医学论文出错的图表并举例

重新修改一下。格式错误1：图表的版权和著作权处理不当，引用和授权使用许可标记缺失。在使用过去发表的图表时，不仅需要引用标注出处，而且需要获得并标注版权方和著作人的书面授权使用许可。格式错误2：图片的肖像权处理不当，授权使用许可标记缺失。在医学图片中可能出现人的脸部特征，在人工智能研究的论文中可能会出现人的照片用于人脸识别实验，这些都需要获得肖像人的书面授权使用许可，并且需要在文章中明确是否获得许可。格式错误3：图片中的商标处理不当，表达方式涉及商业利益。在描述材料和方法的插图中，可能带有仪器设备的商标，造成为该产品免费做广告，涉及商业利益。因此，需要删除商标信息和涉嫌商业广告的内容。格式错误4：在图题和表题中使用标点符号。图题和表题类似于论文的标题，通常不能使用任何标点符号，包括逗号和顿号。可以将使用标点符号的内容放到图注和表注中，或用“和”字尽量代替逗号或顿号。

《经济学人》杂志除了色彩鲜明的文章之外，其在数据可视化方面也有着自己独特的风格，许多绝妙的颜色搭配、风格鲜明的图表总是能够让读者过目不忘。然而正如图表编辑编辑Sarah Leo在一篇博客中介绍到，虽然对于每一张图表，他们都尽量准确地以最能支持故事表达的方式来可视化数字，但有时候也会犯错。 为了能够做的更好，从错误中不断总结教训，不断的自我改进。深入了解记录后，找到了几个有用的例子，并将针对数据可视化的问题分为三类： 1. 误导性图表 2. 模糊的图表 3. 未能说明问题的图表 以误导的方式呈现数据是数据可视化中最严重的问题，虽然从不故意这样去呈现结果和数据，但是实际情况误导的方式呈现数据是确实时不时发生，让我们来看看三个例子： 1. 错误：截断标尺 此图表显示了政治左翼Facebook页面上帖子的点赞平均数量，这张图表的重点是显示Corbyn先生与其他帖子之间的差异。原始图表不仅低估了Corbyn先生帖子的数量，还夸大了其他帖子的数量，而在重新设计的版本中，我们完整地展示了Corbyn先生的数据并保证所有其他数据长条仍然可见。 另一个奇怪的是颜色的选择，为了模仿工党的配色方案，原图使用了三种橙色/红色色调来区分Jeremy Corbyn与其他国会议员和政党。虽然颜色背后的逻辑对许多读者来说可能是显而易见的，但对于那些不太熟悉英国政治的人来说，这可能没什么意义。 2. 错误：通过故意操纵坐标轴来假装存在相关关系 上面的图表附有一个关于狗重量下降的故事，乍一看图表呈现的是难得的完美关联，似乎狗的体重和颈部大小完全相关。但这是真的吗？但事实情况其实并不是很相关。 在原始图表中，两个坐标轴的跨度均为三个单位，左边坐标轴数值是21到18，右边坐标轴数值是45到42；按百分比计算，左边的比例下降了14％而右边则下降了7％。在重新设计的图表中，保留了双坐标轴的设计，但调整了它们的范围以反映可比较的比例变化。 考虑到这个图表的休闲主题，这个错误可能看起来并没有那么重要。毕竟，图表的信息在两个版本中都是相同的，但从中学到的事情很重要：如果两个变量过于紧密相关，那么再仔细观察一下坐标轴尺度可能是一个好主意。 3. 错误：选择错误的可视化方法 在每日新闻应用Espresso中发布了此投票图表，它显示了民众对欧盟公投结果的态度，并以折线图绘制。从数据来看，似乎受访者对公投结果的看法相当不稳定，每周都会增加或减少几个百分点。这是因为并未使用平滑曲线绘制单个民意调查来显示趋势，而是连接每个民意调查的实际值。 此图表中需要注意的另一件事是坐标轴如何起点的方式。原始图表将数据扩展到全部空间。而在重新设计的版本中，在坐标轴开始的部位和最小数据点之间留下了更多空间。为此制定了一个很好的规则：应当试着在一个不从零开始的折线图下留出至少33％的空白区域。 