统计研究生论文

近年来，随着国内科研机构基础研究水平的不断进步，科研论文发表的数量呈现出爆发性的增长。仅2018年中国科研机构发表的科研论文总数累计已达到39万余篇，较上一年增长约18.2%，位列世界第二。在数量上升的同时，质量也在不断提高，截止至3月15日，我国科研机构在CNS三大顶刊共发表25篇，这其中高校共完成17篇。下面“TOP大学来了”小编就带着大家一起来看看华5+2高校的具体内容吧。CNS论文清华、科大、南大位居前三根据统计后发现，从总体数量来看，在三大刊中清华大学、中国科学技术大学、南京大学位列前三甲。在华5+2高校中只有清华大学、中国科学技术大学在三大刊均有发文。在单篇刊物中，仅有清华大学和南京大学发文量超过2篇。在《Nature》期刊中，清华大学以3篇夺冠；紧随其后的是南京大学以2篇文章位列第二；中国科学技术大学和浙江大学以1篇文章，并列第三。在《Science》期刊中，清华大学、中国科学技术大学、北京大学各有1篇文章。在《Cell》期刊中，仅清华大学、中国科学技术大学发文，可见两校在生物科学领域实力的雄厚。上海科大、西湖大学异军突起"TOP大学来了"小编梳理后发现，除了以上高校外，上海科技大学、第三军医大学、南昌大学、山东大学、西湖大学在CNS三大顶刊均有文章发表，实属不易。在5所高校中，上海科技大学、西湖大学的表现更是令人惊艳，两校虽成立的时间较短，但发展较快，上海科技大学已有2篇文章，西湖大学有1篇文章。"TOP大学来了"小编，对两校在如此短的时间内，取得如此骄人的成绩表示衷心祝贺。中科院、军医院两机构实力雄厚"TOP大学来了"小编统计数据后发现，在CNS中，中国科学院是国内单一发文量最多的科研机构，总数超过6篇；有2篇《Nature》、4篇《Science》、1篇《Cell》。紧随其后的是，中国军事医学科学院共有2篇文章，其中1篇《Nature》、1篇《Science》。来源：TOP大学来了 作者：大可先生先生

最近教育部发布公告，今年将对已毕业的研究生论文进行重点抽查，对存在学术不端、存在捏造事实、查重不过关的论文进行整顿，撤销该学生的研究生学历学位，对该研究生的导师取消研究生导师的资格。根据过去教育部对已经毕业的研究生的毕业论文的抽查结果，发现在抽查的论文中存在1％以上的毕业论文存在学术不端的问题，已经对论文存在问题的学生研究生学历及学位进行撤销。翟天临博士后录取这对于已经毕业的研究生来讲，无异于晴天霹雳。翟天临事件发生后，社会公众舆论对翟天临研究生毕业论文存在抄袭和问题进行了谴责，同时也反思当前研究生的毕业论文教育形式，教育部因此加大了对已经研究生论文的抽查力度，提高研究生学术水平，增强高校研究生导师负责制的监管力度。考研而已经毕业的研究生，如果自己当年的毕业论文存在抄袭和数据造假，很容易被调查出来，其影响将对自己的工作和今后的继续深造造成毁灭的影响。如果自己已经是毕业多年的研究生，并且知网上面也有自己的论文，自己的论文当年毕业的时候学校要求也不严格，今年教育部检查出来以后，自己将会丢掉自己的研究生学历和研究生学位，失去了高学历的资格，失去了今后找工作的优势。这对于一些已经毕业的研究生压力很大，毕竟自己已经毕业，论文再有问题也不能去学校去修改自己的毕业论文，有可能真的是一失足成千古恨了。