医学论文常用的分析方法

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。

在写论文时，也是需要掌握一定的分析方法的，只有这样才能够让论文的内容更加的深刻。那么到底都有哪些具体的分析方法呢？下面，我们就一起来看看吧！1、哲学的方法这种方法就是依照唯物主义辨证法对于哲学基本范畴，也就是现象和本质，存在和运动，原因和结果等的理解，并且能够解决实际研究工作中关于论点和一般方法论的问题，像是从认识对象的现象再深入到本质的研究等。2、历史的方法历史的方法比较注意对象本身的历史具体性。一般要求研究工作者一定要充分熟悉客观对象历史发展的实际进程，并且进行大量的资料查找，并且能够找出客观对象的特点及其发展规律性。3、逻辑的方法这就需要写论文者必须正确运用形式逻辑和辨证逻辑来对于人们思维的一般规律，像是概念、判断、推理、分析与综合、具体与抽象等等进行揭示，同时针对客观事物的各种现象从逻辑上进行分析，从而找到内在的联系，然后用理论的形态进行展现。4、假说的方法虽然是假说，但并不是随意的幻想和碰运气的猜测，是需要有一定的经验事实材料作为基础的，并且还要科学理论为依据，研究者自身要具备活跃联想或直觉感受，能够提出的相对富有预见性、然而尚待继续验证的新观点。即使这些还不能称为科学的结论，但是也是新思想、新理论的萌芽