众文网1.医学论文统计学分析怎么做
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卫生统计在医学期刊中占有非常重要的地位。任何科研设计、实验研究都离不开统计方法，而统计方法的正确与否直接影响到论文的质量。我们在编审稿件过程中，经常遇到统计学方法使用不当等问题。
数理统计的基础是概率论，对统计分析的资料下结论的依据是小概率事件在一次试验中是不可能发生的。一般统计上习惯把概率P≤0.05或P≤0.01认为是小概率事件[1]。当通过假设检验（显著性检验）获得P>0.05时，认为是大概率事件，说明在这一次试验中很可能发生，因此接受假设，认为差异无显著意义（差异不显著）。
2.医学论文如何选择统计学方法
般认为最早的记录是1348年欧洲一半人死于黑死病（鼠疫）；第一世界大战时爆发的西班牙流行性感冒，几个月内带走2000万人的生命，一年时间内，全球范围内5000万到一亿人死于此疫（HINI禽流感）。
到1859年达尔文完成了《物种起源》，1865年孟德尔完成的《植物杂交试验》，1889年高尔顿完成的《自然遗传》，1916年皮尔逊完成的《数学对进化论的贡献》，1925年费希尔完成的《研究人员用统计方法》，。
这些都是早、中期运用统计学进行生命科学研究的典范。
到了20世纪50年代，遗传物质DNA螺旋结构的发现，整个试验过程处处使用了现代统计学方法，开创了从分子水平研究生命活动的新纪元。进一步对基因的检验以及基因检测结果能告诉你有多高的风险患上某种疾病，而且正确指导你合理用药，均应用了现代统计学的基本方法。
最后，我们注意到各种病毒、病菌的发现，生存原理、控制方法以及相应的各种药物的研发、各种疾病相关指标的测定无一不是采用了各种统计学方法。
3.论文数据来源怎么注明
论文数据来源置于图名称的下方， 黑体，小五号。
如果数据来源于网站， 须写明网址； 如果数据来源于期刊等论文按参考文献的格式写明。 如果图是自创无须数据来源。
1、如果采用的数据是表格的形式，可以在表格的下方加上：资料来源于。
2、如果采用的数据是以文字的形式插入内容中，如[1]、[2]，在最后的参考文献中标注来源。 3、也有的数据是以文字的形式插入内容中，如[1]、[2]，然后在每页的下方插入脚注，表明数据的来源。
论文数据来源标注的格式：作者，作品的名称，出版社，出版年份，引用页码，甚至可以将段落都标上去，尽量把引用的数据来源说明清楚。扩展资料：论文写作注意事项：1、论文摘要中应排除本学科领域已成为常识的内容；切忌把应在引言中出现的内容写入摘要；一般也不要对论文内容作诠释和评论（尤其是自我评价）。
2、不得简单重复题名中已有的信息。3、结构严谨，表达简明，语义确切。
摘要先写什么，后写什么，要按逻辑顺序来安排。句子之间要上下连贯，互相呼应。
摘要慎用长句，句型应力求简单。每句话要表意明白，无空泛、笼统、含混之词，但摘要毕竟是一篇完整的短文，电报式的写法亦不足取。
摘要不分段。4、用第三人称。
建议采用“对……进行了研究”、“报告了……现状”、“进行了……调查”等记述方法标明一次文献的性质和文献主题，不必使用“本文”、“作者”等作为主语。5、要使用规范化的名词术语，不用非公知公用的符号和术语。
新术语或尚无合适汉文术语的，可用原文或译出后加括号注明原文。6、除了实在无法变通以外，一般不用数学公式和化学结构式，不出现插图、表格。
7、不用引文，除非该文献证实或否定了他人已出版的著作。参考资料来源：百度百科-论文写作。
4.医学论文中怎样根据统计资料的类型选择一种或几种检验方法
医学论文中常用统计分析方法的合理选择 目前，不少医学论文中的统计分析存在较多的问题。
有报道，经两位专家审稿认为可以发表的稿件中，其统计学误用率为90%-95%。为帮助广大医务工作者提高统计分析水平，本文将介绍医学论文中常用统计分析方法的选择原则及应用过程中的注意事项。
1.t 检验 t检验是英国统计学家W.S.Gosset 1908年根据t分布原理建立起来的一种假设检验方法，常用于计量资料中两个小样本均数的比较。理论上，t检验的应用条件是要求样本来自正态分布的总体，两样本均数比较时，还要求两总体方差相等。
但在实际工作中，与上述条件略有偏离，只要其分布为单峰且近似正态分布，也可应用[2]。 常用的t检验有如下三类：①单个样本t检验：用于推断样本均数代表的总体均数和已知总体均数有无显著性差别。