研究生毕业所以研究生再也不是那种在学校混日子就能毕业了，研究生过去常被称为“烟酒生”，形容研究生抽烟喝酒和学生，过去的研究生教育确实存在着导师管理不到位，学生学习不认真，毕业论文随便写的情况，但是教育部规定出台了以后，相信对各位研究生监督更严格了，而且是事后监管，学生毕业后再进行毕业论文的随机抽查，而且是终生追责，对学生个人一生都有污点，个人诚信有问题，个人学习不规范，高学历证书被撤销，丧失了工作升职加薪的机会，影响可谓深远。研究生和导师眼下正是考研复试的时间，也是2019年研究生毕业论文修改的时间，今年毕业的研究生要认真负责对待自己的学位论文，不能捏造事实，不能抄袭别人论文，更不能找人代写。今年考研复试的同学有幸被录取了，开学后就要认真对待自己的学术研究，认真规范的写论文，千万不要犯错误，不然都会是自己一生的污点和学习的遗憾，因为自己毕业后被撤销了学历证书，自己年纪已大也没有机会再去读研，会错过更多的机会。因此都要认真的对待研究生毕业论文，千万不要混日子，不然就要被日子混！

在我国，每年三四月份都是毕业生最忙的时候，因为毕业生不仅面临着就业压力，而且面临着论文压力！如果毕业论文不合格，不过关，那么就必须延迟毕业！不能够按时拿到毕业证和学位证，各大事业单位报考不了，直接影响未来的前途！所以每一届的应届毕业生都希望自己的论文能够顺利通过，不要被导师打回来！可是，由于今年高等院校都狠抓论文质量，毕业生想要轻松毕业有困难了。因为今年研究生论文审查规则有些改动，所以过去大部分毕业生的论文都是校内审核，自己的母校自己的老师，差不多就能过！可是，今年大部分研究生毕业论文必须送到校外盲审，一旦审核出来了问题，不仅学生着急毕不了业，老师也免不了责任！所以不少高校的研究生导师今年特别严厉，学生的论文改了又改，应届毕业生通宵改论文非常的常见，为了顺利毕业，吃些苦不算什么！如果说今年的研究生论文审查最严，那么本科生也比他们好不到哪去，可能更惨！对于研究生来说，写论文是家常便饭，毕竟他们会写。但是很多本科生根本不会写论文，毕业论文是人生第一篇论文，估计别人的论文能看懂就不错了，更不要说写出一篇高质量的论文了。但是，今年本科生论文查重率要求10％，而且抽检比例也加大了，如果不小心被抽到了毕业论文不合格，后果不堪设想！今年应届毕业生的论文为什么查的那么严？原因不说大家也知道，因为翟天临学术不端事件，国家加大了对博士，硕士毕业论文的审查力度，本科生的毕业论文也提高了要求！从长远来看，严查毕业生的论文，有利于提高大学生的业务能力和学术水平，严进严出的大学毕业生，也更能够得到企业的认可！你觉得今年的论文查的严吗？你改过几遍了？欢迎留言讨论

现在是大学生毕业的时候，许多本科生走进了心仪的研究生学校。对于许多本科生来说，本科生的论文太难写了，大多数学生只能通过搜索许多论文来说几句话。他们也不知道如何找到数据，也不会写问题分析，很多研究方向都是模仿别人。而与本科生论文相比，研究生论文更难撰写。在一些本科生看来，研究生的论文似乎很难理解。那么本科论文和研究生论文有什么区别呢？首先，文字数目不同本科论文一般要求至少8000字，而研究生论文一般要求至少30000字。相对而言，研究生论文需要写更多的内容。第二，创新程度不同本科生论文的创新是有限的，研究生论文在理论和实践上都有一定的创新，而不是简单的重复。本科生论文多是关于同一个问题，论文质量不高，而研究生论文更具创新性，更具实用价值。三是回复要求不同现在本科生的毕业论文通常是由自己的大学论文导师分配的，在老师的指导下写作，论文完成后，论文导师检查没有错误后，基本上可以进入论文答辩。但研究生毕业论文不同，研究生毕业论文一般都需要盲检，即将研究生毕业论文打印两份给校外专家，如果双方专家同意，则可以进入答辩，否则需要继续提交考试。