虽然模糊的图表没有误导性图表那么严重，但是一份难以阅读的图表还是表明可视化工作做得很糟糕。 1. 错误：“发散性思维”过于发散了 人们总是被鼓励创造“发散性思维”，但是有时候，在工作和呈现结果的过程中会显得有点太过分了。上边左图显示了美国的商品贸易逆差和制造业就业人数，该图表非常难以阅读。 它有两个主要问题。首先，一个变量（贸易逆差）的值完全是负数，而另一变量（制造业就业）都是正数。将这些差异结合在一个图表中而不平坦化任一变量非常不合理。有一个显而易见的解决方案，但这却会导致第二个问题：两个变量不共享共同基线。贸易赤字的基线位于图表的顶部（通过图表左半边那截红线突出显示），而右半部分的基线则位于底部。 重新设计的图表显示其实并没有必要组合这两个数据系列,贸易逆差与制造业就业之间的关系仍然很明显，而这一图表并没有额外占据多少空间。 2. 错误：莫名其妙的颜色使用 该图表明政府在养老金福利方面的支出与国家65岁以上人口比例进行了比较，并特别关注了巴西的情况。为了使图表占据较小版面，可视化工具仅标记了部分国家/地区，并以电蓝色突出显示，经合组织的平均值则以淡蓝色突出显示。 可视化者忽略了这样一个事实，即不同颜色通常意味着不同分类，这个图表似乎也是如此，所有电蓝色似乎属于与深蓝色不同的组合。但其实压根不是这样的，区别只是一个有打上国家标签，一个没有而已。 在重新设计的版本中，所有国家/地区的圆圈颜色保持不变。将没有标签的数据点的透明度调高了。剩下的就靠排版了：巴西是重点国家所以用字体加粗；而经合组织则用斜体字表示。 最后一类的错误不太明显,像这样的图表不会误导读者，也不会让人感到困惑，他们只是没有证明他们存在的合理性。通常是因为可视化不合理，或者因为非要在小版面内塞进过多信息。 1. 错误：包含太多细节 在德国预算盈余的专栏中公布的这张图表，它显示了10个欧元区国家的预算余额和活期账户余额。有这么多颜色，而且其中一些很难被区分。 另外，因为对应的值太小了，压根没有办法得到任何图表信息。它只会让你眼前一愣然后赶紧转移视线。而且更重要的是，由于没有绘制所有欧元区国家，因此堆叠数据没有任何意义。 回过头看看有没有办法简化这个图表，该专栏提到德国、希腊、荷兰、西班牙以及欧元区总数，所以在重新设计的图表版本中，则需要只强调这些。为了解决仅堆叠部分国家的问题，添加了另一个类别（“其他”），其中包括所有其他欧元区国家。（由于欧盟统计局进行了数据修订，重新设计的图表中的流动账户余额总额低于原始图表。） 2. 错误：大量数据，空间不足 受到有限版面空间的限制，我们经常试图将所有数据一股脑儿塞进图表中。虽然这可以节省页面上的宝贵空间，但它还是会有负面影响。比如这张2017年三月的图表，它是关于科学界的论文发表是如何由男性主导的。所有数据点都同样有趣且与主旨紧密相关。但是，一下子提供如此多的数据（四个研究领域类别以及发表人的比例）这些信息很难一起被接受。 如果要保留所有数据，那么图表就会变得过于复杂而不简洁。在这种情况下，削减一些内容会更好。或者，可以展示某种平均化的衡量标准，例如所有领域的女性发表作品的平均比例。 总的来说好的数据可视化能都使人阅读更加顺畅，但同样的未处理好的数据可视化也会误导甚至欺读者的认识，所以在实际操作中数据的呈现仍旧是一个需要深入学习，并且不停反省调优的过程。 ----------------------

《河北省脑瘫患儿生存质量状况调查与经济负担评价_崔巍》文中 表计算错误。统计表核算“合计”结果是错的。按照表里的数据，计算一下就知道了。

