配对样本t检验的上传格式要求两组对比数据要分别录入成一列。可以使用spssau操作分析，网页直接使用，并且有智能文字分析解读结果报告。
配对样本t检验产生三个表，第一个表描述了这两个配对变量的一般情况，包括平均值（mean）, 样本量，标准差（SD），标准误，这个表格在发表论文的时候是需要的。
第三个表（Paired Samples Test）是最重要的，描述了配对样本t检验情况，这个表格在发表论文的时候是绝对需要的。
扩展资料：
Microsoft Word 2003中制作三线表的方法
（1）先制作一个普通表格。打开菜单“表格－插入表格”，选择列数“3”、行数“4”，文档中出现一个三列四行的带框线表格。输入内容，然后将表格各列除第一行外合并单元格（选中要合并的单元格右击选择 合并单元格.
(2)添加顶线和底线：…边框(B)\边框(B)：…②线型(Y)：实线；颜色(C)：黑色；宽度(W)：1y 磅/③预览：上线框，底线框\确定。
(3)定义栏目线：表格\栏目栏(主词栏)\格式(O)\边框和底纹(B)¼\边框和底纹：边框(B)\边框(B)：①设置\设置：自定义(U)/②线型(Y):实线；颜色(C)：黑色；宽度(W)： 磅/③预览：底线框\确定。
参考资料来源：百度百科-三线表
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？
正确的统计学分析一定要建立在明确的研究目的和研究设计的基础之上，那些事先没有研究目的和研究设计，事后找来一堆数据进行统计分析都是不可取的。 在医学论文的撰、编、审、读过程中经常遇到的问题是研究的题目与课题设计、论文内容不符，包括文章的方法解决不了论文的目的、文章的结果说明不了论文的题目、文章的讨论偏离了论文的主题；还有是目的不明确、设计不合理。如题目过小，论文不够字数，而一些无关紧要的变量指标或结果被分析被讨论；又如题目过大，论文的全部内容不足以说明研究的目的，使论文的论点难以立足。 所以，合理明确的论文题目或目的以及研究设计方案是撰、编、审、读者应当关注的首要问题。此外，样本含量是否满足，抽样是否随机，偏倚是否控制等，也是不可忽视的问题。2、建好分析用的数据库建好数据库是正确统计分析的前提和基础，甚至决定了论文分析结果的成败。对于编、审、读者来讲，一般由于篇幅的限制，往往得不到数据库数据，而只有作者在数据库数据基础上经统计描述计算后给出的诸如各指标均数 x、标准差 s 或中位数 M、百分位数 Px 的“二手”数据，或将研究对象小或特征属性分组，清点各组观察单位出现的个数或频数的频数表数据等。 无论是否能够得到数据库数据，作者在统计分析过程中一定依据数据库数据进行计算，得出结果。如果对“二手”数据或频数表数据的结果等存在疑惑，编辑、审稿专家或读者有权要求作者提供数据库数据以检查其完整性、准确性和真实性，确保研究数据的质量。假若在投稿须知中对数据库数据作出必要的要求，无疑对于保证刊物的发表质量有着积极的意义
摘要:医学论文中的表格是论文内容的重要表达形式，借助它可以将大量的实验数据和统计学数据简洁明了地表达出来，使论文论述清晰准确，层次分明，篇幅紧凑，从而避免冗长繁复的文字叙述。如果作者对表格的运用不熟悉，设计不当，制作不规范，不仅不能准确地表达统 医学论文中的表格是论文内容的重要表达形式，借助它可以将大量的实验数据和统计学数据简洁明了地表达出来，使论文论述清晰准确，层次分明，篇幅紧凑，从而避免冗长繁复的文字叙述。如果作者对表格的运用不熟悉，设计不当，制作不规范，不仅不能准确地表达统计数据的含义和分析结果，反而影响了论文的撰稿质量。为此，笔者结合工作体会，在参考有关文献的基础上，就医学论文撰稿中表格的规范应用简要介绍如下，供作者参考。１ 医学论文表格的构成在科技论文中目前普遍倡导和推荐使用“三线表”（是卡线表经简化和改造而成的），它保留了传统卡线表的全部功能，使表格以其形式简洁、功能分明、阅读方便而被大多数期刊采用。 “ 三线表”通常只有三条线，即顶线、底线和栏目线。其中顶线和底线为粗线，栏目线为细线，必要时可加辅助线。“ 三线表”由表序（表号）、表题（表名）、表头（项目栏）、表身及表注等项目组成，其构成及绘制如表１［１］。表１ ××××××表序、表题（略）注：××××××表注１.１ 表序和表题 表序即表格的序号，一篇论文中如只有１个表格，则表序编为表１，有两个及以上的表格，应按先后顺序标出表的序号。序号用阿拉伯数字表示，一般不用罗马数字和中文数字；表的序号和标题多置于表的上方。表题即表格的名称，应准确得体（能确切反映表格的特定内容）、简短精练，中间不用标点，末尾不加句号。１.２ 表头（项目栏） 指表格顶线与栏目线之间的部分，栏目是该栏的名称，反映了表身中该栏信息的特征或属性。１.３ 表身 三线表内底线以上，栏目线以下的部分叫做表身，是表格的主体，表身内的数字一般不带单位，百分数也不带百分号，均归并在栏目中，表身中不应有空项，如确系无数字的栏，应区别情况对待，在表注中简要说明，不能轻易写“０”或画“—”线等填空，因“０”代表实测结果为零，“—”可代表阴性反应。１.４ 表注 必要时，应将表中的符号、标记、代码，以及需要说明的事项，以最简练的文字，横排于表题下，作为表注，也可以附注于表下。２ 表格应用的选择 ２.１ 如表格栏目中的内容基本相同或为相同类型的表格，应尽量删除或合并。２.２ 如表格的内容简单，仅少数几组统计数据，可用一两句话表达清楚的，应以简要文字叙述。２.３ 如同时使用插图和表格表述同一内容，应选择更为合适的表述形式。通常强调事物的形貌或参量变动的总体趋势时，以插图为宜；相反，对比事项的隶属关系或对比量的准确程度时，则以表格为宜。