如果两个都不及格，将直接推迟一年毕业。第四，论文评审要求不同本科毕业论文学校通常需要30%以下重复率，而研究生需要15%以下重复率（在翟天临事件后更低为10％）。结合研究生毕业论文的字数要求，可以推断研究生毕业论文更难，而且很多时候研究生毕业论文很难降低重复率。第五，对论文有不同的规范性要求本科生的毕业论文不需要上网，很多本科生的毕业论文不规范，论文格式不符合学校要求也通过了。然而，研究生的毕业论文需要在网上公开，因此研究毕业生的毕业论文需要严格按照学校的要求书写和排版。第六，毕业论文的约束力不同对于本科生来说，即使毕业后的毕业论文有问题，也不会对自己产生任何影响，但研究生毕业论文是不同的。教育部一般在研究生毕业后一年对研究生论文进行抽查。如果发现研究生论文存在问题，将撤销研究生学位。对于毕业多年的研究生来说，影响是巨大的，很可能失去工作，研究生导师也将受到惩罚。

众所周知，论文写作对于提高个人科学研究水平至关重要。必须持之以恒，矻矻努力，方可有所前进。赛恩斯编译认为，在论文写作过程中，有些问题是必须注意的，例如：一、博览群书，丰富知识素养。知识的积累，是认识能力和水平得以提高的保证。此道理犹登高望远，只有博览群书才能使自己的学术视野扩展，才能使自己学识的深度与广度有所加强。但摆在我们面前的书是永远读不完的，所以就论文写作而言，要先读那些与此篇论文相关的书，这些书当然要以传统的学术经典为主，而不应当是漫无边际的浏览。二、开动脑筋，慎重选题。心中要有一个目标，那就是明确应当选什么样的题目来写文章。大概说来有如下的特点，一是要有创新点可以开掘；二是相关的材料自己能够驾驭；三是题目的容量比较合适。初步选中的题目要再思索其可操作性，不适合者，尽快调整。论文选题一般要先考虑自己感兴趣的，因为有了兴趣才会有较大的研究动力。而且还应当多选几个题目，然后经过详细调研来对比它们的可操作性、学术价值等，选出最恰当的题目。三、恭敬认真地总结相关的学术史。总结学术史，是对于历史与学术的尊重，这实际上是史源之学的锻炼。严格说来，每一项选题都有其学术研究的源与流。对于前辈或他人的研究我们应当满怀敬意向他们学习，对于他们的研究，既不要迷住，也不要误解或曲解。总结相关的学术史，不是列出若干篇目的论文或著作就算完事，而是要仔细分析前人相关研究所达到的水平，以及尚存的问题。这就要有所选择，选取提出某一论断最早者、论述某一问题最为权威者，来进行讨论。总之，只有恭敬认真地总结相关研究的学术史，才可以为自己文章的学术创新打下坚实的基础。四、放飞思想，抓住自己思想的闪光点。正如钱锺书先生说，“零星琐屑的东西易被忽视和遗忘；自发的孤单见解是自觉的周密理论的根苗……眼里只长篇大论，瞧不起片言只语，甚至陶醉于数量，重视废话一吨，轻视微言一克，那是浅薄庸俗的看法。”所谓“微言”，即精深微妙之言，是流星划过思想的天穹。这个光辉必须书之于纸，琢磨于心。古今学者，夤夜披衣而起所伏案疾书者，往往就是其思想的闪光点。五、腹稿粗具与谋篇布局。思想的闪光点往往是文章的中心与主题所在，所以作文之前要多琢磨如何把这一主题讲清楚。一般来说，自己理不清楚的问题，文章里也是不大可能讲清楚的，这也就需要对于自己所写的内容要在正式写作前有一个大概的设计，要用一些时间多考虑一下如何开头，如何进入主题。这个考虑的过程，有时是很困惑、很难受的，可能达到寝食难安的地步。问题想透了，谋篇布局就是顺理成章的事情。六、围绕主题，深入开掘。汇集了丰富资料之后的工作，就应当把这些材料架构起来。架构工作的要点，就是要在开掘主题上下功夫。