生物医学论文质量控制标准

写好论文写作五要素论文写作五要素之一:创新性创新是指,对自然或理论提出新见解,而不是对已有研究结论的再次论证,内容激动人心并富有启发性,具有广泛的科学兴趣.具体而言,就是说在已沉寂的研究领域提出创新思想,在十分活跃的研究领域取得重大进展或者是将原先彼此分离的研究领域融合在一起. 读者不难看出,上述要求并不是容易达到的,即使是在这两种刊物上己发表的论文,也并不是都能达到这个要求,如果有10%的论文能达到这个要求也就相当不错了,显然这种要求是办刊人员的奋斗目标和期刊的最高标准一篇沦文或一项研究课规模不一定很大,但研究一定要深入,结果一定要深刻,要能反应研究者独到的见解.这样的论文列入高水平论文想必不会有疑问了.论文写作五要素之二:可读性一篇科学论文的可读性是至关重要的,应当引起作者的高度重视.可读性是由如下因素决定的: 1.研究工作是否取得了实质件进展,所得结论是否可靠,结果是否深刻和有启发性,如果是阶段性成果,它对后续的研究有什么指导意义,是否是重要发现的前奏. 如果研究工作没有获得阶段性或最终的结果,就不应动手写论文,靠一个平淡的研究工作无论如何是写不出一篇好文章来的,因而也不可能是一篇具有可读性的文章. 2.作者要对论文进行完整的构思,体现严密的逻辑思维,一项研究课题经过长期努力工作而得到结果时,就应当像艺术家构思一幅作品那样,一丝不苟.精雕细刻,对论文的论述方式,内容的取材,学术思想的解释,研究背景的介绍等等需要反复推敲,仔细斟的,以期作到论文的结论严谨,内容充实.论述完整.逻辑性强.如果作不到这一点,那么论文就很难引起读者的阅读兴趣了. 3.在论述方式上,要作到深入浅出,表达清楚.简练.专业术语准确,前后一致,语言要规范,生动. 4.文字与插图恰当的配合.国内相当多的论文在利用图,表来生动地阐述学术内容方向还显不足,随着计算机三维可视化方法的普及,论文中采用彩图,立体图的趋势将会增加,这可以避免过多的文字说明,而且效果也比较好. 5.论文的体例格式.虽然每一期刊都制定了能反映他们自己的风格和特点的体例要求,但大体上,学术期刊有一个共同的体例要求,读者对此并不陌生,不过真正认真照着去作的却不多,作者可能很少思考这样一个问题学术期刊为什么要提出体例要求 须知这不是可以随意对待的事.体例不仅保证了论文形式上的规范,也保证了内容上的可读性,恰恰就是这一点被许多作者所忽视了,其中,论文的标题.摘要和关键词这三者基本上决定了论文能否被期刊所采纳和能否引起读者的兴趣.可读件是指读者在读过你的文章之后,能够明了你要说的什么问题,是怎样着手解决的,并不需要读者非得全面理解你的论文的全部内容,因此,专业期刊同样要求论文具有可读件,如果一篇论文由于可读性差而失去很多读者,对于期刊本身而言,负面影响将是严重的.论文写作五要素之三:信息量信息量是源于通信领域而逐渐普及成为大众与媒体频繁使用的一个词,将它与一篇科技论文联系起来,是指在篇幅有限的情况下,论文本身能向读者提供多少有关该论题的信息.现在,国内外一些著名期刊对论文的篇幅作了严格限制,这样作的意义何许呢 显然新的学术思想,新的实验,新的发现......等等创新结果是决定论文信息量的关键,但是不可否认,篇幅的严格限制会促使作者想方设法删除那些与文章主题关系不大的或次要的内容,作者面对篇幅的限制,不得不一次又一次地重新构思论文的框架,选择最重要的素材,采纳最恰当的表述方式并对文字的叙述仔细推敲,这样作的结果,一般来说论文的内容充实了.从上可知,限制论文篇幅隐含着对信息量的要求,只要作者认真对待,反复修攻,精练自己的叙述方式,就能够改善论文的质量,尤其是增加信息量在这方面值大家借鉴的是,Watson与Crick发现DNA双螺旋结构的论文发表在《Nature》上,只有约500字和一幅DNA的双螺旋图,就是Penzias和Wilsoh发现字宙大爆炸的3K背景辐射的技术观测论文也只有一页篇幅,而这两篇论文则使作者分别获得了诺贝尔生物医学奖与物理学奖.论文写作五要素之四:参考文献将参考文献列为评价一篇论文质量的标准之一,可能会使读者和作再感到惊奇,甚至产生异议,这并不奇怪.因为笔者认为,参考文献在一篇论文中的地位,以往是被大大忽视了.