据学术堂了解，医学论文往往能反映一个医学工作者的学术水平，因此在某些情况下需要根据论文对该作者的技术业务进行衡量和评价；但若只是为了拿出论文而撰写论文，那就偏离了科学活动的方向，也歪曲了撰写论文的目的。对于医学总体来说，医学论文则是反映医学科学水平的一个重要标志，是表明医学科研动向的一些信息，也是推动医学进步的有效形式。 那么如何才能写好一篇医学论文，下面详细为你介绍：一、标题 (title)标题亦称文题、题目、题名或篇名，是一篇论文的核心内容的高度精华。拟定标题犹如画龙点睛，关系着整个作品的形象，因此通常是在论文全部完成之后经过反复推敲而得。标题应选用几个最恰当的词加以逻辑组合，使之能全面、确切、具体而又简明地反应出文章的特定内容。二、作者（author）论文标题下应有作者的署名及其所在单位名称和地区邮政编码等。此处的作者应是该项科研课题的承担者及其主要合作者，表示对论文的内容负责，当然也是接受褒奖的依据。三、提要与关键词（synopsis and key words）此项内容的名称目前尚不甚一致，有作“提要”或“内容提要”者，亦有作“摘要”或“概要”者。在西方医学期刊中也存在同样的问题，常分别采用Abstract、Synopsis、Summary等不同的词（。四、引言（Introduction）引言亦作导言、前言、序言或绪言，其意皆同。引言是正文的开端部分，起着引导或破题与承题的作用，能给人以一个概括印象并提供预备性知识，以便更好地阅读和理解全文的内容。五、方法（methods）有些人也常将这一部分的段落标题写成研究对象与方法（subjects and methods）、临床资料与方法(clinical data and methods)或材料与方法（materials and methods）等。本段内容主要是体现该项研究的科研构思与实验设计，使人了解具体的研究方法和有关研究对象的各种情况；也是衡量该论文的科学性的一个重要部分。六、结果（results）这一部分是研究者的主要劳动成果，是该项工作所获成绩之总汇，但其内容的表现形式却不应该为大量原始记录的堆积和罗列，而应是经过统计学处理并科学地组织起来的一系列重要数据。七、讨论（discussion）讨论是对研究结果进行理论思维和理性认识的部分，可占全篇论文的较大篇幅。本部分的中心任务是将所获得的资料加以系统化和理论化，同时作出科学的解释与评价，并形成自己的见解和观点，为本项研究的结论打下基础。八、结论（conclusion）结论可以单独形成一个段落，亦可置于“讨论”之末而不另立段落标题，近年趋于向后一种形式发展。如果长篇文章，而且结论明确、条理分明，仍应设此段落，可以起到鲜明突出并能给人留下深刻印象的作用。九、小结（summary）小结是文末的收尾部分，在前些年的论文中往往单列一项。通常有两种写法：一是按照一般文章的格局，对全文的始末作一概括性归纳，以结束全篇；另一是按照科研论文的撰写习惯，将本项研究的目的、方法、结果、结论作一简要概述，以数行文字集中加以表达。后一种笔法基本上相当于内容提要，因而近些年来不少刊物已明确规定，几正文前有内容提要者文末之小结应删减。十、参考文献（references）在一篇科研论文的末后，均应按照有关规定正确地列出参考文献。然而，在目前的一些医学论文（包括论文手稿和已刊出的论文）中，参考文献部分存在的问题可谓最多。归纳起来主要表现在以下四个方面：①对论文中“参考文献”一项的重要意义认识不足；②文献条目的书写质量较差；③对列出文献的重点和数量掌握不好；④ 文献条目的书写格式不够标准。十一、其他（miscellaneous）一般的科研论文由前述十项内容已基本上可以形成一个完整的整体，但在某些情况下还需要附加一些东西，如致谢、附录、补充等，另外，每篇论文的末尾均应注有明确的日期。十二、文摘（abstract）文摘并非科研论文必不可少的组成部分，而是与论文并列的繁简篇；不过，较重要的论着均应在正文之外另附文摘。文摘的主要用途是为二次文献编辑（信息的二次加工处理）提供一个适当的资料模式，同时亦可供读者初步阅读（以决定是否需要去查阅全文）和剪贴文献卡片等。目前我国医学期刊对文摘的要求有两种，一是中文文摘，一是英文文摘；前者可供国内各专科医学文摘期刊选用或其他杂志转载，后者则着眼于国际学术交流。
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。
医学论文指导方面的文章，可以参考的
医学论文写作的基本原则 一篇好的临床医学论文论文写作是一种艺术就临床医学论文写作而言是将有目的观察病例所获得的数据结果或临床积累的资料通过科学的思维判断推理用文字图表符号等再现的过程不管你从事任何临床工作只要你希望把自己的研究成果或临床经验以文字的形式进行交流和发表就不能不涉及到医学论文的写作但在基层的医务工作者中却没有引起足够的重视并缺少基本的训练现就临床医学论文写作的基本原则基本结构和要求等分别介绍如下 1 医学论文写作的基本原则 一篇好的临床医学论文必须具有科学性创新性实用性条理性和规范化这是撰写医学论文必须遵循的基本原则。 科学性 科学性是指论文资料详实内容先进报道的内容必须是客观存在事实能经得起科学的验证和实践的考验并具有可重复性做到立论客观论据充足论证严谨 对临床观察和实验所得的数据和实践材料加以整理分析和推导不能主观臆断更不能为达到/预期目的0而歪曲事实伪造数据具体要求:数据资料来源正确可靠如病例来源及其选择应有一定标准;要有周密的临床科研设计对观察病例要进行随机分组试验组与对照组要具有可比性观察指标的选定必须客观统计学方法运用恰当 创新性 创新性是指论文总结的成果有新的发现新的理论提出新的设想探索新的规律;采用的是新方法或新技术;在重复模仿他人已有成果或科研课题中补充实现该成果的新条件新方法或新改进即仿中有创 实用性 实用性是指通过基础或临床医学的科研活动解决医学实践中存在的实际问题一般情况下临床医学论文对临床医学实践具有直接的指导意义其实用性较强不论其报道的是成功的经验或失败的教训都可为他人所利用或借鉴虽有些暂时不能解决实际问题但从发展来看仍有其重要意义者也应列入有实用价值的范例如回顾性研究可为前瞻性研究提供一些有价值的参考资料 条理性 