七、疏通逻辑，通言畅辞。文章应当有逻辑性，简言之，就是把话说得明白。一篇文章，道理讲得清楚，其逻辑一定是清楚明白的。文章的见解(亦即创新之处)明确以后，就应当把它证明，这个证明的过程就要有理有据、层层深入，一环扣一环地把创新之处证实。如果讲道理的时候说不通，那就是逻辑方面出了问题，遇到这种情况，就要考虑创新之处可否成立，若还坚信能够成立，那就再找证据来说明。疏通逻辑的关键在于理由充分，把路开拓得宽宽的，纵然是曲径通幽，也一定是顺畅的，如果有不可逾越的障碍，那么不管是大路抑或是曲径，都是走不通的。文章的底气在于理由充分，如果理不直，那是不可能气壮的。逻辑的通畅还在于要把道理完全讲清楚，不应当是不完备的。从打腹稿开始，直到写完，应当不断地审视逻辑是否通畅的问题。在荆棘中修出一条路就是疏通逻辑的过程。可以说，有创新意义的文章大都是在荆棘中修路，如果摆在你面前的是一条通途大道，那就很可能是前人走过的路。当然，前人走过的路还可以再走，但要这样的话，你的创新之处的难度就必然加大，需要更多地学习、思考与锤炼。八、论文当以学术创新为主线。现在写文章大家都注意到学术创新的问题，都知道一篇好文章必须有学术创新。一般来说，学术创新必须在认真学习前人研究成果的基础上进行，对于某一问题的研究，必须知道前人已经达到了什么高度，有何卓识，在此基础上方可提出自己的不同认识。而且要使自己的新观点、新思维，能够站得住脚，有史料和逻辑论证的支撑，唯有如此才可让人信服，才能算有了创新。九、论文必须多次认真修改，方可定稿。论文初稿完成后，要有一个修改的过程，不要急于拿出去发表。对于论文的修改，可以从三个方面进行，一是删除枝蔓，突出主线，删掉可有可无的段落和语句；二是查改硬伤，所谓论文的硬伤不光是常识性的错误，而且还应当包括引征材料的讹误和论证逻辑的不通之处；三是要润色增彩，使论文行而能远。

众所周知，统计学主要是一门以统计学原理及方法为基础，对科研数据进行采集，整理及分析的应用科学。在实际工作中，统计学问题已成为评价医学论文质量高低的重要指标之一。统计学方法在应用过程中的错误与否会在一定程度上影响医学科研结论的科学性、可靠性以及严谨性。错误的统计学方法应用，会使得论文学术水平、质量降低，甚至会导致论文不可用等严重后果。因此，赛恩斯编译提醒大家，撰写医学论文要避免出现以下这些统计学问题。一、统计研究设计不科学。大部分非统计学专业学者在进行统计研究设计的时候仅从自身的专业角度出发，且在分组方式上按照自己主观所要获得的结果进行设计，而忽略了研究设计的可行性，组间数据的可比性等一系列问题。主要表现涵盖研究设计时不严格根据随机化原则进行、均衡性原则贯彻不彻底以及未设计对照或对照不科学等。其中主要不合理问题涵盖：缺少对照或对照不合理；将单因素及多因素设计进行混淆；样本量较少或样本量选择无代表性等。二、统计学处理分析的缺失。有些作者在医学论文中虽完成了分组与对照的设计，且较为合理，但通文却无只字片语提及采用哪种统计学方法对数据予以分析，并无对相关数据予以统计学处理的相关内容，只是经由对研究所获取的数据进行直观判断，即得出结论，这与代医学科研的结论需有据而立的原则完全背道而驰。三、统计方法描述混乱。有些作者在医学论文中所阐述的统计学方法极为简单，甚至对于统计学方法也未能彻底列出，例如：单独列出所采用的统计学分析软件，但未对该软件的版本进行说明。在研究过程中对于哪种数据应采用哪种相对应的统计学方法仅作笼统的描述，并未具体列出文中相关数据应采用何种统计学方法。