对于作者来说,一项研究工作从选题开始就离不开阅读文献资料,在撰写论文时,一定要将你产生新的学术思想之前最重要的文献列举出来,说明当时的研究所达到的水平;在研究工作开展中,受哪些文献资料的启发,从哪些论文中获得了教益,促进了研究进度,属于这类的文献均应列出,参考文献的选择是一项极为严肃的事,它关系到论文的可信度和作者的声誉,论文的作者对所开列的主要文献均应认真阅读过,并向读者保证论文中某处引用的参考文献的确与该处的内容有关,文献发表的刊物,科技论文的署名是一件极其严肃的事,应按研究工作实际贡献的大小确定署名论文中的每一位作者均应对其论点,数据和实验结果负责任 ,其中责任作者还应当对读者的质疑有答辩的能力与义务.不恰当的署名既可能失去获得科学奖励的机会,又可能严重损害论文与作者的声誉.一篇科技论文所涉及的研究工作在很多情况下是由一个研究小组完成的,至少包含了课题组的贡献,也包含了作者与同事,同行的学术交流与讨论,甚至向其他专家学者当面的或书面的请教.也包括经费的支持和工作条件的保障,等等.在这种情况下,作者通过论文对自己的学术思想,研究进展提供过帮助的主要人员表示致谢是完全应当的,特别是在学术上,科学问题方面对自己的研究提供过帮助或得到过启发的人员,一定要向他们致谢(期刊论文不一定要书面致谢,靠参考文献或联合署名解决).以上五个要素,是一篇优秀科技论文必须具备的,至少是应当努力去实现的目标.编辑,审稿人实际上是与作者一起为实现这一目标在不懈地工作着,关键当然还是作者自己.怎样撰写向SCI刊物投稿的论文撰写科学论文的重要性:科学论文是科研成果的主要产出形式.撰写科学论文是一个科学工作者必须具有的基本功.学习撰写科学论文是每一个研究生的必修课,但必须通过实践才能学好.什么是SCI论文 SCI(Scientific Citation Index)是美国科学信息研究所(ISI)编辑出版的引文索引类刊物,创刊于1964年.分印刷版,光盘版和联机板等载体.印刷版,光盘版从全球数万种期刊中选出3300种科技期刊,涉及基础科学的100余个领域.每年报道60余万篇最新文献,涉及引文900万条.进入SCI这一刊物的论文即为SCI论文.SCI选录刊物的依据是文献分析法,即美国情报学家加费尔德提出的科学引文分析法.该分析法以期刊论文被引用的频次作为评价指标,被引频次越高,则该期刊影响越大.在一定时期(通常是前两年)内,某一刊物发表的论文,被已经进入SCI刊物的论文所引用的总次数,除以该刊物这一时期内的论文总数,即为该刊物的影响因子.ISI对全球的自然科学刊物进行考察,凡影响因子大于某一临界值的刊物,则可以进入SCI系统.进入SCI系统的刊物分为两类,即内圈和外圈,前者的影响因子高于后者,前者称为SCI刊物,后者称为SCIsearch刊物.SCI刊物还分为影响因子高区(大于),中区(在和之间)和低区(小于)3类.衡量期刊特性的,除了影响因子外,还有及时指数(Immidiacy Index)和被引用半衰期(Cited Half Life).及时指数是指一种期刊当年发表的文献在当年被引用的次数与当年的文献总数之比.此指标表示期刊论文所述的研究课题在当前的热门程度.被引用的半衰期是指一种期刊各年发表的文献,在当年被引用次数逐年累计达到被引用总数的50%所用的年数.被引用半衰期反映期刊论文研究题目的延续时间,即期刊论文时效性的长短,或知识更新的快慢.在选择投稿的刊物时,可以综合考虑以上各个指标.SCI论文的重要性:随着经济全球化,科学研究也日益全球化,SCI论文是进行国际科学交流的重要方式,也是使国际同行了解我们的主要渠道发表SCI论文,可以向世界显示我国基础研究的实力,提高我国在世界科学界的地位.在 世界著名刊物如Nature和Science上发表一篇重要文章,对于某一学科而言,其意义不亚于在国际体育比赛中取得一块金牌.发表SCI论文的多少和论文被引用率的高低,是国际上通用的评价基础研究成果水平的标准,是招聘,提升,考核,评奖的重要指标.就基础研究而言,在什么样档次的刊物上发表的论文,便具有什么样档次的水平,一目了然,一般不再需要鉴定.如果成果不是在国际知名的SCI刊物上发表,便很难被认为是国际水平的.发表SCI或SSCI论文是地理与资源所基础研究领域博士生取得博士学位的必要条件.也是联系出国深造时使国外导师了解自己的最好方式.好文章的起码要求:Clear: 思路清晰,概念清楚,层次清楚,表达清楚Complete:内容完整,结构完整匀称,切忌虎头蛇尾,有始无终Correct:科学内容正确(不出错),资料数据正确(数据可靠,可信),语言正确(无语法错)Concise:论述深刻,充分揭示其科学内涵,使用定量方法怎样撰写向SCI刊物投稿的科学论文 据估计,属于语言和写法方面的原因而退稿的,占30-40%;属于实质性内容的原因而退稿的,占60-70%.