条理性是指思想语言文字达到的层次要求:用客观的论据和符合逻辑的推理来论证和阐述问题形成结构严密论点鲜明论据充分论证有力结论明确说理性强可信度大的文章;文字简洁语法正确表达清晰层次分明读起来流畅易懂避免使用华丽的辞藻和夸张性词语 规范化 规范化也是医学论文写作的基本原则之一一篇好的医学论文按规定的格式撰写一般在内容发表上可以达到要求但要保证论文的写作质量还应该在名词术语 计量单位数字用法外文字母和规范汉字上达到规范化的要求名词术语应该使用全国自然委员会(1987年国务院批准成立)审定的名词1987年起至今已正式公布的科技名词出版了近30种其中与医学有关的名词约20种如5医学名词65细胞生物学名词65生理学名词6等等基层的医务工作者可能不好掌握这些资料最近5临床荟萃6经常在杂志上刊登一些规范化的医学名词大家可以参考药物名称以5中华人民共和国药典6为准目前药物名称用法很乱5临床荟萃6要求先给出药物的通用名括号中再标出商品名或别名计量单位的正确使用也很重要自从1984年2月27日国务院发布了/关于在我国统一实行法定计量单位0的命令以来各杂志都很重视但有的作者在投稿时往往使用本单位化验室的指标没有换算成法定计量单位这是作者在投稿前要特别注意检查的 2 基本结构和要求 临床医学论文的基本结构包括文题署名结构式摘要引言资料与方法结果讨论和参考文献[3]下面分别介绍如下 文题 文题应简短明了开门见山对读者具有吸引力能准确地概括论文内容点名主题做到文题与内容相符一般文题不超过20个字写作中应注意:文题中无虚词如/关于0/对于0等;文题开头避免使用阿拉伯数字(如病例数)以利于编制索引;少用或不用副标题;尽可能避免使用标点符号;需要特殊说明时在文题右上角标注/*0并在本页左下脚说明如:*国家自然科学基金资助项目();非公知公用的名词术语要书写全称不能随便缩写如把甲状腺功能减退性心脏病写成甲减心 摘要 摘要是论文的缩影是全文的概括和浓缩是论文内容不加评论和注释的简短陈述是一篇有数据有结论的短文他可以使读者一目了然从而大大节约阅读时间能在短时间内让读者决定是否值得进一步详读全文目前医学论文的摘要大多采用结构式摘要的格式[5]即包括目的方法结果结论四个要素摘要的字数不宜超过250个实词除了实在无变通办法可用以外不用图表化学结构式和非公知公用的符号和术语缩略语略称代号在首次出现处必须加以说明一般比较重要的论文都有摘要内容较简单或较短的论文也可没有摘要 关键词 是指用以表示论文主题内容的规范名词或术语(或词组)它可以有以下作用:供读者了解全文涉及的主要内容;供读者检索已发表的有关文章;编制个人检索卡片;供计算机检索收录文章用每篇论文选取3~8个关键词;可从文题或摘要中选取能代表论文主题内容的有关词或词组作为关键词这些词最好与正式出版的主题词表或词典提供的规范词一致;如主题词表暂缺可用本学科当前常用词作为关键词为了国际交流应标注与中文关键词对应的英文关键词可供查阅主题词的工具书有:汉语主题词表6(中国科技情报研究所和北京图书馆主编)及5医学主题词注释字顺表6(中国医学科学院医学情报研究所1984年)以及全国自然科学名词审定委员会公布科学出版社出版的5医学名词6(一)(二)(三)等5临床荟萃6对作者提供的每一个关键词都进行了标化和核对 引言 引言是论文的开场白是读者注意的焦点其内容主要包括:简明扼要地交待本研究的目的和研究范围;待研究的背景包括同一领域前人所做的工作同行们的进展程度要解决已解决和尚待解决的问题引述重要的参考文献以及与本研究的关系比较出本研究报道的特异之处;阐述主要研究结果及意义写作时注意对研究的历史回顾应避免烦琐不要与摘要雷同一般教课书中已有的知识在前言中不必叙述;切忌空话套话一般在250~300字左右 资料与方法 资料中应包括[6]:病例来源:观察对象来自某年某月是住院还是门诊患者分组时多少例完成疗程的多少例;一般资料:包括年龄性别病程就诊时间伴发疾病等;诊断标准:为了方便别人参考诊断标准为国际或国内标准的应给出参考文献;排除标准:指出哪些情况不在本次研究之列;分组情况:要随机分组不但要介绍治疗组的情况对照组的年龄性别等也要说清楚两组要具有可比性;统计学方法:对不同的数据资料(计数资料计量资料等级资料)要选择正确的统计学方法方法中包括:治疗方法如观察药物治疗某种疾病时应介绍药物剂量剂型服用方法疗程;实验室检查及特殊检查包括一些常规检查如血尿便常规X线胸透心电图等特殊检查包括脑电图CT核磁共振等;疗效判断标准;随访情况包括随访人数及失访人数随访结果有无误诊等;实验器材要写清名称规格性能以便别人能够重复 结果 是论文的核心部分要求将研究过程观察所得的原始资料或数据经过审查核对分析归纳和进行正确统计学处理后得出来的结果未经统计学处理的观察记录的数据叫原始数据是不准确的数据由此得出的结论是不可靠的特别是在疗效评价中一定要有对照组要做统计学处理统计学处理主要是使原始数据从难以理解变得容易理解并从原始数据的偶然性中揭示出隐藏在其中的某种必然规律如能用图表的形式表达比较直观但文字与图表的关系应该是文字为主凡文字可以说清的不必用图表;图表更能说清楚的就应压缩文字图与表之间的内容更不能重复如果资料与方法中给出了疗效判定标准在结果中要按疗效判定标准列出结果图表与正文中的数字要一致每个图表要有独立的标题而对于一些不成功或发生了某些预想不到的观察结果如患者的意外死亡没有预见的并发症患者不能耐受而不能完成疗程以及不良反应等也要适当说明这样就能让别人少走弯路从某种程度上说这种失败的记录比阳性结果更有意义 讨论 是论文所要报道的中心内容是将研究结果从感性认识提高到理性认识的阶段它应该包括:对所得结果进行补充说明或解释;重点说明该项研究的创新性先进性;对结果进行分析探讨对可能原因机制提出见解并阐明观点;将结果与当前国内外研究结论进行比较提出新的见解并对其理论和实践意义作出评价;提出在调查研究过程中的经验体会;指出该结果的可能误差以及教训此部分的写作要求:大量阅读有关文献充分地了解本研究的历史发展及现状;不罗列文献详略得当重点突出着重关注围绕本研究课题近5年文献的结果和观点比较自己的结果与别人的异同点;实事求是地对自己的研究成果进行公正的评价对于与别人不同的研究结果要分析原因切忌报喜不报忧对某些现象不好下结论时措辞要客观留有余地不要轻易去填补/国内空白0;层次清楚如讨论的问题较多可按内容进行分段列出小标题每段围绕一个论点加以论证做到论证充分层次清楚 