未完全具体描述对于两组或多组定量数据对比应采用的究竟是配对t检验亦或是成组设计t检验，而是将其简单概述成两组定量数据对比予以t检验。针对定量数据仅仅阐述运用t检验或方差分析，却未完全阐明是否需予以正态性检验或方差齐性检验。针对两组或多组间的定性数据比较，不管其仅需采用卡方检验，亦或需予以矫正卡方检验以及卡方分割检验，均简单概述成定性数据的对比予以卡方检验。统计学相关符号在书写过程中的规范性较差，例如：F检验，卡方检验，t检验，P值中的字母部分均需以斜体表示，而对于与该规定不符的书写均可认定为错误书写，而该问题在众多医学论文中十分普遍。另外，许多医学论文中均存在未对检验水准α进行阐述的问题。四、统计学方法应用错误。统计学方法应用错误这一问题存在于相当一部分医学期刊论文中，针对定量数据的统计学方法错误使用包括以下几点：(1)不管数据是否符合正态分布或方差齐，盲目地运用t检验或单因素方差分析等完成组间的比较。(2)不管研究设计中存在几组数据，均盲目地予以t检验分析，将t检验作为定量数据比较的通用统计学方法。(3)不管研究设计中各组间数据所具有的关系为何，均盲目地运用成组设计t检验或单因素方差分析。针对定性数据的统计学方法错误使用包括以下几点：(1)针对所有定性数据的比较均予以卡方检验，忽略了卡方检验应用的前提条件，即仅适用于正态分布的定性数据，同时，要求样本在40以上，且通过卡方检验列联表数据时，禁止五分之一以上格子的出现或任意格子中的理论频数小于1。(2)对多组间定性数据进行比较时，总体进行卡方检验比较分析后如还需进行各组间的两两对比时未予以卡方分割检验，而是据需采用卡方检验分析。五、统计结果的描述以及分析错误。不少医学论文中均存在统计学结果的描述以及分析错误情况，较为常见的情况有：(1)针对定性数据，大部分论文均会构成比及百分率的混淆，样本量不足；(2)针对定量数据，正态分布数据描述不是运用“均数±标准差”或“均数±标准误”进行表示，非正态分布数据描述不是通过中位数及四分位间距表示。(3)对有统计学意义数据进行解释时仅仅按照P值的大小获取相应结论，这主要是由于学者对统计学中P值的理解程度不够造成的，需知P值是拒绝特定无效假设定而可能犯的假阳性错误的概率，其无法代表组间差异的大小。六、统计值或P值描述不清或缺失。一些医学论文中，学者对统计结果予以描述时，往往无法弯针更清晰地描述出统计值与P值，常见错误情况涵盖以下几点：(1)单独通过“P＜0.05”或“P＞0.05”表示统计结果，并由此获得结论，并无对相应统计值的描述；(2)仅仅列出具体的P值，而未列出统计值；(3)统计结果描述中包含统计值与P值，但却无详细的P值，仅用P＜0.05或P＞0.05表示。这几种错误情况均会对文献阅读者进行数据验证以及meta分析造成不利影响。七、大样本数据错误使用t检验。通常情况下，定量数据采用t检验时需满足几点条件，一是样本含量较少，n＜50或n＜30，且均符合正态分布；二是成组设计的两样本均数对比，且量样本均来自总体方差相等的总体。对于样本量n＞50的数据比较，则需予以U检验。