当样本例数较少（n50）时，这时应用t检验的计算比较繁琐，可选用u检验[5]。 2.方差分析 方差分析适用于两组以上计量资料均数的比较，其应用条件是各组资料取自正态分布的总体且各组资料具有方差齐性。
因此，在应用方差分析之前，同样和成组t检验一样需要对各组资料进行正态性检验、方差齐性检验。 常用的方差分析有如下几类：①完全随机设计的方差分析：主要用于推断完全随机设计的多个样本均数所代表的总体均数之间有无显著性差别。
完全随机设计是将观察对象随机分为两组或多组，每组接受一种处理，形成两个或多个样本。②随机区组设计的方差分析： 随机区组设计首先是将全部受试对象按某种或某些特性分为若干区组，然后区组内的每个研究对象接受不同的处理，通过这种设计，既可以推断处理因素又可以推断区组因素是否对试验效应产生作用。
此外，由于这种设计还使每个区组内研究对象的水平尽可能地相近，减少了个体间差异对研究结果的影响，比成组设计更容易检验出处理因素间的差别。③析因设计的方差分析：将两个或两个以上处理因素的各种浓度水平进行排列组合、交叉分组的试验设计。
它不仅可以检验每个因素各水平之间是否有差异，还可以检验各因素之间是否有交互作用，同时还可以找到处理因素的各种浓度水平之间的最佳组合。此外，还有正交设计、拉丁方设计等多种方差分析法，实验者在应用时可以参考相关的统计学著作。
目前，某些医学论文中有这样的情况，就是用t 检验代替方差分析对实验数据进行统计学处理，这是不可取的。t 检验只适用于推断两个小样本均数之间有无显著性差别，而采用t 检验对多组均数进行两两比较，会增加犯I 型错误的概率，即可能把本来无差别的两个总体均数判为有差别，使结论的可信度降低[6]。
对多个样本均数进行比较时，正确的方法是先进行方差分析，若检验统计量有显著性意义时，再进行多个样本均数的两两（多重）比较。 3.卡方检验（χ2检验） χ2检验是一种用途比较广泛的假设检验方法，但是在医学论文中常用于分类计数资料的假设检验，即用于两个样本率、多个样本率、样本内部构成情况的比较，样本率与总体率的比较，某现象的实际分布与其理论分布的比较。
但是当样本满足正态近似条件时，如样本例数n与样本率p满足条件np与n(1— p)均大于5，则可以计算假设检验统计量u值来进行判断。 常用的χ2 检验分为如下几类：①2*2表χ2 检验：适用于两个样本率或构成比的比较，在应用时，当整个试验的样本例数n≥40且某个理论频数1≤T 值进行连续性校正。
因为T值太小，会导致χ2 值增大，易出现假阳性结论。此外，若样本例数n 值也有偏差，需要用2*2表χ2 检验的确切概率检验法（Fisher确切检验法）。
②配对资料χ2检验：适用于配对设计的两个样本率或构成比的比较，即通过单一样本的数据推断两种处理结果有无显著性差别。在应用时，如果甲处理结果为阳性而乙处理结果为阴性的样本例数n1与甲处理结果为阴性而乙处理结果为阳性的样本例数n2之和 值进行校正。
③R*C表χ2 检验：适用于多个样本率或构成比的比较。在R*C表χ2检验中，若检验统计量有显著性意义时，还需要对多个样本率或构成比进行两两比较，即分割R*C表，使之成为非独立的四格表，并对每两个率之间有无显著性差别作出结论。
2*2表资料在应用时可分为如下几种类型：横断面研究设计的2*2表资料、队列研究设计的2*2表资料、病例-对照研究设计的2*2表资料、配对研究设计的2*2表资料。研究者应注意不同类型的2*2表资料的统计分析方法略有差别，比如在分析队列研究设计的2*2表资料时，如果用χ2公式计算得到P 此外，在进行R*C表χ2检验时，还有如下两个主要的注意事项：首先，T值最好不要 其次，不同类型的R*C表资料选择的统计分析方法是不一样。
①双向无序的R*C表资料：可以选用一般的χ2公式计算。②单向有序的R*C表资料：如果是原因变量为有序变量的单向有序R*C表资料，可以将其视为双向无序的R*C表资料而选用一般的χ2检验公式计算，但如果是结果变量为有序变量的单向有序R*C表资料，选用的统计分析方法有秩和检验、Radit分析和有序变量的logistic回归分析等。
③双向有序且属性不同的R*C表资料：对于这类资料采用的统计分析方法不能一。
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