参考文献 参考文献是指为撰写或编辑论文中引用的有关图书和期刊资料引用参考文献时应按其在文内出现的顺序依次以阿拉伯数字在文后标注参考文献引用得是否正确书写格式是否符合标准已成为审核医学论文和医学期刊质量的一项指标选用参考文献的时候需要经过筛选列出参考文献的目的是:为了说明本文所借鉴内容的科学依据的出处以供读者查阅参考;减少对前人文献的复习以缩减篇幅;对前人成果及著作的认同与尊重引用参考文献应遵循以下几个原则:权威性及专业性一般权威性专业性杂志上发表的科技论文最能代表相关课题的研究水平及现状应尽量引用;自阅性即所引文献必须是作者亲自阅读过的一次性文献;准确性即正文中标注的准确性和著录项目的准确性;公开性即公开发表的论文不应引用非公开发表的文献其主要目的是便于读者查阅及核对为读者提供更多的有用信息;紧密性即所引内容与论文所研究内容结合应贴切紧密;时限性根据普赖斯指数的原理所引用的近5年的文献越多即普赖斯指数越高说明论文所涉及的问题越接近当前课题因此所引文献至少50%~70%为近5年内发表的特别当论文所涉及的问题是当前国内外研究的热门课题其近5年内的文献比例应更高;数量限制医学期刊一般要求论著的参考文献数不超过10篇综述不超过20篇;规范化主要指参考文献著录格式及标注方式的规范化目前参考文献的著录格式各刊不尽相同(如中华系列杂志与很多的杂志参考文献著录格式不同)投稿前作者应注意杂志稿约的有关规定至少得先看看有关期刊发表的论文的参考文献是如何标注的笔者建议在写文章时最好把参考文献的信息尽可能多地给全哪怕多了修改时删去也比修稿时再大海捞针地去找更方便的多很多作者不注意参考文献的著录格式常常把卷期起页和止页写错不但使读者对论文的真实性产生怀疑而且对原作者也不够尊敬希望大家在投稿时注意
具体的统计学分析方法，我在网上看到过这方面的视频，是赵清波教授讲的，您可以去创新医学网上找他的视频。她从编辑、审稿的角度介绍避免此类错误的技巧,为医学论文的编审工作提供借鉴。
1.围绕课题收集资料和研究资料收集资料分三步:
①根据研究课题选择检索工具;
②确定检索方法;
③查阅原始文献。
收集资料时应注意下列内容:
①在方法上沿用前人的，或在前人的基础上加以改进的;
②在理论认识_上支持本文观点的;
③前人研究的结论与自己文章所述不同，需要加以说明的;
④前人对本文所研究的问题存在争议和.正在探讨的。
2.对研究材料的准备工作
①对材料的取舍和整理;
②对实验观察数据资料的分析处理;③合理选用适当的图、表和照片等。
3.提炼观点，明确结果，提出结论根据有关文献资料和实验观察所得的资料，重新核对试验设计中包含的思想，运用.辩证唯物主义的观点，进行分析
①哪些观点在理论上成立，在试验中得到证实;
②哪些观点在试验中没有得到证实，需要修改;
③哪此现象和指标超出原来设想，可能有新的启发点
毕业论文数据分析的做法如下：
首先，针对实证性论文而言，在开始撰写论文之前，必须要提前确定好数据研究方法。而数据研究方法的确定与选择需要根据大家毕业论文的研究课题来确定。
另外，大家也可以跟自己的的论文指导老师多多交流，尽可能多的了解更多关于研究方法的知识，以供自己选择。除此之外，大家还需要大量查找文献资料，见多识广有大量输入之后才能有所输出，本环节需要大家跟导师沟通商议后决定。
接下来一个比较重要的步骤是搜集和整理实验数据。在这一部分，很多同学朋友都会遇到各种各样的问题，比如，不知道去哪里找数据，找到的数据可靠性无法保障，需要的数据总是无法搜集全面等等各种问题。
那么在这里需要跟大家强调一下，推荐大家使用国家统计局、中国统计年鉴、国泰安、万方等等这些比较权威的网站去搜集数据资料。
在此需要注意的是，国泰安和万方等这些网站是需要收费的，上去看了一下，价格不是很亲民。
给大家分享一下，如果有些数据在国家官方网站确实找不到或者毕业论文所需的最新数据还没及时发布，推荐大家可以上某宝，因为某宝上电子版数据往往都很全面，而且价格大都可以接受。
在此提醒大家搜集到数据之后，一定要按照自己的习惯整理保存好，避免后期使用数据时出现差错。
医学论文统计学分析的知识你可以登陆：创新医学网 创新医学网上有医学论文统计学分析视频、医学论文写作辅导范文、医学论文写作视频、医学论文写作电子书等等，统计学分析的所有信息创新医学网上有很多资料，都是可以查看的。 卫生统计在医学期刊中占有非常重要的地位。任何科研设计、实验研究都离不开统计方法，而统计方法的正确与否直接影响到论文的质量。我们在编审稿件过程中，经常遇到统计学方法使用不当等问题。 数理统计的基础是概率论，对统计分析的资料下结论的依据是小概率事件在一次试验中是不可能发生的。一般统计上习惯把概率P≤或P≤认为是小概率事件[1]。当通过假设检验（显著性检验）获得P>时，认为是大概率事件,说明在这一次试验中很可能发生，因此接受假设，认为差异无显著意义（差异不显著）。
毕业论文数据分析的做法如下：
首先，针对实证性论文而言，在开始撰写论文之前，必须要提前确定好数据研究方法。而数据研究方法的确定与选择需要根据大家毕业论文的研究课题来确定。
另外，大家也可以跟自己的的论文指导老师多多交流，尽可能多的了解更多关于研究方法的知识，以供自己选择。除此之外，大家还需要大量查找文献资料，见多识广有大量输入之后才能有所输出，本环节需要大家跟导师沟通商议后决定。
接下来一个比较重要的步骤是搜集和整理实验数据。在这一部分，很多同学朋友都会遇到各种各样的问题，比如，不知道去哪里找数据，找到的数据可靠性无法保障，需要的数据总是无法搜集全面等等各种问题。
那么在这里需要跟大家强调一下，推荐大家使用国家统计局、中国统计年鉴、国泰安、万方等等这些比较权威的网站去搜集数据资料。
在此需要注意的是，国泰安和万方等这些网站是需要收费的，上去看了一下，价格不是很亲民。
给大家分享一下，如果有些数据在国家官方网站确实找不到或者毕业论文所需的最新数据还没及时发布，推荐大家可以上某宝，因为某宝上电子版数据往往都很全面，而且价格大都可以接受。
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可以帮你写，有偿，可以的话回我
