论文数据方法有多选题研究、聚类分析和权重研究三种。
1、多选题研究：多选题分析可分为四种类型包括：多选题、单选-多选、多选-单选、多选-多选。
2、聚类分析：聚类分析以多个研究标题作为基准，对样本对象进行分类。如果是按样本聚类，则使用SPSSAU的进阶方法模块中的“聚类”功能，系统会自动识别出应该使用K-means聚类算法还是K-prototype聚类算法。
3、权重研究：权重研究是用于分析各因素或指标在综合体系中的重要程度，最终构建出权重体系。权重研究有多种方法包括：因子分析、熵值法、AHP层次分析法、TOPSIS、模糊综合评价、灰色关联等。
拓展资料：
一、回归分析
在实际问题中，经常会遇到需要同时考虑几个变量的情况，比如人的身高与体重，血压与年龄的关系，他们之间的关系错综复杂无法精确研究，以致于他们的关系无法用函数形式表达出来。为研究这类变量的关系，就需要通过大量实验观测获得数据，用统计方法去寻找他们之间的关系，这种关系反映了变量间的统计规律。而统计方法之一就是回归分析。
最简单的就是一元线性回归，只考虑一个因变量y和一个自变量x之间的关系。例如，我们想研究人的身高与体重的关系，需要搜集大量不同人的身高和体重数据，然后建立一个一元线性模型。接下来，需要对未知的参数进行估计，这里可以采用最小二乘法。最后，要对回归方程进行显著性检验，来验证y是否随着x线性变化。这里，我们通常采用t检验。
二、方差分析
在实际工作中，影响一件事的因素有很多，人们希望通过实验来观察各种因素对实验结果的影响。方差分析是研究一种或多种因素的变化对实验结果的观测值是否有显著影响，从而找出较优的实验条件或生产条件的一种数理统计方法。
人们在实验中所观察到的数量指标称为观测值，影响观测值的条件称为因素，因素的不同状态称为水平，一个因素可能有多种水平。
在一项实验中，可以得到一系列不同的观测值，有的是处理方式不同或条件不同引起的，称为因素效应。有的是误差引起的，称做实验误差。方差分析的主要工作是将测量数据的总变异按照变异原因的不同分解为因素效应和试验误差，并对其作出数量分析，比较各种原因在总变异中所占的重要程度，作为统计推断的依据。
例如，我们有四种不同配方下生产的元件，想判断他们的使用寿命有无显著差异。在这里，配方是影响元件使用寿命的因素，四种不同的配方成为四种水平。可以利用方差分析来判断。
三、判别分析
判别分析是用来进行分类的统计方法。我来举一个判别分析的例子，想要对一个人是否有心脏病进行判断，可以取一批没有心脏病的病人，测其一些指标的数据，然后再取一批有心脏病的病人，测量其同样指标的数据，利用这些数据建立一个判别函数，并求出相应的临界值。
这时候，对于需要判别的病人，还是测量相同指标的数据，将其带入判别函数，求得判别得分和临界值，即可判别此人是否属于有心脏病的群体。
四、聚类分析
聚类分析同样是用于分类的统计方法，它可以用来对样品进行分类，也可以用来对变量进行分类。我们常用的是系统聚类法。首先，将n个样品看成n类，然后将距离最近的两类合并成一个新类，我们得到n-1类，再找出最接近的两类加以合并变成n-2类，如此下去，最后所有的样品均在一类，将上述过程画成一张图。在图中可以看出分成几类时候每类各有什么样品。
比如，对中国31个省份的经济发展情况进行分类，可以通过收集各地区的经济指标，例如GDP，人均收入，物价水平等等，并进行聚类分析，就能够得到不同类别数量下是如何分类的。
五、主成分分析
主成分分析是对数据做降维处理的统计分析方法，它能够从数据中提取某些公共部分，然后对这些公共部分进行分析和处理。
在用统计分析方法研究多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。
主成分分析是对于原先提出的所有变量，将重复的变量（关系紧密的变量）删去多余，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。
最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var(F1)越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。