本文为募格学术原创，转载请在【后台】留言作者：我最厉害最近，台湾艺人徐若瑄又一次成为了热点，原因是她的硕士毕业论文的研究对象是自己。网友对此议论纷纷，有嘲亦有赞。有人认为研究对象是自己，绝对原创，这种行为so cool；也有人认为这或许又是娱乐圈另一起“翟天临”事件。我们先来看看徐若瑄的硕士论文里写了什么吧。徐若瑄的方向是公共关系及广告学系，毕业论文题目是《互联网时代艺人转型策略之初探性研究——以徐若瑄为例》。其摘要如下所示：她以自己出道近30年的自我观察为基础，实证如何转型追求进化，结合广告主的数位行销策略借力使力创造双赢，并专访两个合作品牌提出市场观察反馈。并得出来三点结论，第三点结论“流量不是绝对”，后面那个感叹号“！”仿佛有了自己的灵魂。这种以自己为研究对象的论文并非孤证，著名运动员们的毕业论文也常以自己为研究对象，如陈一冰体育运动心理学方向的毕业论文《陈一冰重大比赛心理准备与应用研究》，孙杨毕业论文也是研究自己，即《第三十一届奥运会男子200米自由泳冠军比赛技术分析》等。能不能以自己为研究对象，这是一个值得探讨的问题。基于事实可知，以自己为研究对象的多数是名人，普通人有这种想法的，只能在这种想法前加“如果”二字。如果论文的研究对象是自己的话，会研究些什么呢？说实话，有时候我也非常想撬开自己的小脑袋瓜看看里面装了些啥，或许是水，或许是垃圾，或许是你（有nei土味儿了）。如果研究对象是自己，研究范围或许涉及学术、感情、日常生活诸方面。一、研究对象：自己；研究范围：学术；关键词：拖延症、“摸鱼”、焦虑、兴趣、论文数量、拒稿心态、deadline、垃圾、毕业等。学术与拖延症：《莫比乌斯带——拖延症的不可治愈性及其影响下的论文写作》；学术与“摸鱼”：《论文写作中“摸鱼”的108种方式》《“划水”的正确姿势及其在组会中的适用性研究》学术与焦虑：《影响的焦虑——同学太牛我太菜的体验》《当代女研究生面对学术的应激反应及创伤修复过程》学术与兴趣：《兴趣的起源——除论文外的其他事情为何有趣的原因探析》《解构与祛魅——当代研究生学术热情的幻灭》学术与论文数量：《当代研究生脱发程度与学术成果之间线性与非线性关系》学术与拒稿心态：《从人格结构理论分析论文被拒稿的心路历程》学术与deadline：《ddl前研究生能量爆发曲线分析》学术与垃圾：《论学术垃圾的成份、成因及处理——以自己为例》学术与毕业：《当代博士生延毕原因分析———以本人为例》二、研究对象：自己；研究范围：感情；关键词：心理、追星、社会、实验。感情与心理：《单身至今的心理活动与恋爱行动》《母胎solo对女性性格的影响》《性取向的不可逆性》《生气的边缘——女朋友她为何那样》《多学科角度分析“我为何找不到对象”》感情与追星：《关于嗑CP的多种性格养成与实践操作》《CP文化的心理学分析》《论我能娶到刘亦菲的可行性研究》感情与社会：《当代社会的结构性单身成因探析》感情与数学：《基于贝叶斯推理的理工科单身狗情感状况预测》《基于深度强化学习的大龄男博士脱单决策研究》《实验室师妹与不同师兄间的好感度建模分析》三、研究对象：自己；研究范围：日常生活；关键词：睡眠、体质、饮食、减肥、仙女、自信、落差、运气日常生活与睡眠：《人类睡眠时长的极限——以xxx寒假的睡眠时长统计为例》日常生活与体质：《多领域“干啥啥不行体质研究》日常生活与饮食：《乳糖不耐与奶茶饥渴的矛盾与自洽》《人类食量的潜能——以本人吃火锅为例》日常生活与减肥：《“美腿”与A4腰时代下肥胖女孩生存策略研究——以本人郝肚腩为例》日常生活与仙女：《自我认知障碍的实证研究——以自我时常声称自己“仙女”为例》日常生活与自信：《从玻璃心到厚脸皮——论本人自信心的建构、修炼与膨胀》日常生活与落差：《从“天选之子”到“平庸凡人”——论本人自我认知的逐步清晰》《褒义词与贬义词的转化——如何从“别人家的孩子”到“别人家的孩子”》日常生活与运气：《好运与霉运的分布——论本人在本命年的遭遇》自己到底能不能成为正经的论文研究对象？