给你分享几个查数据的平台方便在写论文的时候查找数据1国家统计局这个数据平台非常适合搜集宏观数据~而且可以直接对数据进行处理，绘制柱状图、条形图、饼图，非常方便~2,Wind经济数据库这个数据库整合了海量的全球宏观和行业统计数据~对于商科学生来说非常好用~很多高校都会购买这个数据库供学生查询使用3.中国知网其实中国知网除了可以下载论文，还可以查询数据~这个数据平台包含大量的数据资料~在这里可以找到统计年鉴、分析报告、资料汇编、调查资料、普查资料以及统计摘要~以上就是分享给你的数据平台，希望能够帮助到你，祝你论文加油
学术论文写作步骤
一、材料准备
利用图书馆网站资源查阅有关的报刊目录索引、专题目录索引与年鉴等工具书以及制作文献目录卡片。卡片内容包含：
对于单行本，要包含出版单位，报纸包含发行的年月日。
二、确定文章结构
编写提纲的主要作用：
三、写作初稿
初稿的写作是论文形成过程中最艰苦阶段。初稿的目的是要把所有想写的内容全部表达出来，对全部数据和资料进行详细的分析、归类。从初稿的写作过程中还可及时发现前期文献研究工作有无不足或错误。
四、修改
修改是对论文初稿所写的内容不断加深认识，对论文表达形式不断优化，选择直至定稿的过程。 论文的修改不只是在语言修辞等枝节上自找毛病，对全文论点及论据进行再次锤炼和推敲也很重要。最后一步才是定稿。经过不断修改，确保论文达到一个基本满意的状态。
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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？
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.
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数据库一般是分为三种： (一)、Access (二)SQL Server(三)MySQL， 关于数据库的详细资料。 常用的数据库区别和功能方面： Access是一种桌面数据库，只适合数据量少的应用，在处理少量数据和单机访问的数据库时是很好的，效率也很高。但是它的同时访问客户端不能多于4个。access数据库有一定的极限，如果数据达到100M左右，很容易造成服务器iis假死，或者消耗掉服务器的内存导致服务器崩溃。 SQL Server是基于服务器端的中型的数据库，可以适合大容量数据的应用，在功能上管理上也要比Access要强得多。在处理海量数据的效率，后台开发的灵活性，可扩展性等方面强大。因为现在数据库都使用标准的SQL语言对数据库进行管理，所以如果是标准SQL语言，两者基本上都可以通用的。92HeZu网全部双线合租空间均可使用Access数据库，同时也支持SQL Server。SQL Server还有更多的扩展，可以用存储过程，数据库大小无极限限制。 SQL Server 特点： 1.真正的客户机/服务器体系结构。 2.图形化用户界面，使系统管理和数据库管理更加直观、简单。 3.丰富的编程接口工具，为用户进行程序设计提供了更大的选择余地。 Server与Windows NT完全集成，利用了NT的许多功能，如发送和接受消息，管理登录安全性等。SQL Server也可以很好地与microsoft BackOffice产品集成。 5.具有很好的伸缩性，可跨越从运行Windows 95/98的膝上型电脑到运行Windows 2000的大型多处理器等多种平台使用。 6.对Web技术的支持，使用户能够很容易地将数据库中的数据发布到Web页面上。 Server提供数据仓库功能，这个功能只在Oracle和其他更昂贵的DBMS中才有。 MySQL是一个开放源码的小型关系型数据库管理系统，开发者为瑞典MySQL AB公司，92HeZu网免费赠送MySQL。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。提供由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了MySQL作为网站数据库。 MySQL特点： 的核心程序采用完全的多线程编程。线程是轻量级的进程，它可以灵活地为用户提供服务，而不过多的系统资源。 可运行在不同的操作系统下。简单地说，MySql可以支持Windows95/98/NT/2000以及UNIX、Linux和SUN OS等多种操作系统平台。 有一个非常灵活而且安全的权限和口令系统。当客户与MySql服务器连接时，他们之间所有的口令传送被加密，而且MySql支持主机认证。 支持ODBC for Windows。MySql支持所有的ODBC 函数和其他许多函数，这样就可以用Access连接MySql服务器，从而使得MySql的应用被大大扩展。 支持大型的数据库。虽然对于用Php编写的网页来说只要能够存放上百条以上的记录数据就足够了，但MySql可以方便地支持上千万条记录的数据库。 拥有一个非常快速而且稳定的基于线程的内存分配系统，可以持续使用面不必担心其稳定性。 7.强大的查询功能。MySql支持查询的SELECT和WHERE语句的全部运算符和函数，并且可以在同一查询中混用来自不同数据库的表，从而使得查询变得快捷和方便。 为MySql提供了强力支持，PHP中提供了一整套的MySql函数，对MySql进行了全方位的支持