如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分，依此类推可以构造出第三、第四，……，第P个主成分。
六、因子分析
因子分析是主成分分析的推广和发展，它也是多元统计分析中降维的一种方法。因子分析将多个变量综合为少数几个因子，以再现原始变量与因子之间的相关关系。
在主成分分析中，每个原始变量在主成分中都占有一定的分量，这些分量（载荷）之间的大小分布没有清晰的分界线，这就造成无法明确表述哪个主成分代表哪些原始变量，也就是说提取出来的主成分无法清晰的解释其代表的含义。
因子分析解决主成分分析解释障碍的方法是通过因子轴旋转。因子轴旋转可以使原始变量在公因子（主成分）上的载荷重新分布，从而使原始变量在公因子上的载荷两级分化，这样公因子（主成分）就能够用哪些载荷大的原始变量来解释。以上过程就解决了主成分分析的现实含义解释障碍。
例如，为了了解学生的学习能力，观测了许多学生数学，语文，英语，物理，化学，生物，政治，历史，地理九个科目的成绩。为了解决这个问题，可以建立一个因子模型，用几个互不相关的公共因子来代表原始变量。我们还可以根据公共因子在原始变量上的载荷，给公共因子命名。
例如，一个公共因子在英语，政治，历史变量上的载荷较大，由于这些课程需要记忆的内容很多，我们可以将它命名为记忆因子。以此类推，我们可以得到几个能评价学生学习能力的因子，假设有记忆因子，数学推导因子，计算能力因子等。
接下来，可以计算每个学生的各个公共因子得分，并且根据每个公共因子的方差贡献率，计算出因子总得分。通过因子分析，能够对学生各方面的学习能力有一个直观的认识。
七、典型相关分析
典型相关分析同样是用于数据降维处理，它用来研究两组变量之间的关系。它分别对两组变量提取主成分。从同一组内部提取的主成分之间互不相关。用从两组之间分别提取的主成分的相关性来描述两组变量整体的线性相关关系。
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）。
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。
药学是连接健康科学和化学科学的医疗保健行业，它承担着确保药品的安全和有效使用的职责。下面是为大家整理的药学毕业论文5000字，供大家参考。
一、实验室管理体制存在的弊端
(一)规模较小
实验室隶属于教研室，只供教研室开设的教学课程使用。
各个实验室自成体系，彼此独立分散，致使实验室在数量上不断膨胀，规模小，且重复建设多，综合优势难以形成;由于资金短缺，各实验室无法购买较高级的大型仪器设备，无力更新过时的设备，
只能重复购置小型仪器设备，无法形成教学、科研上的综合优势。
这种管理体制落后、小而全、资源利用率低的实验室模式造成了人、财、物资源的重复投入，已无法适应现代高校实验教学改革的发展。
(二)实验室资源管理效率低，管理制度不明确
实验室各种资源的使用、配置、统计与管理是一项非常复杂的工作，用手工操作工作量会很大，而且准确性低，容易积压浪费。
特别是低值易耗品的耗材统计，不可能每学期采购的都刚好够用，手工账本无法体现出结余之后的进账，变成每次进账都几乎在写同样的内容。
(三)不重视实验室专业技术队伍建设
以往的管理中，实验技术人员主要做辅助性工作，没有明确的工作量考核办法，现有的职称评定标准又很难认定他们的工作量;加上科研任务少，高水平的论文和科研成果难以产出，职称难以晋升，导致实验技术人员工作积极性不高，
缺乏职业发展动力;工作职责一刀切，分类管理措施不到位;实验技术人员的进修和业务培训一直得不到应有重视，缺乏系统的培养培训机制，发展严重受限，致使实验技术人员总体水平下降，跟不上教学改革发展需要。
这些问题在一定程度上也造成对提高学校教学水平和科研水平的制约。
二、实验室管理体制改革的措施
(一)进行实验室重构整合，优化实验教学体系
为了保障各项药学实验更有质量、更有效率地进行，应建立药学系精密仪器室，为师生的实验教学和科研工作提供有利条件，将原来的基础化学实验室、无机化学实验室、有机化学实验室与天平室进行重构整合，
使其成为能同时服务多门学科的实验室，提高实验室的使用率。
还应建立库房，包括化学危险品库房、玻璃仪器和普通试剂库房两类。
库房应综合采光度、通风、防潮等因素来建设，靠近消防装置。