若要回答这个问题，可能得从论文的本质说起（导师严肃脸·jpg）。论文中的研究对象一般应该在相关领域具有研究价值，那么研究自己能否对该领域做出贡献呢？换言之，真要以自己为研究对象的话，可能还得想想自己“配不配”被研究。也因此，现在能看到的许多以自己为研究对象的例子都是各行各业的名人，在他们所研究的范畴内，他们本人都具有比较强的代表性，对自己的研究所获得的成果，很可能对他人而言具有重要的参考价值。毕竟，论文不同于日常聊天，其严谨的表述方式与较大的信息量更容易被业内的专业人士接受。而对于普通人来说，仅研究自己则没有那么强的代表性：游泳运动员里比孙杨技术高的没几个人，艺人里比徐若瑄名气大的没几个人，而和你一样有拖延症、难以毕业、没有对象、爱喝奶茶的博士生们则有千千万万。如果真的要做类似的研究，恐怕需要很多的样本调查然后分析得出结论，只写自己的话大概开题就会被毙掉了。而如果论文的研究对象是自己的话，那由自己来研究也是再合适不过的——自己研究自己，数据极易获取，方法合适与否由自己拿捏，并且能够在此领域保证绝对权威，毕竟Nobody knows me better than myself.至于有人担心研究自己可能造成的学术不端问题，如果论文公开发表，自然会受到同行与大众的关注，只要研究者本人能回应得起质疑就无需职责。而且除了研究对象以外，论文的研究方法也是很重要的部分，就算是研究自己，只要方法原创并且恰当，得到的结论有意义，便不失为一项有意义的研究。

统计学在医学科研工作中发挥着重要的作用，统计学方法种类繁多，各自的适用范围以及所需的前提条件又不尽相同，容易发生误用，导致论文质量不高，甚至结论错误而引起误导。为能有效促进统计学方法的正确使用，保证科研的科学性、可靠性，提高医学科研论文质量，赛恩斯编译对医学科研论文中常见的统计学问题进行梳理和总结如下：一、实验组与对照组没有可比性。实验组与对照组必须遵循均衡化的原则，即实验组与对照组除处理因素不同外，其他可控制的非处理因素要尽可能保持一致，从而尽量排除非处理因素对结果的影响。各组间均衡程度越高，可比性越强。如果分组时未注意到对照组与实验组的均衡性，两组之间就会出现差异，不具备可比性，结论有可能不准确，甚至相反。二、样本量过小。样本量的大小影响结论的可靠性。样本量过小，抽样误差大，结果可靠性差，且经不起验证；反之，若盲目加大样本量，不但会造成人、财、物的浪费，而且会造成非抽样误差增大。应在保证研究结果精确可靠的前提下，确定最小的样本量。三、混淆标准差与标准误的作用。实验数据一般综合表示为“均数±标准差”的形式，标准差表示数据相对于均数的离散程度，而标准误是表示抽样误差大小的指标，二者含义完全不同。有些作者误将标准差用于可信区间的表述，将标准误用于正常值范围的表述。四、假设检验方法运用不当。每一种假设检验方法都有其特定的适用条件和严格的适用范围。所研究变量的类型不同、设计类型不同、大样本还是小样本等，所用假设检验的方法也不同。对于同一组资料，采用不同的假设检验方法可能得出截然相反的结论。同为数值变量资料，如将配对设计的资料按成组设计资料的方法进行假设检验，不但损失样本提供的信息、降低检验效率，而且可能使原本有统计学意义的结果表现为无统计学意义。五、未注明假设检验方法或不具体。有些论文对收集到的资料进行了统计学分析，但未说明使用的是什么方法。表现为论文中只有假设检验的结论，未注明检验方法、现有样本算得的检验统计量、检验水准、采用的是双侧检验还是单侧检验、P值的确切范围。