为了有的放矢,应该首先分析向SCI刊物投稿命中率低,退稿率高的原因:无新意,重复他人工作(国际刊物最欢迎的是具有原始创新性的工作);有新的发现,但未能很好地提炼,升华并上升到理论的高度;单纯的定性描述,缺乏定量的,理论的分析;仅仅是区域性(Local)的工作,而不是具有普遍意义,可以推广到其他地方的的工作(General),即仅仅是国外方法在中国某一地区的应用,而不是提出新的方法;文章组织得不好,文字功夫欠佳,国外审稿人难以看懂.怎样使研究工作具有新意 采用新技术,新仪器对自然过程进行观测,取得新资料;对新资料进行分析,提出新概念;在新概念的基础上建立新理论.用新的思路,理论或方法对前人取得的观测资料进行分析,得到新的结论.立足于我国特有的自然条件(如黄土高原,黄河,青藏高原,喀斯特地貌等),发现新的自然现象和自然规律.对前人建立的模式或理论提出质疑,建立修正的模式.怎样对观测资料进行提炼,升华 以新的理论,概念为指导.如地貌学的临界理论,复杂响应理论.建立模型:经验统计模型;有物理基础的模型;模糊数学模型;系统动力学模型;灰色系统模型;分形模型;人工神经网络模型等.在资料分析的基础上,提出新概念,新方法,新理论.在GIS平台上进行研究成果的集成与表达.怎样进行文章的组织 文章的结构语言图表提要:研究的主要科学问题和目的,方法,主要发现,结果,结论.应具有自明性.关键词:准确,规范,不要太偏(否则会影响文章的引用)前言:提出问题介绍论文的背景,本领域的前人研究历史与现状,尚有哪些问题有待解决,进而提出本文研究的问题和目标.方法(理论或观测技术)所取得的资料(资料是如何取得的,对资料精度的分析)分析与结果(逻辑推理,理论推导,建立模型,模型的验证);结论.语言:使用严格的科学术语,不使用未经定义的似是而非的说法,对于自己首次提出的概念要给出明确的定义;语言要准确,少用文学语言,切忌将科学术语生硬地译回到英语中去,使国外审稿人不知所云;要有较强的逻辑性,推理要由充足的理由(已知的原理或事实的依据),不要做大跨度的跳跃.可以看一点逻辑学的书,包括数理逻辑,以提高思维的严密性.写出地道英语论文的窍门:多读,多记,多背,不妨采用小学生学作文的方法,多背一些句子甚至段落.当语言掌握到一定程度时,可直接写出英文,而不要先写中文,再逐句甚至逐词翻译.只有能用英语思维的人才能写出好的英文.多投稿,国外审稿人常会对语言进行修改,与你的写法对照,会有很大收获.图表:地图是地理学家的特殊语言,是地理研究成果的结晶.用相关图,变化曲线,分布图来表示所取得的成果,比语言叙述要直观得多,而且也更加具有定量意义.以表的形式列出必要的观测数据,国外审稿人对此很感兴趣.不同类型科学论文的写法:分类(1)实验性论文(2)报道性论文(3)理论性论文(4)综述性论文实验性论文1 前言2 实验方法3 实验结果(数据)4 对实验结果的分析5 结论报道性论文(报道某一项科学发现,这一发现不是通过实验,而是通过野外调查发现的)1 前言2 研究区概况3 对所发现的现象的叙述4 解释5 科学意义6.结论理论性论文(提出一项理论或计算方法)1 前言2 理论的提出(推导,证明)3 理论的验证(如理论模型的率定)4 理论的应用(算例,或应用意义)5 结论综述性论文综述某一领域中的最新进展,应该有述有评,而不只是前人工作的罗列;要有综述者自己的观点和对他人工作的评价,指出不足之处和解决问题的设想;应该归纳出几个热点或前沿问题,展开叙述,不要像记流水帐似的,面面俱到;既要大量占有文献,又要有所取舍,突出精华,要对文献仔细消化之后再动笔,切忌机械罗列.要有对未来发展的展望,对他人的研究起到指导作用;尽量引用最新的工作,体现出时效性;尽可能阅读原始文献,"吃别人嚼过的馍没味道".在SCI刊物发表文章的几点体会立足于创新:新概念,新方法(技术),新资料,新发现,新理论."新"是一篇好论文的灵魂.立足于我国特有的自然条件(如黄土高原,黄河,青藏高原,西南喀斯特地貌),发现新现象,提出新概念.写好提要;写好前言,特别是写好文献综述;资料来源和观测方法要准确详细地交待清楚;凡是引用他人的观点,事实,数据,均须注明出处;要附上研究区的地图,文中提到的地名要出现在图上,不能遗漏;寄回修改稿时,对审稿人所提的意见是如何修改的,要一一说明;未能修改的,要说明理由,得到审稿人的理解.勇于向权威刊物投稿，不要怕退稿