化学危险品库房存放的试剂具有一定危险性或易致毒，应严格保持通风干燥，严禁明火;玻璃仪器和普通试剂库房主要存放无毒且性质稳定的试剂、药材和普通玻璃仪器等，按性质分类摆放。
实验室的重构整合，能切实解决实验室建设条块分割、重复建设、资源浪费等一系列难题，做到资源共享，提高效益，促进学科间的交叉渗透与融合，为实验教学人才培养、深入开展实验教学内容与方法改革搭建了平台，为各专业学生的实践教学提供强有力的保障。
(二)建设高素质实验技术队伍,提高实验教学管理水平
由于目前学科的相互交叉,实验室规模不断扩大,实验技术人员越来越紧缺,对现有实验技术人员应该进行专业培训,使其成为高素质技术人员多面手,可以独立完成多门实验课的准备。
应做到博采众长,兼容并蓄，可以将实验技术人员送到省内外兄弟院校进行为期半年或一年的脱产学习，在进修之前，必须安排每位成员的具体进修任务，规定参加某些考试，学习某些实验课程，掌握某些高精密仪器，
每位进修返校的实验技术人员，各方面能力都能大大提高，同时也能为本校实验室的教学管理引入一些先进的管理经验，由此提高整个实验队伍的整体素质，加快实验室教学与科研的发展脚步。
(三)建立智能型实验室网络管理系统
应用网络技术和多媒体技术可以发挥计算机在监控实验室的运行、检索情报信息、掌握药品材料库存和采购信息、共享信息资源等方面的重要作用。
创建智能型实验室网络管理系统，实现实验室管理的智能化是综合利用教学科研信息资源的最有效方法。
1.智能管理系统在实验仪器管理中的应用。
这是药学实验室常规管理的主要内容之一，可以查看实验室运行状态如何，资源配置是否合理达标，有无积压浪费，做到实时跟踪管理。
根据每个实验室的实际需求来设计实用、科学的管理要求和措施，即以仪器设备的基本参数作为数据库建立查询系统，只需输入如品名、规格型号或用途等，便可即时查询到这种仪器设备的购入数量和时间、使用状况、操作说明书、技术性能、结构图以及维修记录等。
这不但有利于实验室的管理维护，也更方便教学和科研人员了解和使用仪器设备。
还能设计实验仪器预约系统，教学和科研人员可随时登录查阅所需仪器的各种信息，无需管理人员配合，不受时间限制，既能提高仪器设备使用效率，又能降低管理成本。
2.智能管理系统在实验药品及材料管理中的应用。
使用计算机对实验低值易耗品进行实时登记，建立明细账目，实现仓储式规范化管理，做到对药品及材料出入量、药品库存量、实验经费、学期消耗等资料信息了如指掌，及时调整采购计划，可避免重复购置，
提高常用玻璃仪器的使用率和有限资金的利用率，从而提高实验教学的质量。
实验药品及材料的管理是一种波动性很大的动态管理，应该把实验药品与消耗材料的库存记录表设计为一个自动更新的数据表，自动刷新库存量的记录。
这种管理方法有很强的实用性，可以准确记录低值易耗品的采购、领用、库存，并联网接受各实验室预订计划，既能满足教学与科研需要，又可避免积压浪费。
三、加强药学实验室的建设与管理
(一)实行规范化、科学化管理
结合学校的实际情况，制定完善实验室工作的各种管理规定，如材料低值易耗品管理办法，危险品管理规定，精密贵重仪器和大型设备管理规则，实验人员守则及实验室守则等一系列制度，汇编成册。
要不断提高实验室的工作效率和水平，不断提高实验教学和科研质量，就必须有较为规范、科学的管理规章制度，使教学和管理工作有章可循，有法可依，促进实验室高层次的建设发展。
(二)加强实验技术队伍建设
实验技术人员是科学研究、教学实验的直接组织者和实施者，他们的知识结构、专业水平、工作热情直接关系到教学及科研工作的进度和成果。
因此，一支高素质的实验技术队伍是高校建设发展最有利的武器。
(三)加强实验设备与实验耗材的管理
实验室设备的管理涉及：仪器档案的建立，仪器专人负责制，仪器的标准操作文件的制定，使用登记本建立，定期保养与维护登记，仪器报废、转入制度等。
实验室建设应按教育部实验室评估标准开展工作，认真做好实验设备的资产登记、统计工作，对其建账建卡，进行定期维护保养，确保仪器设备正常使用。
仪器设备是我院的重要资源和保障，为了保证仪器正常运转，避免仪器损坏，我院仪器设备管理工作要不断加强、不断完善规范。
实验耗材的管理涉及：建立实验用品分类账，低值易耗品明细账，实验耗材领用登记制度，正确存放和保管化学试剂制度等。