数据库设计方法、规范与技巧一、数据库设计过程数据库技术是信息资源管理最有效的手段。数据库设计是指对于一个给定的应用环境，构造最优的数据库模式，建立数据库及其应用系统，有效存储数据，满足用户信息要求和处理要求。数据库设计中需求分析阶段综合各个用户的应用需求（现实世界的需求），在概念设计阶段形成独立于机器特点、独立于各个DBMS产品的概念模式（信息世界模型），用E-R图来描述。在逻辑设计阶段将E-R图转换成具体的数据库产品支持的数据模型如关系模型，形成数据库逻辑模式。然后根据用户处理的要求，安全性的考虑，在基本表的基础上再建立必要的视图（VIEW）形成数据的外模式。在物理设计阶段根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，设计索引，形成数据库内模式。1. 需求分析阶段需求收集和分析，结果得到数据字典描述的数据需求（和数据流图描述的处理需求）。需求分析的重点是调查、收集与分析用户在数据管理中的信息要求、处理要求、安全性与完整性要求。需求分析的方法：调查组织机构情况、调查各部门的业务活动情况、协助用户明确对新系统的各种要求、确定新系统的边界。常用的调查方法有： 跟班作业、开调查会、请专人介绍、询问、设计调查表请用户填写、查阅记录。分析和表达用户需求的方法主要包括自顶向下和自底向上两类方法。自顶向下的结构化分析方法（Structured Analysis，简称SA方法）从最上层的系统组织机构入手，采用逐层分解的方式分析系统，并把每一层用数据流图和数据字典描述。数据流图表达了数据和处理过程的关系。系统中的数据则借助数据字典（Data Dictionary，简称DD）来描述。数据字典是各类数据描述的集合，它是关于数据库中数据的描述，即元数据，而不是数据本身。数据字典通常包括数据项、数据结构、数据流、数据存储和处理过程五个部分(至少应该包含每个字段的数据类型和在每个表内的主外键)。数据项描述＝｛数据项名，数据项含义说明，别名，数据类型，长度，取值范围，取值含义，与其他数据项的逻辑关系｝数据结构描述＝｛数据结构名，含义说明，组成:｛数据项或数据结构｝｝数据流描述＝｛数据流名，说明，数据流来源，数据流去向，组成:｛数据结构｝，平均流量，高峰期流量｝数据存储描述＝｛数据存储名，说明，编号，流入的数据流，流出的数据流，组成:｛数据结构｝，数据量，存取方式｝处理过程描述＝｛处理过程名，说明，输入:｛数据流｝，输出:｛数据流｝,处理:｛简要说明｝｝2. 概念结构设计阶段通过对用户需求进行综合、归纳与抽象，形成一个独立于具体DBMS的概念模型，可以用E-R图表示。概念模型用于信息世界的建模。概念模型不依赖于某一个DBMS支持的数据模型。概念模型可以转换为计算机上某一DBMS支持的特定数据模型。概念模型特点：(1) 具有较强的语义表达能力，能够方便、直接地表达应用中的各种语义知识。(2) 应该简单、清晰、易于用户理解，是用户与数据库设计人员之间进行交流的语言。概念模型设计的一种常用方法为IDEF1X方法，它就是把实体-联系方法应用到语义数据模型中的一种语义模型化技术，用于建立系统信息模型。使用IDEF1X方法创建E-R模型的步骤如下所示: 第零步——初始化工程这个阶段的任务是从目的描述和范围描述开始，确定建模目标，开发建模计划，组织建模队伍，收集源材料，制定约束和规范。收集源材料是这阶段的重点。通过调查和观察结果，业务流程，原有系统的输入输出，各种报表，收集原始数据，形成了基本数据资料表。 第一步——定义实体实体集成员都有一个共同的特征和属性集，可以从收集的源材料——基本数据资料表中直接或间接标识出大部分实体。根据源材料名字表中表示物的术语以及具有“代码”结尾的术语，如客户代码、代理商代码、产品代码等将其名词部分代表的实体标识出来，从而初步找出潜在的实体，形成初步实体表。 第二步——定义联系IDEF1X模型中只允许二元联系，n元联系必须定义为n个二元联系。根据实际的业务需求和规则，使用实体联系矩阵来标识实体间的二元关系，然后根据实际情况确定出连接关系的势、关系名和说明，确定关系类型，是标识关系、非标识关系（强制的或可选的）还是非确定关系、分类关系。如果子实体的每个实例都需要通过和父实体的关系来标识，则为标识关系，否则为非标识关系。非标识关系中，如果每个子实体的实例都与而且只与一个父实体关联，则为强制的，否则为非强制的。如果父实体与子实体代表的是同一现实对象，那么它们为分类关系。 第三步——定义码通过引入交叉实体除去上一阶段产生的非确定关系，然后从非交叉实体和独立实体开始标识侯选码属性，以便唯一识别每个实体的实例，再从侯选码中确定主码。为了确定主码和关系的有效性，通过非空规则和非多值规则来保证，即一个实体实例的一个属性不能是空值，也不能在同一个时刻有一个以上的值。找出误认的确定关系，将实体进一步分解，最后构造出IDEF1X模型的键基视图（KB图）。 第四步——定义属性从源数据表中抽取说明性的名词开发出属性表，确定属性的所有者。定义非主码属性，检查属性的非空及非多值规则。此外，还要检查完全依赖函数规则和非传递依赖规则，保证一个非主码属性必须依赖于主码、整个主码、仅仅是主码。以此得到了至少符合关系理论第三范式的改进的IDEF1X模型的全属性视图。 第五步——定义其他对象和规则定义属性的数据类型、长度、精度、非空、缺省值、约束规则等。定义触发器、存储过程、视图、角色、同义词、序列等对象信息。3. 逻辑结构设计阶段将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型（例如关系模型），并对其进行优化。设计逻辑结构应该选择最适于描述与表达相应概念结构的数据模型，然后选择最合适的DBMS。将E-R图转换为关系模型实际上就是要将实体、实体的属性和实体之间的联系转化为关系模式,这种转换一般遵循如下原则：1）一个实体型转换为一个关系模式。实体的属性就是关系的属性。实体的码就是关系的码。2）一个m:n联系转换为一个关系模式。与该联系相连的各实体的码以及联系本身的属性均转换为关系的属性。而关系的码为各实体码的组合。3）一个1:n联系可以转换为一个独立的关系模式，也可以与n端对应的关系模式合并。如果转换为一个独立的关系模式，则与该联系相连的各实体的码以及联系本身的属性均转换为关系的属性，而关系的码为n端实体的码。4）一个1:1联系可以转换为一个独立的关系模式，也可以与任意一端对应的关系模式合并。5）三个或三个以上实体间的一个多元联系转换为一个关系模式。与该多元联系相连的各实体的码以及联系本身的属性均转换为关系的属性。而关系的码为各实体码的组合。6）同一实体集的实体间的联系，即自联系，也可按上述1:1、1:n和m:n三种情况分别处理。7）具有相同码的关系模式可合并。为了进一步提高数据库应用系统的性能，通常以规范化理论为指导，还应该适当地修改、调整数据模型的结构，这就是数据模型的优化。确定数据依赖。消除冗余的联系。确定各关系模式分别属于第几范式。确定是否要对它们进行合并或分解。一般来说将关系分解为3NF的标准，即：表内的每一个值都只能被表达一次。