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医学论文sci语言

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医学论文sci语言

您好,本社可以帮您完成,论文我们很专业,包修改,希望我的回答对您有帮助,望采纳!!!

SCI论文无非就是那几个大部。首先title要起得明了,让编辑一看你的标题就知道你是做什么的,目的是什么,编辑每天看那么多文章就喜欢看这种一看标题就很清楚的。其次是introduction,要综述一下前人的成就,解决了哪些问题,哪些问题没有解决而你针对这个问题提出你的观点,大致就是这样。method就是写你的实验方法,一定要如实写,说不准谁用你的进行了重复。result就是根据你的图和图表陈述结论,千万不要写你自己的看法或猜测,这部分要放讨论了。conclusion或者discussion,这部分就是写你对出现的结果的理解和分析,以及这个结果可能会出现什么影响。写完以后如果对语言部分不太自信,可以找论文润色公司对您的文章进行语言润色,然后再投稿。英国的sci期刊很重视语言是不是native的,润色的话我们实验室用的是艾德思论文润色,他们是欧美的编辑,觉得还不错。望采纳

sci医学论文如何去写,其实可以从11个要点入手:1、一定要有吸引力的题目,思路清晰的摘要和漂亮的图。这三者是决定SCI论文命运的关键。实际上大部分reviewer,审稿的方法是快速看一下SCI文章文章题目,摘要和图,如果这三者不满意,这篇文章基本就Over了。一定要让reviewer心情愉快!不要挑战他的心情!因为这些reviewer大多是大忙人,你让他觉得烦了,你的文章不会有好结果。2、标题简洁、明确,有力。尽量不要出现novel,new等字眼,从逻辑的角度讲,写科技文章的目的就是报道新的进展,如果不新的话那也没有发表的必要了。从审稿人的角度讲,他首先不会因为你写了个new就会觉得你的文章有新意,有时候还会适得其反,让审稿人觉得你在挑战他的经验和智商,于是千方百计找你文章里不new的地方。中文杂志中经常会出现“初探”“初步研究”等词,这些都不宜在SCI文章中出现。3、Abstract里不要充斥大量数字。因为人对数字是最不敏感的,abstract需要的是清晰的逻辑思路,一定要层次分明。4、图与表的选择问题。能用图尽量用图表示,包括各种统计图。图更直观一些,表都是数字,很难理解的。如果一篇文章让reviewer看起来“难受”的话,结果就可想而知了。另外,近年来主张图尽量组合在一起,这样也容易理解一些。图也要涵盖足够的信息,不能动不动就出来一个图,一篇文章的图也不是越多越好,因为图占用太多的版面。5、参考文献和引用一定要规范。最好用文献管理软件(如Endnote)来编辑,不要手工制作,费力且不讨好。对于所有的投稿文章,参考文献全部重新查找,并用软件生成,确保不犯各种小错误。6、节标题的拼写一定要准确。不建议用一个单词,而建议用一个短语或句子。7、切忌超长段落。一般一个段落以3到5个句子为宜,千万不要追求一气呵成的感觉而堆在一起,动辄一页纸的大段落让谁看了都犯愁。一定要让文章看起来简洁清爽。8、图表切忌模糊不清。在审稿阶段图表和正文一般是分开的,要求图的质量要高,要有足够高的分辨率。9、遵循科技写作的常规要领。科技写作是有着自己的一套规则的,不讲规则只能是让审稿人觉得你是个新手或者非正规军,这样拒起稿来几乎没有什么心理压力。10、文章的格式要符合规则。一般来讲通篇双倍行距,段落之间留出空行,正文跟参考文献字体要区分开。11、写完后最好先找一个在国外呆过几年的中国人修改第1次(这样能纠正明显写作错误和表达,又明白你的写作意思),然后再找一个英语为母语的人修改(最好是学医的,这样能够纠正一些微小错误和表达习惯)。最终的目的是即使退稿也不是因为语言问题。人家修改完了注意在回信中致谢和在文章中致谢。

医学杂志sci语言

中华医学杂志英文版是sci,中华医学杂志是有中文版和英文版之分的,英文版名为ChineseMedicalJournal,CN:11-2154/R,ISSN:0366-699,是中华医学会会刊,创刊于1887年,半月刊,是中国惟一被SCI核心版收录、具有百年以上历史的医学期刊。