实验室应根据试剂的性质、周围的环境及实验室的条件等分类存放，还要根据各类危险品的性质在存放过程中采取必要的隔热、防潮、防晒等保护措施，防止试剂吸湿潮解、变质失效及标签脱落等，
同时也要防止有毒的挥发性化学试剂对环境造成污染。
在物质的制备、萃取及重结晶提纯等实验中，应尽可能采用无毒无害的溶剂代替挥发性有机溶剂。
环保理念已日益深入人心，在化学类实验管理中，化学实验绿色化这个课题需要进一步认真研究。
四、实验室管理体制改革的思考
实验室管理体制改革是个涉及面较广的复杂问题，改革的开始不可能尽善尽美，但不改革创新就不会有出路。
实验室管理体制的改革更应突出以人为本，加强实验队伍建设，引进竞争机制，重视业务培训，提高人员综合素质，才能跟上实验室管理体制改革的步伐，在新形势下保障实验教学工作的顺利进行。
先进的实验条件和仪器设备、高素质的实验技术人员、现代化的管理是高校实验教学和科研工作迅猛发展的必要条件。
实验室建设与管理至关重要，我院的药学实验室从建立之日起一直在不断摸索适合自身建设与管理的体制，其间面临的难题需要在实践中不断探索并解决，实验教学改革正在不断加强，实验技术人员水平也在不断提高，
现在毕业论文都需要查重，不能直接使用网上的文章，下面列举不同目的下中药学毕业论文范文的获取方式。你如果是想获取中药学毕业论文参考资料，可以去知网、维普、万方等数据库查询，里面的期刊论文和硕士学位论文都有很好的借鉴作用。你如果是不知道中药学毕业论文怎么写，可以先看学校毕业论文的格式要求，然后找篇优秀的中药学毕业论文模仿。本科毕业论文不对外公布、不上知网等数据库，网上流传的很多中药学本科毕业论文质量不佳且不是定稿，参照时注意鉴别。优秀中药学本科毕业论文你可以去学校图书馆等内部数据库寻找，或者找论文指导老师求助一篇。中药学本科毕业论文以实验类居多，论文框架和研究方法可以借鉴，但实验数据和图谱需要实验获取，如果在校外实习，无法获取实验数据和图谱时，可以去药标网求助。中药学实验类毕业论文专业性强，只有本专业的并且有实验条件的才可很好的完成。
药学的毕业论文写法如下：
谈怎么写之前，先说写哪一类，我给你分开来说。药学专业毕业论文分综述类、调研类和实验类。药学专科毕业论文可以写综述类或者实习报告。
药学本科毕业论文要求有数据分析，只能写调研类和实验类，且大部分学校会要求写实验类。调研类毕业论文，可通过调查问卷收集数据进行分析。
也可对已有的数据进行回顾性分析(例如医院某一段时间处方用药的分析)实验类毕业论文，分药剂、药分、药化、药理等实验，选题也各不相同。
一般制备工艺和质量研究类较容易。实验类毕业论文关键是要有实验数据和图谱，这点你也可去药标网求助。毕业论文一般都要求实验类了，在校的去找有课题能带实验的老师，感兴趣有招人就可以。校外实习的话能去药检所的就去，不能的去能提供课题的药企qc岗。
药学学子的课程主要以研究药剂学、药理学、药物化学、药物合成等方面的知识和技能为主。药学毕业论文分类：
一、药学专业毕业论文分综述类、调研类和实验类。
二、药学专科毕业论文可以写综述类或者实习报告。
三、药学本科毕业论文要求有数据分析，只能写调研类和实验类，且大部分学校会要求写实验类。调研类毕业论文，可通过调查问卷收集数据进行分析，也可对已有的数据进行回顾性分析(例如医院某一段时间处方用药的分析)。
四、实验类毕业论文，分药剂、药分、药化、药理等实验，选题也各不相同。一般制备工艺和质量研究类较容易。
我所要研究的课题是“中国医药批发企业现状与发展”。对一个医药批发企业来说，最重要的就是药品的来源和销售，每个医药企业都有固定的供应商和一定的营销手段，药品的供应需要医药物流的支持，而销售呢，就需要医药销售的支持，所以医药批发企业的现状与发展，是随着医药物流和医药销售而走的。 然而，在进公司工作一段时间后，我慢慢的对企业有了一定的了解，知道了一个医药批发企业如果想做大做好，就要运用网络，建立医药电子商务，这样医药批发企业才会有更好的发展。最后，我根据自己的个人看法，对医药批发企业的发展趋势做了几点归纳， 本次我要做的课题的目的和意义是：随着医药行业的发展，医药批发企业也孕育而生，得到了飞速的发展。而医药批发企业又是药厂与医院、药店的连接线，所以，医药批发企业的现状和发展再医药行业中占有很重要的地位。同时，本次所做的课题，让我深刻地了解了医药批发企业现状与发展。使我对医药批发企业有了一个深刻的了解。同时对我以后的工作有很大的帮助。