生物医学动物实验研究论文

1实验设计

在开展生物医学研究时，研究者通过正确地运用统计学知识，可直接影响研究的质量。统计学设计的任务在于对研究的部署、实施，直到研究结果的解释进行系统的安排，力争做到以最少的人力、物力获得可靠的结论和信息。其目的在于确定某种处理是否会表现出某种特定的效应。在实验设计时应遵循惟一差异原则，即在进行两组比较时，两者之间仅有因处理因素不同而引起的差异，而其他实验条件相关的非处理因素都应保持等同。然而，处理组与对照组在反应上表现出的差别并不一定意味着是处理的结果。另有两种引起差别的可能性，即偏倚和偶然性。偏倚是指系统性差别，它不是因组间在处理上的不同所引起。生物医学实验中统计学设计和分析的目标就是消除潜在的偏倚，减少偶然性[2]。

实验的偏倚和控制

偏倚是在研究中从设计到实验实施和结果分析的各环节存在一些人为的、有系统倾向的非随机误差，它不是由于抽样造成的，而是某种偏性使得实验结果偏离它的真值。从所选择的生物医学问题到研究方案的制订与实施、实验的完成过程、实验的分析与解释，乃至实验结果的发表，均可能存在各式各样的偏倚[2]。这种偏倚常常表现为系统误差。偏倚的大小取决于研究的方法和具体的实验条件。常见的偏倚主要有选择性偏倚、观察性偏倚和混杂性偏倚。必须认识实验过程的偏倚，从实验设计起直到整个研究过程结束均要加以控制。正确的实验设计可控制选择性的偏倚，事前人为控制和采取相应的措施可避免和减少观察性的偏倚。对于混杂性偏倚，可将重要的混杂因素在设计阶段进行分层随机设计，使混杂因素在组间分布均衡；在统计分析阶段将混杂因素作为分层因素或采用有协变量分析方法，以消除混杂因素的影响。只有有效地控制或消除偏倚，方可减少结果的假阳性或假阴性。