《中华医学杂志》设有述评、专家论坛、医药卫生策略探讨、论著(临床、基础研究)、临床病理讨论、疑难病例析评、学术争鸣、循证医学、病例报告、技术交流、临床医学影像、药物与临床、标准与规范、会议纪要、专题笔谈、综述、讲座、继续教育园地、国内外学术动态、医学动态、读者来信、书评(或书讯)、人才交流与招聘以及学术活动预告等栏目。

中华医学杂志投稿要求

《中华医学杂志》来稿应具先进性、科学性和逻辑性。要求资料真实,当报道以人为研究对象的试验时,作者应该说明其遵循的程序是否符合负责人体试验的委员会(单位、地区、国家)所制定的伦理学标准并得到该委员会的批准,是否取得受试对象或其亲属的知情同意书。

数据可靠、论点明确、结构严谨、文字通顺。论著、综述等一般不超过4000字(不包括图表和参考文献),技术交流、病例报告等一般不超过1500字(包括图表和参考文献)。

并不一定。并不是所有英文医学期刊都被SCI收录了,能在SCI收录的期刊上发表的文章才是“SCI论文”。

SCI收录全世界出版的数、理、化、农、林、医、生命科学、天文、地理、环境、材料、工程技术等自然科学各学科的核心期刊约3500种。

作为一部检索工具,SCI一反其它检索工具通过主题或分类途径检索文献的常规做法,而设置了独特的“引文索引”(Citation Index)。即通过先期的文献被当前文献的引用,来说明文献之间的相关性及先前文献对当前文献的影响力。

SCI以上做法上的特点,使得SCI不仅作为一部文献检索工具使用,而且成为科研评价的一种依据。科研机构被SCI收录的论文总量,反映整个机构的科研、尤其是基础研究的水平;个人的论文被SCI收录的数量及被引用次数,反映他的研究能力与学术水平。

相关文件:

2020年2月,教育部、科技部印发了《关于规范高等学校SCI论文相关指标使用树立正确评价导向的若干意见》,该文件要破除论文“SCI至上”,也要以此为突破口,拿出针对性强、操作性强的实招硬招,破除“唯论文”,树立正确的评价导向。