药学的毕业论文写法：谈怎么写之前，先说写哪一类，我给你分开来说。药学专业毕业论文分综述类、调研类和实验类。药学专科毕业论文可以写综述类或者实习报告。
药学本科毕业论文要求有数据分析，只能写调研类和实验类，且大部分学校会要求写实验类。调研类毕业论文，可通过调查问卷收集数据进行分析，也可对已有的数据进行回顾性分析(例如医院某一段时间处方用药的分析)实验类毕业论文，分药剂、药分、药化、药理等实验，选题也各不相同。
一般制备工艺和质量研究类较容易。实验类毕业论文关键是要有实验数据和图谱，这点你也可去药标网求助。毕业论文一般都要求实验类了，在校的去找有课题能带实验的老师，感兴趣有招人就可以。校外实习的话能去药检所的就去，不能的去能提供课题的药企qc岗。
药学是连接健康科学和化学科学的医疗保健行业，它承担着确保药品的安全和有效使用的职责。下面是为大家整理的药学毕业论文5000字，供大家参考。
一、实验室管理体制存在的弊端
(一)规模较小
实验室隶属于教研室，只供教研室开设的教学课程使用。
各个实验室自成体系，彼此独立分散，致使实验室在数量上不断膨胀，规模小，且重复建设多，综合优势难以形成;由于资金短缺，各实验室无法购买较高级的大型仪器设备，无力更新过时的设备，
只能重复购置小型仪器设备，无法形成教学、科研上的综合优势。
这种管理体制落后、小而全、资源利用率低的实验室模式造成了人、财、物资源的重复投入，已无法适应现代高校实验教学改革的发展。
(二)实验室资源管理效率低，管理制度不明确
实验室各种资源的使用、配置、统计与管理是一项非常复杂的工作，用手工操作工作量会很大，而且准确性低，容易积压浪费。
特别是低值易耗品的耗材统计，不可能每学期采购的都刚好够用，手工账本无法体现出结余之后的进账，变成每次进账都几乎在写同样的内容。
(三)不重视实验室专业技术队伍建设
以往的管理中，实验技术人员主要做辅助性工作，没有明确的工作量考核办法，现有的职称评定标准又很难认定他们的工作量;加上科研任务少，高水平的论文和科研成果难以产出，职称难以晋升，导致实验技术人员工作积极性不高，
缺乏职业发展动力;工作职责一刀切，分类管理措施不到位;实验技术人员的进修和业务培训一直得不到应有重视，缺乏系统的培养培训机制，发展严重受限，致使实验技术人员总体水平下降，跟不上教学改革发展需要。
这些问题在一定程度上也造成对提高学校教学水平和科研水平的制约。
二、实验室管理体制改革的措施
(一)进行实验室重构整合，优化实验教学体系
为了保障各项药学实验更有质量、更有效率地进行，应建立药学系精密仪器室，为师生的实验教学和科研工作提供有利条件，将原来的基础化学实验室、无机化学实验室、有机化学实验室与天平室进行重构整合，
使其成为能同时服务多门学科的实验室，提高实验室的使用率。
还应建立库房，包括化学危险品库房、玻璃仪器和普通试剂库房两类。
库房应综合采光度、通风、防潮等因素来建设，靠近消防装置。
化学危险品库房存放的试剂具有一定危险性或易致毒，应严格保持通风干燥，严禁明火;玻璃仪器和普通试剂库房主要存放无毒且性质稳定的试剂、药材和普通玻璃仪器等，按性质分类摆放。
实验室的重构整合，能切实解决实验室建设条块分割、重复建设、资源浪费等一系列难题，做到资源共享，提高效益，促进学科间的交叉渗透与融合，为实验教学人才培养、深入开展实验教学内容与方法改革搭建了平台，为各专业学生的实践教学提供强有力的保障。
(二)建设高素质实验技术队伍,提高实验教学管理水平
由于目前学科的相互交叉,实验室规模不断扩大,实验技术人员越来越紧缺,对现有实验技术人员应该进行专业培训,使其成为高素质技术人员多面手,可以独立完成多门实验课的准备。
应做到博采众长,兼容并蓄，可以将实验技术人员送到省内外兄弟院校进行为期半年或一年的脱产学习，在进修之前，必须安排每位成员的具体进修任务，规定参加某些考试，学习某些实验课程，掌握某些高精密仪器，
每位进修返校的实验技术人员，各方面能力都能大大提高，同时也能为本校实验室的教学管理引入一些先进的管理经验，由此提高整个实验队伍的整体素质，加快实验室教学与科研的发展脚步。
(三)建立智能型实验室网络管理系统
应用网络技术和多媒体技术可以发挥计算机在监控实验室的运行、检索情报信息、掌握药品材料库存和采购信息、共享信息资源等方面的重要作用。