减少偶然性的潜在影响

偶然性因素的作用可以减少，但不能完全排除。因为即使是在精心实施的研究中，接受同样处理的动物，其反应也不可能完全一样。适当的统计分析可使实验人员评估出现假阳性的概率，即根本不存在处理效应的情况下观察到差异的概率。这种概率越小，实验者发现真实效应的可能性就越大。为了更有把握地检测出真实效应，有必要减少偶然性的作用，并通过实验设计确保能在“噪声”之上识别真正的“信号”。

实验设计的要素

要消除生物医学实验中潜在的偏倚，减少偶然性，就应对实验对象、处理因素和实验效应这三个实验设计要素，按照对照、重复、随机化和均衡四项原则进行周到的设计与控制[3]。实验对象实验中处理因素所作用的对象称为实验对象。不同性质的实验研究需要选取不同种类的实验对象，一个完整的实验设计中所需实验对象的总数称为样本含量。生物医学试验中考虑动物实验对象时应关注以下几个方面：①动物种属的选择：选择实验动物的种属与品系时，尤其需要注意其背景反应的水平。为了将反应“信号”水平最大化，常常意味着应避免选择那些背景反应水平极低的动物种属或品系，但如果采用过度反应的动物种属或品系也同样会出现问题。动物物种选择中的其他问题，无论是实际问题（寿命、体型、易得性、对动物学特征的了解情况）或是理论问题（生化、生理或解剖结构与人的相似性），都需要从专业的角度认真加以考虑和权衡。②动物的数量：虽然从统计设计角度考虑可得出某项实验所需的动物数（样本含量），但所得出的数值往往很大。因此，虽然样本含量估计是保证结论可靠性（精度和检验效能）的前提，但基于实验的可操作性及经济原则方面的考虑，应结合统计学的计算结果与以往的生物医学研究经验予以确定。③动物的体重与年龄：为确保实验对象的同质性，实验中所使用的动物体重与年龄应尽可能相近；动物体重的标准差不应超出平均值的10%；啮齿类等小动物年龄相差不应超出1周，大动物年龄相差不应超出1个月。④动物的分层：为了准确检测一种处理因素引起的差别，各处理组在可能影响实验结果的其他非处理因素方面应尽可能具有同质性。当存在动物亚系间的差别时，有两种方法可得到更为准确的结论。一是在结果分析阶段将亚系作为一个“分层变量”处理，包括对两个亚系的结果进行单独分析，然后将结果综合，得出处理效应的总结论；二是将亚系作为实验设计的“区组因素”，这种情况下可使对照组与处理组中每个亚系动物数量相等。除以上所讨论的“亚系”之外，其他的非处理因素，如性别、窝别、体重段等也可作为分层变量进行局部控制，并据此进行分层随机化分组。处理因素设计实验研究时，要明确研究中的处理因素和影响实验效应的非处理因素。研究者希望通过对研究设计进行有计划的安排，从而能科学地考察其效应大小的因素称为处理因素或实验因素；研究者往往忽略对评价实验因素作用大小有一定干扰的重要的非处理因素或非实验因素（如动物的窝别、体重等）；其他未加控制的许多因素的综合作用统称为实验误差。实验结果是处理因素和非处理因素共同作用而产生的实验效应，因此如何控制和排除非处理因素的干扰，正确显示处理的效应，是实验设计的基本任务。实验效应实验效应是处理因素作用于受试对象的反应和结果，是反映实验因素作用强弱的标志，它通过观察指标（统计学常将指标称为变量）来体现。如果指标选择不当，未能准确反映处理因素的作用，获得的研究结果就缺乏科学性，因此选择好观察指标是关系整个研究成败的重要环节。指标的观察应避免带有偏性或偏倚，要结合专业知识，尽可能多地选用客观性强的指标，在仪器和试剂允许的条件下，应尽可能多选用特异性强、灵敏度高、准确可靠的客观指标。对一些半客观（如尿液pH试纸读数值）或主观指标（行为测量、病理观察），一定要事先规定读取数值的严格标准，只有这样才能准确地分析实验结果，从而提高实验结果的可信度。

