是服从正态分布(u分布)的,而随着样本含量加大或自由度增大,t分布、χ2分布、F分布都趋向于正态分布见图1、图2。 在《中华创伤杂志》第12卷1~6期和增刊中文章所涉及的统计方法(表2),表明了正态分布的广泛性、常见性。 故当作者获得数据资料后,首先应进行正态性检眩�范ㄊ欠为标准正态分布(或近似正态分布)或不属于正态分布。笔者首先推荐概率单位法。 当统计资料属于正态分布或近似正态分布时,差异显著性检验方法的选裕�诜合其应用条件下,一般可按表3进行选择。 显著性检验应用时的主要注意事项:(1)率值或均值在进行显著性检验前,应注意样本的代表性和可比性。(2)检验结果接近显著性界限时:要多方面考虑,是否确实不存在差异;或是观察例数不够,而需加大样本例剩换是检验公式运用不当,可用其他检验印证。(3)多个样本比例数的χ2检验,差异显著性,只能说明多组比例数不同或不完全相同,而不能确定哪个比例数不同,要进一步进行显著性检验才能了解两个样本比例数是否构成相同。表1 一般情况下不同资料的统计指标与检验方法的关系资料类型 统计指标 统计检验方法 计量资料 均数、标准差 t检验、F检验等 计数资料 率、构成比 χ2检验等 半定量资料 率、构成比 秩和检验、Ridit分析表2 《中华创伤杂志》第12卷1~6期、 增刊显著性检验方法使用频数检验方法 应用次数 检验方法 应用次数 t检验 27 直线相关与回归分析 5 χ2检验 16 拟合线性回归 1 F检验 24 相关分析 6 Q检验 2 非参数统计 4 u检验 1 未注明方法 6表3 常用显著性检验方法的选择统计资料比较类型 显著性检验 小样本均数与总体均数相比较 t检验 小样本均数相比较 t检验、F检验 两个或多个大样本均数与 总体均数相比较 u检验、t检验 大样本均数相比较 u检验、t检验 配对计量资料 配对t检验 两个率的比较 u检验、χ2检验 多个样本率的的比较 χ2检验 配对计数资料两种属性的 相关分析及其差别的比较 χ2检验

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。 检验t检验是英国统计学家 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<,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。

医学论文统计错误案例怎么写

不论是什么错,还是谁提出的,一经核实,原刊物会在以后的期刊中,给出勘误表或更正。如果是作者本人,发现的最好尽快与杂志社联系,予以更正,并附一封对读者的致歉信。

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医学论文案例个案的写法,基本上就是先介绍一下病例,包括基本情况,治疗情况,病例有什么特别之处,治疗上有什么创新的方法等等,然后再查点文献看看国内外这方面的研究情况怎么样,比较一下,或者归纳一下之类的。

还是比较容易的我觉得可以从个案来也是这样做的。

医学论文病例统计表

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。

绝大多数的论文撰写,均需通过一定数量临床病例(或资料)的观察,研究事物间的相互关系,以探讨客观存在的新规律。如确定新诊断、新治疗等措施是否优于原沿用的方法,就需进行两种方法比较,这就涉及统计处理;统计设计又是整个课题研究设计中一个重要的组成部分。显然,经正确统计处理的结果可信度高,论文的质量也高。楼主信不信由你,这篇文章就是在、创新医学网那摘录下来的。别的太多的我也复制不下来....

Topic: Dan red injection of unstable angina patients with vascular endothelial function and influence of inflammatory markersThe author units: nanjing university of traditional Chinese medicine clinical medical schoolObjective: to explore Dan red injection to unstable angina (UAP) patients with vascular endothelial dysfunction related factors, inflammatory factor leels influence. Methods: 72 cases according to the principle of 1:1 UAP patients were randomly divided into the treatment group (Dan red group) and control group (36 cases of conventional group) 36 cases and control; to conventional treatments. In treatment group based on conventional drugs to Dan red injection therapy (Dan red injection 30ml + physiological saline, 250ml ivgtt, qd), treatment for two weeks. Test before and after the treatment of serum endothelin - 1 (ET - 1), nitric oxide (NO), allergic c-reactive protein (hs) - the fibrinogen CRP), (Fg), tumor necrosis factor (TNF alpha (alpha) level changes. Results: treatment before two groups patients serum ET - 1, hs - CRP, Fg and TNF alpha levels were significantly increased, serum level is aubject are obviously decreased, the treatment group serum ET - 1, hs - CRP, Fg and TNF alpha level is more significant decline control group (P < ), serum level was elevated aubject to control more significant (P < ). Conclusion: Dan red injection can effectively reduce the UAP patients serum ET - 1, hs - CRP, Fg and TNF alpha level level, increase serum aubject level, can inhibit inflammation, improves endothelial function of good Dan red injection unstable angina endothelial function of proinflammatory factorTable - 1 two groups of patients before and after the treatment of serum ET - 1, NO level is (+ S)Note: Dan red group compared before and after treatment, P < ; u Conventional group compared before and after treatment, P < ); so The two groups after treating comparison, ▲ P < 2-2 groups before and after the treatment of serum hs - CRP, Fg and TNF alpha level is (+ S)Note: Dan red treatment group before-and-after, enables delta P < , Conventional treatment group before-and-after, a P < , The two groups after treating comparison, ☆ P < .

不过一般来说,所有的病例报告都包含:摘要、前言、病例、讨论。有些期刊可能还会要求文献回顾。 摘要:摘要需简介整个病例,要讨论的问题,还有本案例传达的信息,病例报告的摘要通常非常短 ,最好不要超过 150 字。 前言:前言会介绍案例要处理的问题,在必要之处引用相关的文献,前言通常会用一句话结尾:叙述病患和病患遭遇的基本情况。 病例:这个章节需要依照以下顺序提供病例信息:1.病患叙述;2.病历;3.身体检查结果;4.病理检查和其他检查结果;5.治疗计划;6.治疗预期结果;7.实际结果。病例介绍要清楚地交待病程经过的必要细节,要有病人的发病、发展、转归及随访的结果等。切忌将原始病历照搬,避免使用各种非客观性,各种怀疑或推测性语句讨论:这是病例报告最重要的部分,通常是期刊判定病例是否值得发表的关键章节。开头可从前言已提到的信息开始发展,着重在为何该病例值得注意还有它牵连的问题。然后简介同样主题的既有文献。(如果期刊要求文献回顾为独立章节的话,要放在讨论之前。)讨论病患的主要情况已有的理论和研究发现,整个综述应收敛到病例中引发疑惑的主要原因以及最主要的挑战。

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