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jasmine1995
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天天快乐1414

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摘要: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 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1.1 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。1.2 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。1.3 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。1.4 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 2.1 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。2.2 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。2.3 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。3 表格制作的要求 3.1 结构完整 一个表格在整体外型上,其表题、标目(总标目、横标目、纵标目)等应齐全,给读者一个完整的印象。3.2 内容突出 表题、表的各栏栏目文字应简明、贴切,中心思想突出。3.3 逻辑排列 一个设计合理的表格,其内容和测试项目由左至右横读应构成一个完整的句子。因此,表格的主语、谓语应划分清楚, 逻辑排列、层次分明。3.4 对比鲜明 作为分析用的表格,其主要作用就是进行比较。为更好地达到此目的,应将不同的组别,不同参数的数据进行必要的准确的归类,按比较的需要靠近排列。3.5 表达准确 医学论文很多重要结论都是从表的数据中获得,如果指标计算结果有误,标准差(s),标准误(sx)用法不妥,均可导致结论上的错误。3.6 自明性强 表格是完整的、可独立存在的形象化语言。表格的内容应简洁直观,以数字表达为主, 给人以强烈的对比效果,避免夹杂过多的文字。3.7 主谓清楚 表的横标目为主语,指表中所要说明的对象;纵标目为谓语,表示对主语的说明,读表的顺序为:主语→谓语→数据。特殊情况时,主、谓语可以换位,但换位后的主谓语的性质不变。作者在精心设计表格时,应力求科学、准确、一目了然。一个好的表格应具有语言学上的逻辑性,即主谓清楚、层次分明、标目合理。4 表格应用中的注意事项 4.1 表格内的数字 应准确无误,一律用阿拉伯数字,上下个位数对齐,数字中如有 “±”或“~”号,则以其为中心对齐。数字为零的例数或百分数应分别写作“0”和“0.0”。表内不宜用“同上” 、“同左” 、“″”同类似词,一律填入具体的数字或文字。未取得数据者以 “…”表示;未做者则以“—”表示。表内有效数字应一致。4.2 表格内的单位 表格内的单位有共用单位和特有单位,共用单位可直接写在表题后并加圆括号,特有单位可写在相应标目后并加圆括号,且表内单位应与正文一致。4.3 表格的注释 表中不设“备注”栏,表题、标目或某个数据需注释时,可在其右上角加标准形式的注释符号,如*,**,+,++,Δ,ΔΔ…等。并在表的底线之下用相同的符号加注相应的文字。对表需作附加说明者,可在表下加“注:……”,句末不用标点。4.4 表格中的统计符号 论文中的显著性检验,只在表下注释P值是不够的,应将检验方法、计算结果及P值均列出,以便读者进一步了解实际差异的大小。一般将统计结果的表示方法如x±s或x±sx写在表题后面或谓语标目处。t值或P值等作为标目词时不能只写“P”、“t”,而应加“值” 。表下注释P值结果时,应注明比较对象(如××与××比较,t=××,*P<0.05)。4.5 表格的编排位置 表格的位置应紧随“见表×”或“(表×)” 之文字的自然段落之下,即先见文字后见表。表格是表述医学论文的重要形式,其使用得当,设计合理,制作规范,不仅可以很好地表达论文内容,而且可以增加论文的视觉效果和可读性,提高论文撰稿质量。

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抠脚大象

科学研究很早就已经从简单的定性分析深入到细致的定量分析,科研工作者要面对大量的数据分析问题,科研数据的统计分析结果直接影响着论文的结果分析。在医学科研写作中,实验设计的方法直接决定了数据采取何种统计学方法,因为每种统计方法都要求数据满足一定的前提和假定,所以论文在实验设计的时候,就要考虑到以后将采取哪种数据统计方法更可靠。医学统计方法的错误千差万别,其中最主要的就是统计方法和实验设计不符,造成数据统计结果不可靠。下面,医刊汇编译列举一些常见的可以避免的问题和错误:打开百度APP,查看更多高清图片一、数据统计分析方法使用错误或不当。医学论文中,最常见的此类错误就是实验设计是多组研究,需要对数据使用方差分析的时候,而作者都采用了两样本的均数检验。二、统计方法阐述不清楚。在同一篇医学论文中,不同数据要采取不同统计处理方法,这就需要作者清楚地描述出每个统计值采用的是何种统计学方法,但在许多使用一种以上数据统计分析方法的医学论文中,作者往往只是简单地把论文采用的数据统计方法进行了整体罗列,并没有对每个数据结果分析分别交代具体的统计方法,这就很难让读者确认某一具体结果作者到底采用的是何种数据分析方法。三、统计表和统计图缺失或者重复。统计表或者统计图可以直观地让读者了解统计结果。一个好的统计表或统计图应该具有独立性,即作者即使不看文章内容,也可从统计表或统计图中推断出正确的实验结果。而一些医学论文只是简单地堆砌了大量的统计数字,缺乏直观的统计图或表;或者虽然也列出了统计表或统计图,但表或图内缺项很多,让读者难以从中提取太多有用的信息。另外,也有作者为了增加文章篇幅,同时列出统计表和统计图,造成不必要的浪费和重复。统计表的优点是详细,便于分析研究各类问题。统计图(尤其是条形统计图)的优点是能够直观反映变量的数量差异。医学论文中对数据统计结果的解释,最常见的两个错误就是过度信赖P值(结果可信程度的一个递减指标)和回避阴性结果。前一个错误的原因是因为一些作者对P值含义理解有误,把数据的统计学意义和研究的临床意义混淆。所以医学研究人员一定要注意不能单纯依靠统计值武断地得出一些结论,一定要把统计结果和临床实践结合在一起,这样才会避免出现类似的错误。至于回避阴性结果,只提供阳性结果,是因为不少作者在研究设计时,难以摆脱的一种单向的思维定式就是主观地先认定自己所预想的某种结果结论。在归纳某种结果原因时,从一个方向的实验就下完美的结论,尤其是如果这个结论可能对实际情形非常有意义时。这样的思维定势过于强调统计差异的显著性,有时会刻意回避报道差异的不显著结果,不思考和探究差异不显著的原因和意义,反而会因此忽视一些重大的科学发现。

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huzhanghua88

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。

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