实验设计的原则

为了防止结果的偏倚，保证实验结果的准确性和最大化的表达，在进行生物医学实验设计时必须遵循统计学设计的对照、重复、随机化和均衡四个基本原则。生物医学实验中对照组的设置必须具备三个条件：①对等原则，即惟一差别原则，除处理因素外，对照组具备与实验组对等的非处理因素。在相互比较的各组间，除了给予的处理因素不同外，其他方面应与实验组具有一致性，如相同的实验单位来源（动物种属、体重等）和相同的实验条件、操作方式和喂养环境等。②同步原则，对照组与实验组设立之后，在整个研究进程中始终处于同一空间和同一时间。③专设原则，任何一个对照组都是为相应的实验组专门设立的。不得借用文献上的记载或以往结果或其他研究资料作为本研究之对照。

生物医学中常用的实验设计类型

如果需要在同一实验中同时评价几种不同的效应，实验者应该安排能区别各自效应差别的实验设计方法。生物医学中常用的实验设计有以下几项。完全随机设计完全随机设计是生物医学动物实验中最为常用的一种实验设计方法，它是一种单因素有k个水平（k≥2）组的实验设计。即实验设计可设置一个对照或多个剂量组的实验方案。本设计保证每个实验动物都有相同机会接受任何一种处理，而不受实验人员主观倾向的影响。本设计应用了重复和随机化两个原则，因此能使实验结果受非处理因素的影响基本一致，真实反映出实验的处理效应。随机区组设计随机化完全区组设计，简称随机区组设计，又称配伍组设计，是配对设计的扩展，它将几个条件相同的受试者划分在同一个区组或配伍组，然后再按随机的原则，将同一配伍组的受试者随机分配到各实验组。该设计方法的优点是每个区组内的k个实验单位有较好的同质性，比完全随机设计更容易察觉处理间的差别。这种方法须特别注意的是要求区组内实验单位数与处理数相同，实验结果中若有缺失值，统计分析将损失部分信息。拉丁方设计拉丁方设计从横行和直列两个方向进行双重局部控制，使得横行和直列两向皆成区组，是比随机区组设计多一个区组因素的设计。在拉丁方设计中，每一行或每一列都成为一个完全区组，而每一处理在每一行或每一列都只出现一次，也就是说，在拉丁方设计中，实验处理数=横行区组数=直列区组数=实验处理的重复数。析因设计析因实验设计又称全因子实验设计，属于多因素、多水平单效应的设计。它不仅可以检验每一因素各水平之间的效应差异，而且可以检验各因素之间的交互作用。交互作用是指一个因素不同水平间的效应差受另一因素的影响，包括协同交互作用和拮抗交互作用。析因实验主要用于分析交互作用，当因素及水平数过多时，所需的实验对象数、处理组数和实验次数大幅度增加，故一般采用较简单的析因实验。含有较多因素和水平的实验一般采用正交实验设计[5]。

2生物医学动物实验的描述统计学

生物医学实验资料的类型

生物医学实验对实验对象（动物）进行干预后测定的观测指标通常有以下类型：①连续性数据：测定结果表现为有数字大小和单位的数据，统计上称定量资料，如生理、生化指标，体重值，器官重量等。②分类数据：测定结果表现为按某属性划分的定性类别，统计上称为定性资料，具体又可以分为二值资料、多值名义资料和多值有序资料。如某反应为出现或不出现，死亡或未死亡，有畸形或无畸形；病理损害的严重程度（无、轻度、中度、重度）等。