以上内容参考:百度百科-科学引文索引

问题一:SCI医学英文论文的写作步骤是什么 医学英语论文的基本格式内容: Title-论文题目 Author(s)-作者姓名 Affiliation(s)and address(es)-联系方式 Abstract-摘要 Keywords-关键词 Body-正文 Acknowledgement-致谢 References-参考文献 Appendix-附录,可空缺 Resume-作者简介,视刊物而定 Covering letter投稿信 其中正文为论文的主体部分,包括以下五部分: Introduction-引言/概述 Materials and Methods-材料和方法 Results-结果 Discussion-讨论 Conclusion-结论/总结2 问题二:中华医学杂志英文版怎样是投稿成功 款到定版了吗 问题三:能发表英文论文的的中国医学期刊有哪些 学术论文是科学或者社会研究工作者在学术书籍或学术期刊上刊登的呈现自己研究成果的文章。学术论文往往强调原创性的工作总结,但也可以是对前人工作总结的回顾及做出评价,后者也往往被称为综述性文章(Review)。学术论文的出版正在经历着重大变化,出现了从传统的印刷版到网络上电子格式的兴起。论文中最重要的就是论点、论据和论证,所以在写作中,一定要对这三点加以重视。 论文写作,简单的说,就是大专院校毕业论文的写作,包含着本科生的学士论文,研究生的硕士论文,博士生的博士论文,延伸到了职称论文的写作以及科技论文的写作。一般来说,论文写作,即高校毕业生,科技工作者以及各科研机构,事业单位工作人员,依据一定的论文格式和字数要求,对学习和工作的学术总结和创新。[1] 论文一般由题名、作者、摘要、关键词、正文、参考文献和附录等部分组成,其中部分组成(例如附录)可有可无。论文各组成的排序为:题名、作者、摘要、关键词、英文题名、英文摘要、英文关键词、正文、参考文献和附录和致谢。 下面按论文的结构顺序依次叙述。 题目 (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。 命题方式 简明扼要,提纲挈领。英文题名方法①英文题名以短语为主要形式,尤以名词短语最常见,即题名基本上由一个或几个名词加上其前置和(或)后置定语构成;短语型题名要确定好中心词,再进行前后修饰。各个词的顺序很重要,词序不当,会导致表达不准。②一般不要用陈述句,因为题名主要起标示作用,而陈述句容易使题名具有判断式的语义,且不够精炼和醒目。少数情况(评述性、综述性和驳斥性)下可以用疑问句做题名,因为疑问句有探讨性语气,易引起读者兴趣。③同一篇论文的英文题名与中文题名内容上应一致,但不等于说词语要一一对应。在许多情况下,个别非实质性的词可以省略或变动。④国外科技期刊一般对题名字数有所限制,有的规定题名不超过2行,每行不超过42个印刷符号和空格;有的要求题名不超过14个词。这些规定可供我们参考。⑤在论文的英文题名中。凡可用可不用的冠词均不用。 署名 (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。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。 引言 (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。 材料方法 (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。 实验结果 (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......>> 问题四:发表了医学英文sci论文可以作为评审副高条件吗 完全可以的! 医学SCI期刊发表论文7大流程注意事项 科研学者离不开SCI论文,SCI论文是科研成功的展现,是每个热衷于学术的学者的一种学术追求。如何写好一篇好SCI论文和成功投稿是每个学者需要认真思考的问题。下面华笙医学编译就医学sci论文发表前需要了解的一些信息进行分享。 投稿,通常是让人兴奋的,经历了这么久的实验写作,终于能够与大众分享,也希望得到大家的认可。可是医学SCI论文在投稿过程中总会出现以下各种各样的问题。1.未完全遵守期刊的作者须知作者提出的咨询显示出他们没看过或没有遵守期刊的作者须知,这对AMA委员会来说是最大众的问题。