这样读者就无法得出论文中统计学方法选择是否合理，无法核对结果是否准确。在论文写作时，不但要注明选用的是什么统计学方法，而且要尽可能详细、具体。六、错误理解假设检验中P值的含义。统计学上，根据假设检验原理推算出来的P值，表示拒绝无效假设犯假阳性错误的概率，P值越小，越有理由认为两种处理方法效果不同。P值不能反映相比较的两组或多组参数之间差异的大小，参数差异的大小只能根据专业知识来确定。七、只关心统计结论，忽视差异有无临床意义。评价一项医学研究结果，要看其是否具有临床意义和统计学意义。如果差异本身没有临床意义，可以不必进行假设检验，因为当样本含量足够大时，基本都会取得差异有统计学意义的结论。医学论文中，作者常根据假设检验有统计学意义，就断定研究结果有临床意义。直线相关分析中，只关心相关系数的差异是否有统计学意义，而不关心相关系数的大小有无实际意义。产生上述问题的原因，大多是由于对统计学在医学科研工作中的重要性认识不足，少数作者缺乏高度的责任感、科学严谨的态度，凭主观想象，甚至弄虚作假。参加科研设计、统计学、论文写作方面的培训较少，也缺少与医学科研设计专家的沟通。

如果你第一次写统计论文也许可以帮助到你。统计方法的重要性：社会学科绝大多数情况都是写的定量论文，也就是会运用到统计软件进行写作。基本涵盖商科（经济管理贸易金融等），传媒，教育学，心理学等，虽然研究的内容不一样，但是研究方法和逻辑差不多。统计类论文的优点：写作到完成相对比较快（较之于定性论文），只要按照科学的研究方法，回顾现行研究，整理相关过往研究的成果和不足，提出自己论文的模型，运用统计软件，通过数据库或者问卷调查，就能得出相对科学的结论；这里区别于定性类的文献研究，往往定性类的研究需要大量的理论积累，论文新手如果稍有不慎可能会写成类似的报告书而非学术论文）一般定量论文的统计工具： STATA，SPSS, AMOS。STATA：一般涉及的是计量经济类的论文较多，需要掌握命令语，另外可以进行SPSS不能分析的面板数据分析，一般在处理宏观数据（比如利用国泰安数据库）等多数时候使用这个软件。SPSS： 我感觉对于统计第一次入门者，这个软件应该最容易，特别是做一些问卷调查类的定量论文，特别推荐。因为不需要掌握命令语，直接导入数据，按照相关操作点击就可以了。唯一就是不能分析面板数据。AMOS：一般在结构方程模型需要用这个软件，主要是为了更好说明变量之间的关系（特别是中介变量）的时候使用的特别多。可以和SPSS同时使用。第一次写统计论文：多数情况，很多人都没有统计知识背景的情况下看论文写论文都特别的抽象，对于社会科学者，我认为论文的本质是更好的去解决一些论文里涉及的本质的问题，通过数据分析得出研究想要达到的预期成果，而统计软件只是一个工具。对于多数特别是硕士并没有必要进行大量统计学的系统学习。建议： 以数据处理结果为导向性，也就是说想得出什么结论，需要什么方法，然后再学习那个方法，如果想要相对快读写成一篇论文，可以参考类似内容的论文，模仿着写（也就是他分析了什么你就分析什么，这时候可以找几篇论文结合着看，主要看他为了解决什么问题运用了什么方法，然后在看得出结论的时候主要分析了什么数据）。比如p,beta值，怎么描述，一般比照着写就可以（因为数据不一样，不算copy）。定量论文的选题的思维模式：1.找出想要研究的主题核心词汇然后搜索。2.找出相关的论文越多越好，看标题，觉得不错的看abstract；找出每个论文的研究模型。3.综述研究模型，组合出一个类似而又新的模型就定题目了（比如多个调节中介什么的）。后续继续更新。