统计描述指标

描述性统计学（或归纳统计学）是对样本观察/测量数据频率分布的定量研究，描述性统计的目的在于：①对测量值或观察值进行归纳浓缩，用统计量、统计图或统计表的形式表现；②估计总体分布的参数。资料的整理与探索对于某一测量指标，一般应从文献资料中了解其分布类型。如果没有判断概率分布的理论基础，应重复以大样本测定，绘制样本的频数分布图（理论上样本量要大于100），并经统计学检验拟合其分布。数据的描述统计量①连续性数据的频数分布：通过对样本资料编制频数分布表或做茎叶图，以确定资料分布的类型、频数分布的集中趋势和离散趋势、估计总体参数，也便于发现离群值。②中心位置的描述统计量：描述数据分布的集中趋势，常用指标为算术均数、中位数、众数、几何均数等。③离散程度的描述统计量：描述数据分布的离散趋势，常用指标为标准差和方差、极差和四分位数间距、变异系数和离散系数等。④统计学图表：统计图包括连续性数据分布的直方图、茎叶图，表示数据中心位置和离散程度的点杆图（做图时表示均数和标准差）和盒须图（做图时表示中位数、极差、四分位数间距），描述构成比数据资料的百分条图、饼图，描述经时变化趋势的线图，以及预测和检验分布类型的概率-概率图（P-P图）等[6]。统计表具有简单、明了、易于理解、便于比较的优点。编制统计表时原则上应当重点突出、层次分明、避免层次过多或结构混乱。一般的统计表应为三线表，表中只有横线，无竖线和斜线。统计表的标目应层次清楚，不宜过于复杂。

3生物医学动物实验的假设检验

生物医学动物实验中最常见的情况是给予不同受试物后进行组间比较，通过统计学中的假设检验，说明受试物的作用。假设检验时应注意以下问题。

检验方法的选用依据

资料的类型和变量的数目不同类型的资料（定量、定性）的组间比较应采用不同的统计检验方法。单变量、多变量的`统计检验方法也各不相同。实验设计类型应该根据实验设计的具体类型选择对应的统计检验方法，以便得到处理组效应的真实结论。检验方法的前提条件选用假设检验方法前，应了解所分析的数据资料是否满足相应检验方法的前提条件，如t检验和方差分析等参数检验方法要求数据满足正态性和方差齐性，2检验要求样本含量大于40且理论频数大于5。

正态性检验及拟合优度检验

统计学假设检验须判定样本的频数分布是否符合某一理论分布，如符合要求就可按此理论分布来进行统计学处理。对正态分布可采用正态性检验，其他分布可用拟合优度检验。通常可通过查阅文献，了解实验参数符合何种理论分布。

方差齐性检验

连续性数据未达到参数法统计分析前提的第二种原因即为方差不齐。一般而言，数值愈大，其固有的变异性也愈大。例如，若某组动物的平均反应值为100，其数值范围可能为80~120；而另一组动物的平均反应值为300，其数值范围可能会扩大至240~360。解决方差不齐的措施是进行数据转换。若数据的标准差与平均值成正比，在统计分析前宜将数据转换为对数值之后再进行分析，据此，不仅数据的变异度与平均值大小无关，同时还可确保其更符合正态分布。若数据变异度增加幅度与平均值的关系不太明显，采用平方根转换则更易使数据的变异度与平均值大小无关。某些数据经对数或平方根转换后可能仍存在方差不齐，此时宜采用非参数检验。

单侧检验与双侧检验

检验假设选择单侧检验或双侧检验，应事先根据专业知识做出选择。一般而言，若研究目的仅须了解是否存在组间差异、实验者无法预测组间变化的方向以及实验者希望获得正负两方面的结果时，应采用双侧检验。若事先可预测组间差异的变化方向，实验者仅对某一方面的重要性感兴趣，实验者仅希望了解与对照组差异或正或负一个方向，则应采用单侧检验。此外，剂量设计预试验中应采用双侧检验，正式试验在了解相关信息后可采用单侧检验。

多重比较及多重性问题

生物医学实验经常在处理组和对照组之间做多个变量的比较。即使不存在真正的实验效应，也有可能纯粹由于偶然性而有一个或多个变量在5%检验水平出现显著性差别。除了上述均数多重比较导致Ⅰ类错误概率增加的多重性问题之外，其他的多重性问题还包括多次的中期分析、关注多个结局、亚组间的多重比较。处理多重性问题的原则包括：①预先计划进行多重比较；②限制比较的次数；③多重比较时采用更严格的界值标准；④多重比较具有生物学方面的依据。