所以在投稿之前,作者们一定要将所投递期刊的作者须知浏览一遍,确保自己论文的内容与期刊相符。2.一稿多投作者不可同时将同一篇论文同时投稿到两家以上的期刊,就算是部分论文也不行。此规定对即使是两家分属地方与国际、不同读者群的期刊也适用。虽然很多作者没注意到,不过重复发表是违反发表道德的。而且如果同时出现两家期刊收录的情况,也会引起不必要的争端,所以在论文投递中,作者必须做到一稿一投。3.数据不一致文中提及的数字经常跟图表的数据不一样或没加上去。这便涉及到论文撰写过程中数据的统一,不管是文本中的数据还是图表中的数据,只要论述的是相同的内容,理所当然的数据也是一致的,所以切莫出现这类数据不统一、不一致的情况。4.未能保护病患者身份医学案例报告通常有些照片或文字可能泄露病患身份给读者。根据发表道德,此举极不恰当,而且病人签署了知情同意书,作者就应该确保病患身份不被认出。所以在出现病患身份的内容中,作者应该使用必要的代号或者名称,将病患的信息保护好。5.参考文献错误遗漏参考文献、参考文献和内文引用编号对不上、而参考文献排版错误又是另一个常见的问题,遗漏和不正确的参考文献会影响论文的可信度。当别人通过你的文献索引查找文献时却发现对不上内容,这样的文献引用不但没有意义,而且更会让别人怀疑说引用文献的真实性。6.夸大结论虽然一个强而有力的结论是很重要的,编辑发现数据无法完全支持这些夸大的结论。论文的撰写要求便是实事求是,所以在结论的撰写中也是如此,过分夸大的结论不但没有任何意义,同时也会让读者对论文的价值产生考量。7.对文字编辑的质疑太过轻率文字编辑在返还修改文稿的同时会附上说明信解释原因,但作者经常在了解原因前就先质疑文字编辑的修改。其实文字编辑之所以会提出修改意见,那么便是自己的论文可能在这些方面存在问题或者只是说明的不够清楚,但不管是哪个原因,我们都不应该轻易的质疑,要先确认没有存在该问题,再做出必要的说明。 医学SCI论文投稿时还应该注意的问题是:填写著作权、利益冲突、道德委员会批准等的表单是发表过程中很重要的项目,但作者总觉得这个工作累赘,经常把没填完或填错的表单递交出去,这样导致编辑部与作者间必须要多次来回沟通,进而耽误论文发表进程。 对于医学论文写作发表投稿需要了解的问题还有很多,希望各位学者能在工作之余,多抽些时间来看文献和了解一些行业前沿信息。只有这样,你的科研论文才有可能有创新性和时效性。 问题五:sci医学论文写作问题,怎么用英文写好一篇医学论文? 如果刚开始你是中文稿,可以自己翻译好了去投稿,但是最好投稿之前让导师看下,有语言问题让导师帮你改或者找公司帮着改下,这样后续会少走弯路。当时自己是直接去投稿,一审直接就是语言问题,被导师骂了一塌糊涂,让去找奈普格编译润色,后续问题也就迎刃而解。所以sci论文的语言和学术一样重要。 问题六:如何在医学杂志投稿发论文? 首先,要确定好发什么级别和研究方向的文章,然后找到相应的期刊、杂志。然后投稿过去,等到收录用通知即可。 但是,想发医学类核心期刊,确实是比较困难,原因: 1、为了评审核心期刊,应对新闻出版广电总局的各类审核,多数想要寻求发展的期刊,不断压缩版面,稿件质量精益求精,这导致论文被退稿或返修的几率大幅增加。 2、面对年审等突发时间,杂志的刊期会出现突发变动,可能原本已经计划出刊的文章会推迟见刊,作者应为各种因素预留时间,避免因意外情况导致的延期出刊。 核心期刊正常的审稿周期为1-3个月,且审核严格,退稿、返修几率更大,这意味着在流程上耗费的时间更久;且核心期刊版面有限,投稿竞争更加激烈,即使被录用,排刊也比普通期刊晚很多,因此找些代理机构还是要快些。我去年评职称,就查阅了中文中文期刊在线,发了篇临床医学的,见刊还是蛮快的。 问题七:医学SCI论文投稿的格式是什么? 论文写作模板在万维书刊网上有不少,该站上每一个刊物的简介下面都有一个论文模板按钮,您点击后会进入到该站的投稿交流版块,上面有上百个各个期刊的模板,您可以去参考一下! 问题八:如果打算写医学sci论文,请问英语该达到怎样的水平,怎么才能达到这样的水平 个人觉得,要是英语不是很好的童鞋,不想花那么多时间和精力在英语润色上也可以交给专业的翻译和润色机构毕竟进行科研和为了发表而绞尽脑汁写英语比起来,前者的时间更有效率也更经济,之前有师兄用过派利希,专业又修改的比自己的好多了,我是觉得这种好多了,省时省心。 当然腻害的童鞋也是可以自己慢慢去琢磨,反正我试过一次之后就基本上是自己写个英文的大概,然后拿去改就好了。