３ 表格制作的要求 ３.１ 结构完整 一个表格在整体外型上，其表题、标目（总标目、横标目、纵标目）等应齐全，给读者一个完整的印象。３.２ 内容突出 表题、表的各栏栏目文字应简明、贴切，中心思想突出。３.３ 逻辑排列 一个设计合理的表格，其内容和测试项目由左至右横读应构成一个完整的句子。因此，表格的主语、谓语应划分清楚， 逻辑排列、层次分明。３.４ 对比鲜明 作为分析用的表格，其主要作用就是进行比较。为更好地达到此目的，应将不同的组别，不同参数的数据进行必要的准确的归类，按比较的需要靠近排列。３.５ 表达准确 医学论文很多重要结论都是从表的数据中获得，如果指标计算结果有误，标准差（ｓ），标准误（ｓｘ）用法不妥，均可导致结论上的错误。３.６ 自明性强 表格是完整的、可独立存在的形象化语言。表格的内容应简洁直观，以数字表达为主， 给人以强烈的对比效果，避免夹杂过多的文字。３.７ 主谓清楚 表的横标目为主语，指表中所要说明的对象；纵标目为谓语，表示对主语的说明，读表的顺序为：主语→谓语→数据。特殊情况时，主、谓语可以换位，但换位后的主谓语的性质不变。作者在精心设计表格时，应力求科学、准确、一目了然。一个好的表格应具有语言学上的逻辑性，即主谓清楚、层次分明、标目合理。４ 表格应用中的注意事项 ４.１ 表格内的数字 应准确无误，一律用阿拉伯数字，上下个位数对齐，数字中如有 “±”或“～”号，则以其为中心对齐。数字为零的例数或百分数应分别写作“０”和“０.０”。表内不宜用“同上” 、“同左” 、“″”同类似词，一律填入具体的数字或文字。未取得数据者以 “…”表示；未做者则以“—”表示。表内有效数字应一致。４.２ 表格内的单位 表格内的单位有共用单位和特有单位，共用单位可直接写在表题后并加圆括号，特有单位可写在相应标目后并加圆括号，且表内单位应与正文一致。４.３ 表格的注释 表中不设“备注”栏，表题、标目或某个数据需注释时，可在其右上角加标准形式的注释符号，如*，**，+，++，Δ，ΔΔ…等。并在表的底线之下用相同的符号加注相应的文字。对表需作附加说明者，可在表下加“注：……”，句末不用标点。４.４ 表格中的统计符号 论文中的显著性检验，只在表下注释Ｐ值是不够的，应将检验方法、计算结果及Ｐ值均列出，以便读者进一步了解实际差异的大小。一般将统计结果的表示方法如ｘ±ｓ或ｘ±ｓｘ写在表题后面或谓语标目处。ｔ值或Ｐ值等作为标目词时不能只写“Ｐ”、“ｔ”，而应加“值” 。表下注释Ｐ值结果时，应注明比较对象（如××与××比较，ｔ=××，*Ｐ＜０.０５）。４.５ 表格的编排位置 表格的位置应紧随“见表×”或“（表×）” 之文字的自然段落之下，即先见文字后见表。表格是表述医学论文的重要形式，其使用得当，设计合理，制作规范，不仅可以很好地表达论文内容，而且可以增加论文的视觉效果和可读性，提高论文撰稿质量。
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。
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。
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。
我也没做过，关注一下，希望可以找到答案！
检验分析结果医院开个证明。
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。
第一步：拿到两组核心基本统计量，对于数值变量，核心基本统计量就三个，样本量N，均值，标准差。然后产生主观意识，发现男生肺活量是，女生肺活量是，给人男生肺活量可能比女生高的主观感受第二步：“大同小异”，即sig大于则看“假设方差相等”这一行，反之则看“假设方差不相等”这一行（Sig=significance，意为“显著性”、显著性指标，后面的值就是统计出的P值，一般大于拒绝原假设，否则接受原假设，一般都是期望拒绝原假设，少数情况希望接受原假设，所以sig就是判断的依据。）上图的sig=.000<说明两组方差不齐，有差异第三步：由第二步推出应看“假设方差不相等”这一行。应该报告的内容为：采用了两独立样本T检验，得到t=，p=<得出的结论为：因为C图中的Sig值小于，故两组之间的肺活量差异有统计学意义
你好，他的分析结果其实非常的复杂，建议你询问相关专业是
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。
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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
医学检验研究的是人体复杂的各种生理和病理指标，更必须加强与临床相关科室的密合作才能得到成功。在建立合作关系时要注意解决的问题是；(1)选准临床迫切需要解决的课题，做好设计和规埘；(2)选好合作对象；(3)共同完善风险同负、利益共享的双赢机制。本刊期待着在新一届编委会的领导下，能有更多的紧密结合临床实际的优秀论文奉献给广大读者!
检验医学与临床杂志是中国科技核心期刊，入选中国科技统计源期刊。是重庆主办。杂志分类没有省级、国家级之分，只有核心期刊、和非核心期刊之分。
好像是统计源 但是很好发的 代理都喜欢这个
不是哦，我这有很多统计源期刊，而且费用都比较便宜。希望对你有帮助。
普刊，版面费比较高。《检验医学与临床》（半月刊）创刊于2000年，是由重庆市卫生局主管，重庆市卫生信息中心和重庆市临床临检中心主办.