观察值或实验对象的独立性

许多统计检验方法要求比较的观察值或实验对象相互独立，如二项分布的率检验、t检验和方差分析等。但是，有的生物医学实验中观察单位并不独立。例如，生殖和发育研究中就存在窝效应：由于遗传因素、宫内的发育环境和药物的代谢环境相似，与异窝胎仔相比，同窝胎仔之间对毒性效应的反应概率趋于系统，即同窝内数据为聚集性数据，这就是一种常见的非独立数据。在统计学分析时，忽略数据的窝内相关性具有潜在的风险；因同窝母鼠所产k个胎仔的观察值存在共性，其所提供的信息不及k个独立的来自不同母鼠所产胎仔所提供的信息；窝内相关性愈大，其信息量愈少。聚集性数据的均数标准误小于独立的数据，因此，若基于观察值独立的统计分析方法，就会增加犯Ⅰ类错误的概率，即假阳性的风险增加，降低实验的有效性。

历史对照数据的应用

某些情况下，尤其是在发生率较低的情况下，单项研究可能提示处理可影响肿瘤发生率，但无法得出明确的结论。可能想到的分析办法之一是将处理组的数据与来自其他研究的对照组动物相比较。虽然历史对照数据具有重要意义，但值得强调的是，众多原因可导致不同研究之间的变异度大于研究之内的变异度。动物来源、饲料及饲养条件，研究期限，研究中的动物死亡率、读片的病理学家等均可能影响最终的肿瘤发生率。故此，忽视这些差异，将处理组的肿瘤发生率与合并的对照组发生率相比较，可能得出严重错误的结果，并进而明显夸大统计显著性水平。Tarone[4]曾对历史对照组的比率数据分析进行过综述。

假设检验的局限性

首先，假设检验中的P值并未提供有关处理诱发效应大小的直接信息。某一受试物可诱发一定量的、反应的增加，但增加的幅度是否具有统计显著性则取决于研究的规模和数据的变异性。在规模较小的研究中，有可能错失较大、重要的效应，尤其是在检测终点测量精度不高的情况下。相反，在规模较大的研究中，较小、非重要的效应则具有统计显著性。例如，D药与C药相比，降血压效应相差近30mmHg，但因为例数仅10例，假设检验未发现显著性差异（P=）；相反，B药与A药相比，降血压效应仅相差，但因为例数达500例，假设检验却发现存在显著性差异（P<）。由此可见，统计学显著性与效应大小无直接相关性。因此，愈来愈多的统计学家主张以处理组与对照组差异值的95%置信区间表述处理的效应。据此，若处理反应的增加值为10个单位（95%置信区间3~17单位），则该区间包含真实差异的几率为95%。若置信区间的下限大于零，则双侧检验的P值小于。其次，假设检验无法消除实验设计或实施不当所带来的影响。虽然前述的分层分析等有助于发现真实的差异，但若实验设计存在偏倚，或实验实施过程中存在偏差或失误，假设检验方法一般也于事无补。因此，在生物医学实验过程中应注重对实验设计或实施过程进行严格的质量控制和质量保证措施，强化GLP规范意识。其三，对统计学分析本身的质量控制和质量保证也是确保研究质量的重要环节。所用统计分析软件包应经过充分的认证，以确保分析结果的准确、可靠性。数据的录入、核对和分析结果的报告与归档，均应制订并严格执行相关的标准操作规程。综上所述，在动物实验研究的多个环节，统计学中的相关理论和方法都能够发挥重要作用。统计学不仅可以保证结果的科学性和可靠性，在很多情况下也可以极大地提高研究效率，节约研究成本。在这里还必须强调，除了实验后期的数据分析以外，在实验方案的制定阶段也需要统计学人员的早期介入，这样有助于避免实验设计出现大的偏差和漏洞，有利于研究目标的顺利实现。

你去查   计算生 物学、生物过 程 等等这书。符合你的需求~