英文医学论文都是sci么?“并不一定。并不是所有英文医学期刊都被SCI收录了,能在SCI收录的期刊上发表的文章才是“SCI论文”。”只是说他们是英文为主!

医学论文语言

据学术堂了解,前言是论文正文的开头,是正文最开始的地方,主要是书写在该课题研究过程中前人存在哪些问题、作者想要通过怎样的方式去解决问题、作者的研 究成果会对未来的发展产生怎样的影响和价值,可以说是整篇文章的点睛之处,非常重要。但是很多人并没有意识到前言的重要性,在写作过程中也存在很多问题, 如条理不清、中心不明、篇幅过长等等。必须要充分了解前言的定义、来源和作用,才能写好前言,增加论文的魅力。一、论文前言的定义前言也叫引言,是论文的开场白,写在论文最前位置,与导言、序言类似的一部分内容。书写前言主要是为了将文章的来龙去脉想读者交代清楚,激发读者的阅读兴趣。在写作之前,需要对相关的研究内容进行了解,做好充分的准备,最大限度的将本课题研究的意义和价值交代清楚。二、论文前言的特点1、前言的长度要以论文的总字数为依据做出调整,一般五千字的论文,前言字数要控制在五百字左右,过短无法交代清楚写作目的,过长又会让人觉得乏味。2、前言要高度概括、重点突出。除了必须要交代的重点问题之外,其余内容应在正文中进行叙述,列表、插图以及一些客套的语言不应该出现在前言中。3、前言的写作应该尊重事实和科学,一些不适当的自我评价或未经科学证实的不能出现在前言中。三、论文前言的怎么写1、叙述式前言。这是最常见的前言写作方式,就是用精炼、概括的语言平铺直叙,将自己的思想明确的表述出来。2、引用式前言。指的是通过引用文献、古诗词、古文等来表达自己的中心思想,目的是为了体现论文的文学性、展示专业学术性。3、设问式前言。指的是通过设置问题的方式来表达自己的思想。这种方式更能激发读者的阅读兴趣。论文前言的撰写并不是只能使用一种写作方式,可以根据需要将两种不同的写作方式结合起来,这样写出的前言效果会更好,论文主旨的传达才会更清晰。四、论文前言写作的注意事项通过相关的调查发现,很多人在撰写论文前言的时候都会出现开门不见山、泛泛而谈、单纯罗列等问题,严重影响了前言的效果,也无法实现写作前的目的因此,在 撰写前言的时候要注意:第一,前言的内容要与课题研究的内容充分结合,开门见山,概括性的介绍研究的目的、意义以及内容等,但是不要写成文献综述的形式, 两者是有区别的。第二、准确性。要确保前言写作用词的准确性,不要使用一些似是而非的词语;引用的文献、诗词要有正确,论文本身是科学、严谨的,错误的引 用信息会是论文的可信度大大下降。第三,要控制前言的长度,切记繁琐、冗长。