创建智能型实验室网络管理系统，实现实验室管理的智能化是综合利用教学科研信息资源的最有效方法。
1.智能管理系统在实验仪器管理中的应用。
这是药学实验室常规管理的主要内容之一，可以查看实验室运行状态如何，资源配置是否合理达标，有无积压浪费，做到实时跟踪管理。
根据每个实验室的实际需求来设计实用、科学的管理要求和措施，即以仪器设备的基本参数作为数据库建立查询系统，只需输入如品名、规格型号或用途等，便可即时查询到这种仪器设备的购入数量和时间、使用状况、操作说明书、技术性能、结构图以及维修记录等。
这不但有利于实验室的管理维护，也更方便教学和科研人员了解和使用仪器设备。
还能设计实验仪器预约系统，教学和科研人员可随时登录查阅所需仪器的各种信息，无需管理人员配合，不受时间限制，既能提高仪器设备使用效率，又能降低管理成本。
2.智能管理系统在实验药品及材料管理中的应用。
使用计算机对实验低值易耗品进行实时登记，建立明细账目，实现仓储式规范化管理，做到对药品及材料出入量、药品库存量、实验经费、学期消耗等资料信息了如指掌，及时调整采购计划，可避免重复购置，
提高常用玻璃仪器的使用率和有限资金的利用率，从而提高实验教学的质量。
实验药品及材料的管理是一种波动性很大的动态管理，应该把实验药品与消耗材料的库存记录表设计为一个自动更新的数据表，自动刷新库存量的记录。
这种管理方法有很强的实用性，可以准确记录低值易耗品的采购、领用、库存，并联网接受各实验室预订计划，既能满足教学与科研需要，又可避免积压浪费。
三、加强药学实验室的建设与管理
(一)实行规范化、科学化管理
结合学校的实际情况，制定完善实验室工作的各种管理规定，如材料低值易耗品管理办法，危险品管理规定，精密贵重仪器和大型设备管理规则，实验人员守则及实验室守则等一系列制度，汇编成册。
要不断提高实验室的工作效率和水平，不断提高实验教学和科研质量，就必须有较为规范、科学的管理规章制度，使教学和管理工作有章可循，有法可依，促进实验室高层次的建设发展。
(二)加强实验技术队伍建设
实验技术人员是科学研究、教学实验的直接组织者和实施者，他们的知识结构、专业水平、工作热情直接关系到教学及科研工作的进度和成果。
因此，一支高素质的实验技术队伍是高校建设发展最有利的武器。
(三)加强实验设备与实验耗材的管理
实验室设备的管理涉及：仪器档案的建立，仪器专人负责制，仪器的标准操作文件的制定，使用登记本建立，定期保养与维护登记，仪器报废、转入制度等。
实验室建设应按教育部实验室评估标准开展工作，认真做好实验设备的资产登记、统计工作，对其建账建卡，进行定期维护保养，确保仪器设备正常使用。
仪器设备是我院的重要资源和保障，为了保证仪器正常运转，避免仪器损坏，我院仪器设备管理工作要不断加强、不断完善规范。
实验耗材的管理涉及：建立实验用品分类账，低值易耗品明细账，实验耗材领用登记制度，正确存放和保管化学试剂制度等。
实验室应根据试剂的性质、周围的环境及实验室的条件等分类存放，还要根据各类危险品的性质在存放过程中采取必要的隔热、防潮、防晒等保护措施，防止试剂吸湿潮解、变质失效及标签脱落等，
同时也要防止有毒的挥发性化学试剂对环境造成污染。
在物质的制备、萃取及重结晶提纯等实验中，应尽可能采用无毒无害的溶剂代替挥发性有机溶剂。
环保理念已日益深入人心，在化学类实验管理中，化学实验绿色化这个课题需要进一步认真研究。
四、实验室管理体制改革的思考
实验室管理体制改革是个涉及面较广的复杂问题，改革的开始不可能尽善尽美，但不改革创新就不会有出路。
实验室管理体制的改革更应突出以人为本，加强实验队伍建设，引进竞争机制，重视业务培训，提高人员综合素质，才能跟上实验室管理体制改革的步伐，在新形势下保障实验教学工作的顺利进行。
先进的实验条件和仪器设备、高素质的实验技术人员、现代化的管理是高校实验教学和科研工作迅猛发展的必要条件。
实验室建设与管理至关重要，我院的药学实验室从建立之日起一直在不断摸索适合自身建设与管理的体制，其间面临的难题需要在实践中不断探索并解决，实验教学改革正在不断加强，实验技术人员水平也在不断提高，
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....