表内的每一行都应该被唯一的标识（有唯一键）。表内不应该存储依赖于其他键的非键信息。4. 数据库物理设计阶段为逻辑数据模型选取一个最适合应用环境的物理结构（包括存储结构和存取方法）。根据DBMS特点和处理的需要，进行物理存储安排，设计索引，形成数据库内模式。5. 数据库实施阶段运用DBMS提供的数据语言（例如SQL）及其宿主语言（例如C），根据逻辑设计和物理设计的结果建立数据库，编制与调试应用程序，组织数据入库，并进行试运行。 数据库实施主要包括以下工作：用DDL定义数据库结构、组织数据入库 、编制与调试应用程序、数据库试运行 6. 数据库运行和维护阶段数据库应用系统经过试运行后即可投入正式运行。在数据库系统运行过程中必须不断地对其进行评价、调整与修改。包括：数据库的转储和恢复、数据库的安全性、完整性控制、数据库性能的监督、分析和改进、数据库的重组织和重构造。建模工具的使用为加快数据库设计速度，目前有很多数据库辅助工具（CASE工具），如Rational公司的Rational Rose，CA公司的Erwin和Bpwin，Sybase公司的PowerDesigner以及Oracle公司的Oracle Designer等。ERwin主要用来建立数据库的概念模型和物理模型。它能用图形化的方式，描述出实体、联系及实体的属性。ERwin支持IDEF1X方法。通过使用ERwin建模工具自动生成、更改和分析IDEF1X模型，不仅能得到优秀的业务功能和数据需求模型，而且可以实现从IDEF1X模型到数据库物理设计的转变。ERwin工具绘制的模型对应于逻辑模型和物理模型两种。在逻辑模型中，IDEF1X工具箱可以方便地用图形化的方式构建和绘制实体联系及实体的属性。在物理模型中，ERwin可以定义对应的表、列，并可针对各种数据库管理系统自动转换为适当的类型。设计人员可根据需要选用相应的数据库设计建模工具。例如需求分析完成之后，设计人员可以使用Erwin画ER图，将ER图转换为关系数据模型，生成数据库结构；画数据流图，生成应用程序。二、数据库设计技巧1. 设计数据库之前（需求分析阶段）1) 理解客户需求，询问用户如何看待未来需求变化。让客户解释其需求，而且随着开发的继续，还要经常询问客户保证其需求仍然在开发的目的之中。2) 了解企业业务可以在以后的开发阶段节约大量的时间。3) 重视输入输出。在定义数据库表和字段需求（输入）时，首先应检查现有的或者已经设计出的报表、查询和视图（输出）以决定为了支持这些输出哪些是必要的表和字段。举例：假如客户需要一个报表按照邮政编码排序、分段和求和，你要保证其中包括了单独的邮政编码字段而不要把邮政编码糅进地址字段里。4) 创建数据字典和ER 图表ER 图表和数据字典可以让任何了解数据库的人都明确如何从数据库中获得数据。ER图对表明表之间关系很有用，而数据字典则说明了每个字段的用途以及任何可能存在的别名。对SQL 表达式的文档化来说这是完全必要的。5) 定义标准的对象命名规范数据库各种对象的命名必须规范。2. 表和字段的设计（数据库逻辑设计）表设计原则1) 标准化和规范化数据的标准化有助于消除数据库中的数据冗余。标准化有好几种形式，但Third Normal Form（3NF）通常被认为在性能、扩展性和数据完整性方面达到了最好平衡。简单来说，遵守3NF 标准的数据库的表设计原则是：“One Fact in One Place”即某个表只包括其本身基本的属性，当不是它们本身所具有的属性时需进行分解。表之间的关系通过外键相连接。它具有以下特点：有一组表专门存放通过键连接起来的关联数据。举例：某个存放客户及其有关定单的3NF 数据库就可能有两个表：Customer 和Order。Order 表不包含定单关联客户的任何信息，但表内会存放一个键值，该键指向Customer 表里包含该客户信息的那一行。事实上，为了效率的缘故，对表不进行标准化有时也是必要的。2) 数据驱动采用数据驱动而非硬编码的方式，许多策略变更和维护都会方便得多，大大增强系统的灵活性和扩展性。举例，假如用户界面要访问外部数据源（文件、XML 文档、其他数据库等），不妨把相应的连接和路径信息存储在用户界面支持表里。还有，如果用户界面执行工作流之类的任务（发送邮件、打印信笺、修改记录状态等），那么产生工作流的数据也可以存放在数据库里。角色权限管理也可以通过数据驱动来完成。事实上，如果过程是数据驱动的，你就可以把相当大的责任推给用户，由用户来维护自己的工作流过程。3) 考虑各种变化在设计数据库的时候考虑到哪些数据字段将来可能会发生变更。 举例，姓氏就是如此（注意是西方人的姓氏，比如女性结婚后从夫姓等）。所以，在建立系统存储客户信息时，在单独的一个数据表里存储姓氏字段，而且还附加起始日和终止日等字段，这样就可以跟踪这一数据条目的变化。字段设计原则4) 每个表中都应该添加的3 个有用的字段dRecordCreationDate，在VB 下默认是Now()，而在SQL Server 下默认为GETDATE()sRecordCreator，在SQL Server 下默认为NOT NULL DEFAULT USERnRecordVersion，记录的版本标记；有助于准确说明记录中出现null 数据或者丢失数据的原因5) 对地址和电话采用多个字段描述街道地址就短短一行记录是不够的。Address_Line1、Address_Line2 和Address_Line3 可以提供更大的灵活性。还有，电话号码和邮件地址最好拥有自己的数据表，其间具有自身的类型和标记类别。6) 使用角色实体定义属于某类别的列在需要对属于特定类别或者具有特定角色的事物做定义时，可以用角色实体来创建特定的时间关联关系，从而可以实现自我文档化。举例：用PERSON 实体和PERSON_TYPE 实体来描述人员。比方说，当John Smith, Engineer 提升为John Smith, Director 乃至最后爬到John Smith, CIO 的高位，而所有你要做的不过是改变两个表PERSON 和PERSON_TYPE 之间关系的键值，同时增加一个日期/时间字段来知道变化是何时发生的。这样，你的PERSON_TYPE 表就包含了所有PERSON 的可能类型，比如Associate、Engineer、Director、CIO 或者CEO 等。还有个替代办法就是改变PERSON 记录来反映新头衔的变化，不过这样一来在时间上无法跟踪个人所处位置的具体时间。7) 选择数字类型和文本类型尽量充足在SQL 中使用smallint 和tinyint 类型要特别小心。比如，假如想看看月销售总额，总额字段类型是smallint，那么，如果总额超过了$32,767 就不能进行计算操作了。而ID 类型的文本字段，比如客户ID 或定单号等等都应该设置得比一般想象更大。假设客户ID 为10 位数长。那你应该把数据库表字段的长度设为12 或者13 个字符长。但这额外占据的空间却无需将来重构整个数据库就可以实现数据库规模的增长了。8) 增加删除标记字段在表中包含一个“删除标记”字段，这样就可以把行标记为删除。在关系数据库里不要单独删除某一行；最好采用清除数据程序而且要仔细维护索引整体性。3. 选择键和索引（数据库逻辑设计）键选择原则：1) 键设计4 原则为关联字段创建外键。所有的键都必须唯一。避免使用复合键。外键总是关联唯一的键字段。2) 使用系统生成的主键设计数据库的时候采用系统生成的键作为主键，那么实际控制了数据库的索引完整性。这样，数据库和非人工机制就有效地控制了对存储数据中每一行的访问。采用系统生成键作为主键还有一个优点：当拥有一致的键结构时，找到逻辑缺陷很容易。3) 不要用用户的键(不让主键具有可更新性)在确定采用什么字段作为表的键的时候，可一定要小心用户将要编辑的字段。通常的情况下不要选择用户可编辑的字段作为键。4) 可选键有时可做主键把可选键进一步用做主键，可以拥有建立强大索引的能力。索引使用原则：索引是从数据库中获取数据的最高效方式之一。95%的数据库性能问题都可以采用索引技术得到解决。1) 逻辑主键使用唯一的成组索引，对系统键（作为存储过程）采用唯一的非成组索引，对任何外键列采用非成组索引。考虑数据库的空间有多大，表如何进行访问，还有这些访问是否主要用作读写。2) 大多数数据库都索引自动创建的主键字段，但是可别忘了索引外键，它们也是经常使用的键，比如运行查询显示主表和所有关联表的某条记录就用得上。3) 不要索引memo/note 字段，不要索引大型字段（有很多字符），这样作会让索引占用太多的存储空间。4) 不要索引常用的小型表不要为小型数据表设置任何键，假如它们经常有插入和删除操作就更别这样作了。对这些插入和删除操作的索引维护可能比扫描表空间消耗更多的时间。4. 数据完整性设计（数据库逻辑设计）1) 完整性实现机制：实体完整性：主键参照完整性：父表中删除数据：级联删除；受限删除；置空值父表中插入数据：受限插入；递归插入父表中更新数据：级联更新；受限更新；置空值DBMS对参照完整性可以有两种方法实现：外键实现机制（约束规则）和触发器实现机制用户定义完整性：NOT NULL；CHECK；触发器2) 用约束而非商务规则强制数据完整性采用数据库系统实现数据的完整性。这不但包括通过标准化实现的完整性而且还包括数据的功能性。在写数据的时候还可以增加触发器来保证数据的正确性。不要依赖于商务层保证数据完整性；它不能保证表之间（外键）的完整性所以不能强加于其他完整性规则之上。3) 强制指示完整性在有害数据进入数据库之前将其剔除。激活数据库系统的指示完整性特性。这样可以保持数据的清洁而能迫使开发人员投入更多的时间处理错误条件。4) 使用查找控制数据完整性控制数据完整性的最佳方式就是限制用户的选择。只要有可能都应该提供给用户一个清晰的价值列表供其选择。这样将减少键入代码的错误和误解同时提供数据的一致性。某些公共数据特别适合查找：国家代码、状态代码等。5) 采用视图为了在数据库和应用程序代码之间提供另一层抽象，可以为应用程序建立专门的视图而不必非要应用程序直接访问数据表。这样做还等于在处理数据库变更时给你提供了更多的自由。5. 其他设计技巧1) 避免使用触发器触发器的功能通常可以用其他方式实现。在调试程序时触发器可能成为干扰。假如你确实需要采用触发器，你最好集中对它文档化。2) 使用常用英语（或者其他任何语言）而不要使用编码在创建下拉菜单、列表、报表时最好按照英语名排序。假如需要编码，可以在编码旁附上用户知道的英语。3) 保存常用信息让一个表专门存放一般数据库信息非常有用。在这个表里存放数据库当前版本、最近检查/修复（对Access）、关联设计文档的名称、客户等信息。这样可以实现一种简单机制跟踪数据库，当客户抱怨他们的数据库没有达到希望的要求而与你联系时，这样做对非客户机/服务器环境特别有用。4) 包含版本机制在数据库中引入版本控制机制来确定使用中的数据库的版本。时间一长，用户的需求总是会改变的。最终可能会要求修改数据库结构。把版本信息直接存放到数据库中更为方便。5) 编制文档对所有的快捷方式、命名规范、限制和函数都要编制文档。采用给表、列、触发器等加注释的数据库工具。对开发、支持和跟踪修改非常有用。对数据库文档化，或者在数据库自身的内部或者单独建立文档。这样，当过了一年多时间后再回过头来做第2 个版本，犯错的机会将大大减少。6) 测试、测试、反复测试建立或者修订数据库之后，必须用用户新输入的数据测试数据字段。最重要的是，让用户进行测试并且同用户一道保证选择的数据类型满足商业要求。测试需要在把新数据库投入实际服务之前完成。7) 检查设计在开发期间检查数据库设计的常用技术是通过其所支持的应用程序原型检查数据库。换句话说，针对每一种最终表达数据的原型应用，保证你检查了数据模型并且查看如何取出数据。三、数据库命名规范1. 实体（表）的命名1) 表以名词或名词短语命名，确定表名是采用复数还是单数形式，此外给表的别名定义简单规则（比方说，如果表名是一个单词，别名就取单词的前4 个字母；如果表名是两个单词，就各取两个单词的前两个字母组成4 个字母长的别名；如果表的名字由3 个单词组成，从头两个单词中各取一个然后从最后一个单词中再取出两个字母，结果还是组成4 字母长的别名，其余依次类推）对工作用表来说，表名可以加上前缀WORK_ 后面附上采用该表的应用程序的名字。在命名过程当中，根据语义拼凑缩写即可。注意，由于ORCLE会将字段名称统一成大写或者小写中的一种，所以要求加上下划线。