无论哪个翻译软件翻出来的都是比较生硬的,一眼就能看出来。如果非要用软件翻的话,谷歌在线翻译相对来说好一些,不过还是推荐人工来翻译,北京译顶科技那边都是人工给你翻译的

医学论文翻译挺难的,没有一点的水平完全翻译不过来,建议还是找机构,让清北医学翻译帮忙把。

一、选题要小而精 选题是撰写医学论文的第一步,只有确定了题目才能进行下一步的工作。在选定题目时一定要"小题大做",切忌大题大作。

二、文章要有创新性 文章的创新性主要体现在内容上,即作者对某一疾病的新发现或新见解以及新的治疗方法等。

三、语言要精炼 在撰写过程中要注意语言的精炼与准确;避免使用口语化语言和不规范用语;尽量不用或少用缩写词和符号;正确使用标点符号等。

四、参考文献不能少 参考文献是医学文献的重要组成部分之一,它不仅能够反映作者的科研水平及学术成就,而且还可以为读者提供查找资料的重要线索和方法指导。《中华人民共和国著作权法》第二十二条规定:

"作品刊登后,除著作权人声明不得转载外,其他报刊可以转载"。所以引用他人成果时必须标注来源出处(如引文出处的期刊名)。

R语言医学论文

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)])}}从上面的例子可以看出,这类函数对象的代码是最容易看到的,也是我们学习的最好的材料了,而R中最大多数的函数对象是以这种方式出现的。其次,我们在输入mean这类函数名次的时候,会出现如下结果:function (x, ...)UseMethod("mean")这表示函数作者把函数“封”起来了。这个时候我们可以先试一试methods(mean),利用methods函数看看mean这个函数都有哪些类型的,我们得到的结果如下:[1] 其实对此可以有一个简单的理解,虽然不够精确。因为在R中,mean函数可以求得属于不同类型对象的平均值,而不同类型对象平均值的求法还是有一些小小差 异的,比如说求一个向量的平均值和求一个数据框的平均值就有所差异,就要编写多个mean函数,然后“封”起来,以一个统一的mean出现,方便我们使 用。这正好也反映了R有一种类似泛型编程语言的性质。既然我们已经知道mean中还有这么多种类,我们可以输入试一试就可以得到:function (x, trim = 0, = FALSE, ...){if (!(x) && !(x) && !(x)) {warning("argument is not numeric or logical: returning NA")return((NA))}if ()x <- x[!(x)]trim <- trim[1]n <- length(x)if (trim > 0 && n > 0) {if ((x))stop("trimmed means are not defined for complex data")if (trim >= )return(stats::median(x, = FALSE))lo <- floor(n * trim) + 1hi <- n + 1 - lox <- (x, partial = unique(c(lo, hi)))[lo:hi]n <- hi - lo + 1}.Internal(mean(x))}同样就可以得到、、、、 的具体内容了。值得注意的是,在R中,出现有多个同样近似功能的函数封装为一个函数的时候(这时候在函数中多半会出现类似UseMethod函数使用的情 况),我们不妨先输入试一试。这种形式的函数在R中一般作为默认的函数表示。第三,这是一种特殊的情况,有人认为应该和第二种是一类,但是我还是要提出来单独归类。在这种情况也和第二种的原因有些类似,但并不是完全一致。也许我们大家都很熟悉plot函数了吧,输入函数名plot的时候,我们会得到如下结果:function (x, y, ...){if ((attr(x, "class")) && (x)) {nms <- names(list(...))if (missing(y))y <- {if (!"from" %in% nms)0else if (!"to" %in% nms)1else if (!"xlim" %in% nms)NULL}if ("ylab" %in% nms)(x, y, ...)else (x, y, ylab = paste(deparse(substitute(x)),"(x)"), ...)}else UseMethod("plot")}请注意plot函数中也出现了UseMethod这个函数,但是和mean不同的是,前面有相当多的语句用于处理其他一些事情。这个时候,我们也使用methods(plot)来看看,得到如下结果:* * * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 不看不知道,一看吓一跳,还以为我们输入plot的输出就是函数本身,结果也许不是如此。可能有人已经理解了,其实最后的UseMethod函数实在默认的调用函数,赶快再看看函数吧,发现它再调用函数,再看看函数,再函数中调用了一个.Internal((xy, type, pch, lty, col, bg, cex, lwd, ...))函数,也许这就是真正起作用的函数了吧。思路基本上就是如此了,是否这个时候您可以获得一些阅读查找R函数内容的乐趣。除了直接输入形式外,还可以使用getS3method(FUN,"default")来获得代码。这样就解决了绝大多数函数代码查看的工作了。在第二种情况种,我们说了一般可以通过获得想要的结果。但是只有称为generic的函数才有这种“特权”。而lm等则没有,不过我们也可以尝试使用methods(lm)来看看结果如何,发现:[1] message:function 'lm' appears not to be generic in: methods(lm)出现了警告信息,表示说lm不是泛型函数,但是还是给出了结果等,大致上可以看成是和lm相关的系列函数吧。这样子就出现了有趣的局面,比如说既有,也有。依照第三种情况,我们发现竟然有的函数用星号标识了的,比如*等,当我们输入,甚至是*的时候都会给出 要么找不到这个对象,要么干脆是代码错误的信息。原来凡是用了*标识的函数,都是隐藏起来的函数,估计是怕被人看见(其实这是玩笑话)!我们要看这些函数 的代码,我们该怎么办呢?其实也很容易,使用功能强大的getAnywhere(FUN),看看这个函数的名称,就可以猜想到它的功能估计是很强大的, Anywhere的内容都可以找到!getAnywhere()的结果如下:A single object matching '' was foundIt was found in the following placesregistered S3 method for plot from namespace statsnamespace:statswith valuefunction (x, labels = colnames(X), = list(mar = c(0,6, 0, 6), oma = c(6, 0, 4, 0), tck = , mfrow = c(nplot,1)), main = NULL, = TRUE, ..., = "light gray"){sers <- x$ <- ncol(sers)data <- drop(sers %*% rep(1, ncomp))X <- cbind(data, sers)colnames(X) <- c("data", colnames(sers))nplot <- ncomp + 1if ()mx <- min(apply(rx <- apply(X, 2, range), 2, diff))if (length()) {oldpar <- ("par", (names()))(par(oldpar))("par", )}for (i in 1:nplot) {plot(X[, i], type = if (i < nplot)"l"else "h", xlab = "", ylab = "", axes = FALSE, ...)if () {dx <- 1/64 * diff(ux <- par("usr")[1:2])y <- mean(rx[, i])rect(ux[2] - dx, y + mx/2, ux[2] - * dx, y -mx/2, col = , xpd = TRUE)}if (i == 1 && !(main))title(main, line = 2, outer = par("oma")[3] > 0)if (i == nplot)abline(h = 0)box()right <- i%%2 == 0axis(2, labels = !right)axis(4, labels = right)axis(1, labels = i == nplot)mtext(labels[i], side = 2, 3)}mtext("time", side = 1, line = 3)invisible()}注意到前面有一段解释型的语言,描述了我们要找的这个函数放在了什么地方等等。其实对任意我们可以在R中使用的函数,都可以先试一试getAnywhere,看看都有些什么内容。算是一个比较“霸道”的函数。在上面函数中,我们还可以看到.Internal这个函数,类似的也许还可以看到.Primitive、.External、.Call等函数这就和R系统内部工作方式和与外部接口的定义有关了,如果对这些函数有兴趣的话,就要学习组成R系统的源代码了。最后,如果真的想阅读组成R系统本身的源代码,在各个CRAN中均有下载。你可以得到组成R系统所需要的材料。其中很多C语言(还有就是F)的源代码,均 是精心挑选过的算法,哪怕就是想学从头到尾编写具体的算法,也是学习的好材料。同时,你可以看到R系统内部是如何构成的,理解了这些对于高效使用R有至关 重要的作用。这个范畴的材料就要着重看一看R-Lang和R-inits了。

医学论文r语言

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。

原文链接:

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。...

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