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。
数据审核是医学论文审稿流程的重要环节 ，可以保障论文质量且有效防范学术不端。 01 审稿人如何识别数据真假？ 我将通过以下案例 ，利用GraphPad Prism 软件教大家识别文章是否存在论文造假的嫌疑！ 实际案例： 验证： 在数据审核时，审稿人认 为 两 组 患 者 LVEDD的均值相差并不大 ，对其是否真的具有统计学意义存疑。虽然稿件并未提供 LVEDD 的原始数值 ，应 用 GraphPad Prism 软 件 ，编 辑 仍 可 以利用文中提供的均数 ，标准差及样本量进行两样 本 均 数 的 t 检 验 ，从 而 对 统 计 结 果 进 行 验证。 操作： 打 开 软件 ，在欢迎界面 New Table & Graph 选框中选择 Column → Enter and plot error values already calculated elsewhere → Mean，SD，N → Create，创建并进入数据表。 录入数据后 ，在工具栏选择 Analyze → Column analyses → t tests （and nonparametric tests） → OK。Parameters 对 话框中 ，可选择非配对的 t 检验（Unpaired t test. Assume both populations have the same SD）或方差不齐时的 t’检验（Unpaired t test with Welch’s correction. Do not assume equal SDs）。 在不知道方差齐性的情况下 ，先选择 t 检验 ，点击 OK，即可生成统计结果表单。 如果方差齐性检验的 P ＞ ，说明两样本方差相等 ，表单中 t 检验有效 反之 ，则需返回到 Parameters 对话框 ，选择方差不齐时的 t’检验。 结论： 本例两组方差齐次性检验的 P ＞ （F test to compare variances，P ＝ ），且 t 检验的 P ＝ ，说明两组患者的 LVEDD 不具有统计学差异 ，文章的结果确实存在问题。之后审稿人用同样的操作对文章的其他数据逐一进行检验，又发现多处 P值错误。编辑部经讨论，认为此稿件数据不可靠 ，结论不可信 ，给予退稿。 02 Prism 9数据处理教程 一、轻松上手新功能教程 1、GraphPad 新功能介绍 2、GraphPad Prism入门-Prism速览 3、GraphPad Prism入门-Prism的数据表 4、GraphPad 视频:主成分分析(PCA) 5、GraphPad 视频:多变量数据表 6、GraphPad 统计教程:如何做T检验 7、GraphPad 绘制光滑曲线视频教程 8、GraphPad 做独立T（配对T）检验估算图 9、GraphPad 单因素方差分析 10、GraphPad 自动标注两两比较结果 11、GraphPad 双Y轴叠加柱状图绘制视频教程 二、手把手教你用GraphPad做符合SCI投稿的标准图 1、配对t检验的统计分析及图形绘制 2、重复测量资料方差分析的统计分析与图形绘制 3、完全随机设计资料方差分析的统计分析及图形绘制 4、成组设计的t检验的统计分析及图形绘制 5、简单线性回归和线性相关的图形绘制 6、重复测量资料方差分析的统计分析与图形绘制 7、简单线性回归和线性相关的图形绘制 8、两组独立样本的秩和检验的统计分析与图形绘制 9、因设计资料方差分析的统计分析与图形绘制2 10、多组独立样本的秩和检验的统计分析与图形绘制 11、非线性拟合（拟合存活曲线） 12、通过实例学习GraphPad_Prism作图的流程 三、GraphPad教你如何做高逼格SCI统计图 1、SCI制图规范及简介 2、Excel2013作图 3、Graphpad制图 4、Graphpad制作生存曲线 5、lmageJ作图 6、Photoshop拼图 7、PPT拼图 8、Grappad绘制单式柱状图 9、Grappad绘制复式柱状图 10、Graphpad绘制相关性曲线 11、Graphpad绘制柱状散点图 12、Graphpad绘制折线图(实操) 13、Graphpad拼图 14、Photoshop拼图(实操) 03 避免数据重复技巧 一、数据分析必备软件合集 salmon转录组数据分析工具 Python数据分析教程 Trifacta数据整理工具 Rapid Miner数据清洗工具 Rattle GUI数据处理转换 Qlikview 数据分析可视化 样本量计算-软件GPower 网页版SRTt统计学数据分析 网页版SHEsis数据统计分析 Epidate 数据分析工具 数据提取神器—GetData Graphpad 、sas 最新版 Stata中文版、spss 26、Origin2021 二、零基础精通科研数据处理 生存分析:生存曲线的绘制方法，多重比较和计划比较 Research Article图片类型分析 如何在多个软件中绘制Column图 XY图和Column图拓展 如何在多个软件中绘制双Y轴图 绘制显菩性差异的标注和连接线 双尾T检验:对两列数据进行F检验和双尾T检验 单尾T检验:对两列数据进行F检验和单尾T检验 细胞毒实验的半数抑制浓度IC50的计算方法 模糊数据图的重新绘图:原始数据补救 数据图在后期修改时如何调整字体 如何对图像中的颗粒等结构进行计数 如何测定图像中结构的大小和距离 共聚焦、电泳等图片的半定量分析 三、适合医学科研人员的统计学教程 T检验.docx 聚类分析.ppt 秩和检验.ppt P值和FDR的关系.docx 方差分析(ANOVA) .docx 医学统计学分析基本思路指南.docx 编辑视角下统计学知识的应用.pdf 统计学审查在医学论文审稿中的必要性.pdf 用R做贝叶氏斯分析 循证医学和临床医学论文中统计学问题编辑监审的必要性 MedCalc常用统计分析教程（思维导图版本）
多去看下别人的文章 学习下
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。
论文实证分析数据处理包括数据清洗、数据转换和数据分析。首先，进行数据清洗，包括检查数据质量、处理缺失值和异常值等。其次，进行数据转换，可以使用标准化、归一化等方法，使数据在同一尺度上进行比较。最后，进行数据分析，可使用统计方法、回归分析等进行实证研究。
靠数据，在科学研究中，数据的真实性非常重要，因为它是研究结论的基础。然而，有时候研究人员会故意或者无意地捏造或篡改数据，以达到他们想要的结果。造假数据是科学研究领域的一种严重的不端行为，这种行为可能会导致研究结果的严重偏差，甚至可能导致错误的结论，从而给社会和人类带来严重的影响。
那么，如何查出论文数据造假呢？首先，科学家会通过一些基本的数据分析技术来检查数据的真实性。例如，通过对数据的统计分析、数据的分布情况、数据的异常值等进行检查，可以初步判断数据是否存在问题。如果数据的分布情况和理论模型不符合，或者存在很多异常数据，那么就需要进一步检查数据的真实性。
其次，科学家会使用一些高级技术来检查数据的真实性。例如，科学家可以利用计算机程序对数据进行分析，通过检查数据的数字特征、数据的相关性等来判断数据是否存在问题。此外，还可以使用一些机器学习算法来检测数据的真实性，比如异常检测算法、聚类分析算法等。
最后，科学家还可以通过一些实验来验证数据的真实性。例如，可以进行复制实验来验证科学家的研究结果是否可重复；或者可以通过其他实验来验证数据的真实性。如果数据是造假的，那么在验证实验中结果会与原来的结果不符。
总之，检测论文数据造假需要科学家们运用多种技术手段和方法，并且需要进行多次实验和验证。只有这样，才能确保数据的真实性，保证科学研究的可靠性和科学精神的尊严。