举例：定义的缩写 Sales: Sal 销售；Order: Ord 订单；Detail: Dtl 明细；则销售订单明细表命名为：Sal_Ord_Dtl;2) 如果表或者是字段的名称仅有一个单词，那么建议不使用缩写，而是用完整的单词。举例：定义的缩写 Material Ma 物品；物品表名为：Material, 而不是 Ma.但是字段物品编码则是：Ma_ID;而不是Material_ID3) 所有的存储值列表的表前面加上前缀Z目的是将这些值列表类排序在数据库最后。4) 所有的冗余类的命名(主要是累计表)前面加上前缀X冗余类是为了提高数据库效率，非规范化数据库的时候加入的字段或者表5) 关联类通过用下划线连接两个基本类之后，再加前缀R的方式命名,后面按照字母顺序罗列两个表名或者表名的缩写。关联表用于保存多对多关系。如果被关联的表名大于10个字母，必须将原来的表名的进行缩写。如果没有其他原因，建议都使用缩写。举例：表Object与自身存在多对多的关系,则保存多对多关系的表命名为：R_Object；表 Depart和Employee;存在多对多的关系；则关联表命名为R_Dept_Emp2. 属性（列）的命名1) 采用有意义的列名，表内的列要针对键采用一整套设计规则。每一个表都将有一个自动ID作为主健,逻辑上的主健作为第一组候选主健来定义,如果是数据库自动生成的编码，统一命名为：ID;如果是自定义的逻辑上的编码则用缩写加“ID”的方法命名。如果键是数字类型，你可以用_NO 作为后缀；如果是字符类型则可以采用_CODE 后缀。对列名应该采用标准的前缀和后缀。举例：销售订单的编号字段命名：Sal_Ord_ID；如果还存在一个数据库生成的自动编号，则命名为：ID。2) 所有的属性加上有关类型的后缀，注意，如果还需要其它的后缀，都放在类型后缀之前。注: 数据类型是文本的字段，类型后缀TX可以不写。有些类型比较明显的字段，可以不写类型后缀。3) 采用前缀命名给每个表的列名都采用统一的前缀，那么在编写SQL表达式的时候会得到大大的简化。这样做也确实有缺点，比如破坏了自动表连接工具的作用，后者把公共列名同某些数据库联系起来。3. 视图的命名1) 视图以V作为前缀，其他命名规则和表的命名类似；2) 命名应尽量体现各视图的功能。4. 触发器的命名触发器以TR作为前缀，触发器名为相应的表名加上后缀，Insert触发器加'_I'，Delete触发器加'_D'，Update触发器加'_U'，如：TR_Customer_I，TR_Customer_D，TR_Customer_U。5. 存储过程名存储过程应以'UP_'开头，和系统的存储过程区分，后续部分主要以动宾形式构成，并用下划线分割各个组成部分。如增加代理商的帐户的存储过程为'UP_Ins_Agent_Account'。6. 变量名变量名采用小写，若属于词组形式，用下划线分隔每个单词，如@my_err_no。7. 命名中其他注意事项1) 以上命名都不得超过30个字符的系统限制。变量名的长度限制为29（不包括标识字符@）。2) 数据对象、变量的命名都采用英文字符，禁止使用中文命名。绝对不要在对象名的字符之间留空格。3) 小心保留词，要保证你的字段名没有和保留词、数据库系统或者常用访问方法冲突5) 保持字段名和类型的一致性，在命名字段并为其指定数据类型的时候一定要保证一致性。假如数据类型在一个表里是整数，那在另一个表里可就别变成字符型了。
网站的数据库如何设计？什么是好的数据库设计?一些原则可为数据库设计过程提供指导。第一个原则是,重复信息(也称为冗余数据)很糟糕,因为重复信息会浪费空间,并会增加出错和不一致的可能性。第二个原则是,信息的正确性和完整性非常重要。如果数据库中包含不正确的信息,任何从数据库中提取信息的报表也将包含不正确的信息。因此,基于这些报表所做的任何决策都将提供错误信息。所以,良好的数据库设计应该是这样的:将信息划分到基于主题的表中,以减少冗余数据。向Access提供根据需要联接表中信息时所需的信息。可帮助支持和确保信息的准确性和完整性。可满足数据处理和报表需求。设计过程设计过程包括以下步骤:确定数据库的用途:这可帮助进行其他步骤的准备工作。查找和组织所需的信息:收集可能希望在数据库中记录的各种信息,如产品名称和订单号。划分到表中的信息:将信息项划分到主要的实体或主题中,如“产品”或“订单”。每个主题即构成一个表。关闭信息项目导入的列确定希望在每个表中存储哪些信息。每个项将成为一个字段,并作为列显示在表中。例如,“雇员”表中可能包含“姓氏”和“聘用日期”等字段。指定为主键:选择每个表的主键。主键是一个用于唯一标识每个行的列。例如,主键可以为“产品ID”或“订单ID”。设置表关系:查看每个表,并确定各个表中的数据如何彼此关联。根据需要,将字段添加到表中或创建新表,以便清楚地表达这些关系。优化您的设计:分析设计中是否存在错误。创建表并添加几条示例数据记录。确定是否可以从表中获得期望的结果。根据需要对设计进行调整。应用规范化规则:应用数据规范化规则,以确定表的结构是否正确。根据需要对表进行调整。参考:数据库设计基础请问在数据库设计的6个步骤分别要做些什么？数据库设计包括六个主要步骤:1、需求分析:了解用户的数据需求、处理需求、安全性及完整性要求;2、概念设计:通过数据抽象,设计系统概念模型,一般为E-R模型;3、逻辑结构设计:设计系统的模式和外模式,对于关系模型主要是基本表和视图;4、物理结构设计:设计数据的存储结构和存取方法,如索引的设计;5、系统实施:组织数据入库、编制应用程序、试运行;6、运行维护:系统投入运行,长期的维护工作。问卷调查类网站数据库怎么设计？额,楼主,我也曾经想过做这样一个东西,这个跟试卷系统基本一致的,后来没做了,不过数据库设计的思路可以给你参考下。1、设计调研问卷的基本信息表,包括调研问卷编号,主题,应用单位,调研起始时间等。2、设计调研题库表,题库表一般包含4种不同表格,一种为判断类型、一种为单选类型、一种为多选类型、一种为问答类型(填空类型可以归纳为此类型)3、设计调研问卷试题关联表,包含调研问卷编号,试题编号。4、设计调研问卷答案表,下分为4种不同表格,判断、单选、多选、问答,包括试题编号,回答者编号,答案等信息。
你要是建ORACLE数据库，还是MSSQL数据库呢？在建立数据库之前，需要对其进行设计分析。