我搜到3篇文章，希望对你有所帮助医学科研设计中一个常被忽视的统计学错误辨析【作者中文名】 毕京峰; 段俊国; 【作者单位】 山东中医药大学; 成都中医药大学; 【文献出处】 时珍国医国药, Lishizhen Medicine and Materia Medica Research, 编辑部邮箱 2008年 10期 期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊 【关键词】 医学统计学; 科研设计; 【摘要】 统计学错误在既往的临床科研设计中是常见的,但一般易于发现和改正。笔者近期查阅相关医学科研论文发现,有一个统计学错误,其错误应用率很高,甚至许多统计专业人员也不例外。例:某研究者研究A药对高脂血症性脂肪肝大鼠的作用,设计了如下试验方案:建立高脂血症性脂肪肝大鼠模型,以高、中、低剂量去脂胶囊进行干预,通过血液生化检查,观察其对脂肪肝大鼠的血脂的影响。结果:去脂胶囊能明显降低脂肪肝大鼠血脂,与对照组比较差异有显著性意义(P<)。结论:去脂胶囊对大鼠脂肪肝有肯定治疗作用。在本设计方案中,研究者将A药高、中、低3个剂量组与甲硫氨酸片组和自然恢复组按多因素一水平的统计方法进行方差分析。仔细考察各处理组之间的关系,其实本研究主要涉及两个因素:A药治疗与甲硫氨酸片治疗,而A药高、中、低3个剂量组是A药的3个水平,而不是与甲硫氨酸片平等的3个因素。表1各组大鼠血清脂质比较(x-±s)mmol·L-1组别TC TG HDL-C自然恢复± ± ±药低剂量± ± ±药中剂量±... 【DOI】 CNKI:SUN: 医学科研论文中常见的统计学错误【作者中文名】 李祝华; 【作者单位】 白城市传染病医院 吉林白城; 【文献出处】 吉林医药学院学报, Journal of Jilin Medical College, 编辑部邮箱 2007年 02期 期刊荣誉：ASPT来源刊 CJFD收录刊 【关键词】 医学; 科研论文; 统计学错误; 【摘要】 科技论文常用统计学方法对资料进行加工、整理与分析,从而定性或定量地阐述一些理论或实验结果。现就一些医学期刊(1999~2000年度国家级期刊8种共60期)中出现错误的统计方法进行归纳分析,以提醒科技工作者在撰写科技论文时能合理应用统计学方法,准确地进行描述、估计、比较、预测与分析,尽量减少统计学方法的错误应用,提高科技论文的写作水平。1资料缺乏可靠性有的资料样本数量较少,有的作者选择的实验对象不具代表性,有许多人为因素,有个别作者根据自己主观期望判断结果,更有甚者有时更改实验数据,致使一些实验结果出现较大误差。2统计学方法缺乏科学性统计学方法比较多,如率、构成比、发展速度、显著性检验方法等。有时计算方法不当就能直接影响结果或造成误解。如率与构成比的联系与区别就常被人误解,也有的作者只看表面现象,不经统计学方法处理,就下结论。3统计量投入缺乏规范性科学恰当地计算统计量,才能正确反映事物的真实情况,但如果计算不当,则会出现假象或错误的结果。如未经标准化处理的资料就进行率的比较,由于两组资料的内部结构不同,结... 【DOI】 CNKI:SUN: 医学论文中常见的统计学错误及对策【作者中文名】 杨云华; 【作者单位】 天津市医学科学技术信息研究所 300050天津; 【文献出处】 中华医学科研管理杂志, Chinese Journal of Medical Science Research Management, 编辑部邮箱 2004年 02期 期刊荣誉：ASPT来源刊 CJFD收录刊 【关键词】 医学论文; 统计学; 常见错误; 对策; 【摘要】 分析医学科研论文中统计学方法应用中常出现的错误 ,提高编辑人员识别统计学常见错误的能力 ,确保科研论文的科学性、准确性和可信性 ,努力办成精品期刊。 【DOI】 cnki:ISSN: