医学统计学设计、分析

医学统计学设计、分析

【我们能为您做什么?】

您是否已经积累了大量有价值的实验数据，却为不熟悉统计分析而手足无措？锐意拥有多位资深专家，有着丰富的数据分析经验，全程为您提供从数据的录入、整理、归类、制订统计方案，到统计分析、图表制作及统计报告的解读等一系列服务。

导致论文因数据统计被拒原因有四点？

• 一：因实验设计不合理,原始资料不完整或不准确等,致使统计分析失去意义;
• 二：统计资料的整理、分析不符合要求,使统计图表失去了作用;
• 三：数据未经统计学处理,得出的结论往往并不可靠;
• 四：有些论文缺乏必要的指标，有些论文则数据有误，有些论文未经统计检验;

您的稿件已完成统计学

1. 锐意医学安排统计学专家进行审核，并进行统计学数据校验和修改。

2. 一篇论文学术水平的高低，很大程度上得取决于实验设计的水平。周密的实验设计是科学实验过程的依据，对实验数据进行合理的统计学处理是提高科研质量的必要手段。

3. 由于统计错误致其结果与原文主要结论不一致，即便是已经发表的文章。

已有统计学数据但未进行统计学设计

对已有统计学数据但无法进行统计学处理的稿件，我们安排统计学专家进行数据整理归纳、统计学处理、分析及结果汇总，帮您顺利完成论文的统计学分析。

考核一篇论文就看作者的论文统计学价值大小，说的通俗点就是对大量具有研究型、开发性医学研究的统计数据、统计资料的整理、归纳的应用情况，也就是论文中的可提供的可研究的一手的、来自实验、实践中的信息汇总、统计的情况。

医学论文中统计学应注意的问题?

• 常用统计术语：总体与样本、随机化与概率、计量与计数、等级资料、正态与偏态分布资料、标准差与标准误等。
• 正常值范围及异常阈值的确定：如何选择研究对象、观察数量、正确统计处理和参考一定数量的病例数据，是确定正常值范围及异常阈值的四个重要因素。
• t检验与校正t检验(t′检验)：这是文稿中极易混淆的一类计量资料统计问题。应先进行方差齐性检验，当两样本均数的方差非齐性时,应以t′替代t检验。
• 卡方(χ2)、校正χ2与直接概率法(或精确法)检验：这三种检验方法为一类用途较广、但也易混淆的、适用于计数资料检验的方法。应注意,鉴于总数与理论值的不同，应采用相适应的检验方法。
• 相关与回归分析：在作回归分析时，一般先作相关分析，只有在相关分析有统计意义(即回归有统计意义)的前提下，求回归方程和回归线才有实际意义。
• 数据的正确书写：文稿内各数据的书写必须前后一致;总数应等于各分组的数据之和;对不同指标，有其不同数据精度的要求，这应结合专业知识加以判断;测定数据的书写，不能超越其测量仪器测试的精确度范围，同一指标的前后数据应保持同一精确度;经计算出现比预定小数点后两位数多的数字,应采取“≤4舍、≥6入”与“5‘奇’进‘偶’出”方法;未经统计检验，文稿内不宜出现推断性的比较结果的结论。