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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。
左家庄与特8
论文撰稿中表格的规范应用 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 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。 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。 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。 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 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。 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。 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。 请继续阅读相关推荐: 毕业论文
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