医学论文数据还原方法是什么

文章的数据和分析有缺陷或者不足，一般这种文章编辑可能直接拒绝，但是也有编辑看中你文章的其他方面给你机会，那就需要做进一步的实验去获取更多数据或者阅读更多相关文献去找寻自己文章的不足之处并且加以修改。科研SCI文章的数据从何而来呢？自然是通过我们对课题探究的实验中获取，那么在获取实验数据的时候，如何整理才能有助于我们写作SCI文章呢？1.做实验前，尤其是新实验(哪怕是实验室其他人已经做了N遍的实验)先尽可能的写清楚实验步骤(protocol)， 这个protocol最好用英文写，并且做成电子版，存在自己的电脑中，打印一份贴在自己的笔记本中，以后再用该protocol， 只需写明：参见xx页(refer Pxx。这样到时候写论文时，就很方便了;2.新的实验结果一旦得到，要将数据尽快整理成图表，用Powerpoint做成PPT格式，质量和格式就和准备发表一样，哪怕是阴性结果，并且将实验的相关信息和参数尽量详细列出，这样以后无论是开会做presentation还是写作论文都会方便很多;3.如果是阴性结果，和预测的不同，分析问题的可能原因，有无别的替代方法?是否要修改原来实验方案乃至整个实验设计?;4.同样重要的是，在实验过程中，要经常查Pubmed(生物医学最着名的、最重要的摘要数据库)， 看相关领域是否有新的论文发表，如果相同思路的结果已经发表，就要及时调整实验方向。整理实验所得数据之后，如何在SCI文章中体现呢？常见的方式有直接引用或者表格列举。那么在表格列举中我们应该注意些什么呢？在SCI论文中数据(或资料)：除非要列举一定数量的精确数据,否则就不要使用表格.如果数据较少(如只有1行)或数据的变化规律明显,就在(SCI论文)正文中直接表述.为简洁并突出重点, 应忽略不必要的数据(如有关实验室的数字、简单计算的结果以及没有显著变化的变量等). 应避免大量列举不重要的数据或具重复含义的数据, 以免误导读者在数据精度方面产生假象, 并且也使数据的比较变得困难。要确保表中数据的精确, 表中的算术错误(如“总和”的计算应准确)会影响到论文中假设的可信度. 如果涉及百分比时, 一定要倍加注意, 如果百分比或其总计不是100%, 应在脚注中加以解释, 否则不仅反映出作者的不严谨, 同时读者也无法判断数据的真实性。列举数据时应尽量确保同组数据纵向排列(由上向下阅读), 以方便读者对比阅读. 只保留数字中小数点后面有效位数(保留多余的数字会令读者对数值的真实精度产生误解); 数值的个位数和小数点等符号应分别对齐。表格的形式：表格的形式一般采取三线表(3条水平线, 没有垂直线). 不同期刊对表格中水平线的规定略有差异, 如The New England Journal of Medicine在表的开始使用双横线, 结束时则使用单横线; British Medical Journal则在通用的三线基础上, 在"总和"(overall)前再加一条横线如果表格过大, 也可考虑将其作为论文的附录列出, 以免打断行文的流畅性. 同一表格要尽量安排在同一版面上, 并使内容的布局清楚、合理, 并且一定要遵循相关期刊的排版习惯。我从事sci，中文写发，修改，润色，翻译，发表，基金申请咨询，课题设计，科研设计，标书设计，实验设计，实验外包，实验委托，专利申请，数据统计。看我个人资料加

如果只是普通删除的话，一般情况下是能恢复回来的。花钱找专业的技术人员处理，或者下载恢复大师，数据恢复精灵等这些恢复软件，试一下能不能恢复。

能恢复部分论文。该女子由于和男朋友发生了争吵，一气之下将男朋友的论文删掉，因此部分论文能够恢复，少量论文已经被彻底删除。

论文数据处理方法

论文数据处理方法，相信绝大部分的小伙伴都写过毕业论文吧，当然也会有正准备要写毕业论文的小伙伴要写毕业论文了，那么论文数据处理方法大家都知道是什么吗？接下来让我们一起来看看吧。

一是列表法。列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系，便于分析和发现资料的规律性，也有助于检查和发现实验中的问题，这就是列表法的优点。设计记录表格时要满足以下几点：

1、表格设计要合理，以利于记录、检查、运算和分析。

2、表格中涉及的各物理量，其符号、单位及量值的数量级均要表示清楚。但不要把单位写在数字后。

3、表中数据要正确反映测量结果的有效数字和不确定度。列入表中的除原始数据外，计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。

此外，表格要加上必要的说明。通常情况下，实验室所给的数据或查得的单项数据应列在表格的上部，说明写在表格的下部。

二是作图法。作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系，揭示物理量之间的联系。作图法既有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点，它是一种最常用的数据处理方法。作图法的基本规则是：

1、根据函数关系选择适当的坐标纸(如直角坐标纸，单对数坐标纸，双对数坐标纸，极坐标纸等)和比例，画出坐标轴，标明物理量符号、单位和刻度值，并写明测试条件。

2、坐标的原点不一定是变量的零点，可根据测试范围加以选择。，坐标分格最好使最低数字的一个单位可靠数与坐标最小分度相当。纵横坐标比例要恰当，以使图线居中。

3、描点和连线。根据测量数据，用直尺和笔尖使其函数对应的实验点准确地落在相应的位置。一张图纸上画上几条实验曲线时，每条图线应用不同的.标记符号标出，以免混淆。连线时，要顾及到数据点，使曲线呈光滑曲线(含直线)，并使数据点均匀分布在曲线(直线)的两侧，且尽量贴近曲线。个别偏离过大的点要重新审核，属过失误差的应剔去。

4、标明图名，即做好实验图线后，应在图纸下方或空白的明显位置处，写上图的名称、作者和作图日期，有时还要附上简单的说明，如实验条件等，使读者一目了然。作图时，一般将纵轴代表的物理量写在前面，横轴代表的物理量写在后面，中间用“～”联接。

实验数据的处理离不开绘制成表，列表法和作图法还是有一定区别的。科研工作者在处理数据时，要注意根据实验数据的特点，选择是用列表法还是作图法。

1、 基本描述统计

频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。

描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。

分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的数据进行汇总统计。

2、 信度分析

信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。

Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。

折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。

重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。

3、 效度分析

效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示：

4、 差异关系研究

T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。

当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。

如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析。

如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。

5、 影响关系研究

相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。

回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。

回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。