论文撰写中数据的处理及其注意事项PPT课件.ppt

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1、1,论文撰写中数据的处理及其注意事项,3.摘要,Text,1.题目,4,关键词,5.前言,10.参考 文献,Why,How,What,附录:参考文献及所有与论文有关的补充材料,如图表或照片等,论文包括前置、主体、附录等三个部分,14:前置部分 510:主体部分,好的、有价值的科研问题 An innovative, Worthy Research Idea 优秀的科研 Excellent Research 真实准确的数据 Accurate and Well Presented Data 精练优美的文字表述 Well Prepared Manuscript,名人名言,英国学者威尔斯说:“统计的思维

2、方法,就像读与写的能力一样,将来有一天会成为效率公民的必备能力。”,数据的统计推断,计量资料显著性检验: 两组比较:正态分布、方差齐t 检验 偏态分布、方差不齐-秩和检验 两组以上:正态分布、方差齐F检验 偏态分布、方差不齐-秩和检验,数据的统计推断,计数资料统计推断 两组比较:卡方检验、u检验 多组比较:卡方检验、秩和检验 指标之间相关关系(计量资料) 两个变量间的关系直线相关与回归 多个变量间的关系多因素相关与回归,图表是论文的重要部分,结果是论文的核心和主要部分 结果一般以图表形式呈现,图表在论文手稿中的位置,表格:排在正文中参考文献的后边,每个表格一页 图注:图注排在表格后面,另起一页

3、 图: 在图注后面,每个图一页,图表的作用,真实、准确地展示和反映数据 直观、高效地表达复杂的数据和观点 启发思考数据的本质、分析数据揭示的规律 以较小的空间承载较多的信息 A picture is worth a thousand words.,Graphic Excellence is that which gives the viewer:,the greatest number of ideas Graphic Excellence is that which gives the viewer: in the smallest space with the least ink in t

4、he shortest time,表格,适于呈现较多的精确数值或无明显规律的复杂分类数据和平行、对比、相关关系的描述。,表格的基本结构,序号、标题 项目栏 表体 脚注 顶线、栏目线、底线(三线表) (一般没有竖线),Not so good,Cell, Vol. 112, 257269, January 24, 2003,统计图,照片、其它纪实图象等 记录性 线形图、条形图、散点图等 定量 示意图、流程图 解释性 地图,图的种类,线形图:二个变量之间的定量关系 (趋势、连续变化) 条形图:自变量为分类数据 饼形图:比例 照 片:真实、直观、信息量大。 要对比强烈、重点突出,照片:真实、直观、信息

5、量大,缺乏对比、重点不突出,NATURE , VOL 417 , 2 MAY 2002,标记帮助突出重点,Molecular and Cellular Neuroscience 18, 1325 (2001),线形图:二个变量之间的定量关系(趋势、连续变化),因变量: 竖轴(标题、,量: (标题、单位),条形图:自变量为分类数据,图注,图序和题目 内容:用文字和符号表达图中未能表达的必要信息,使读者不必依赖正文而理解图所要说明的问题。,JBC (2001) 276: 4709-4716.,怎样正确地使用图表,确定主题-你想表达什么观点? 图表还是文字更有效? 哪种图表最适合你的目的? 是否真实

6、、有效地展示了数据? 是否启发读者思考数据的本质和规律? 是否表达了你的观点?,1. 你想表达什么观点?,2. 用文字还是图表?,15.5,7.5,8,808 The American Journal of Cardiology Vol 77, April 15,1996,标题和关联空间,3. 哪种图表?,表:侧重数字、描述。适用于很多数据,但缺乏趋势。 图:侧重表现关联、趋势、因果关系等。,真实地、准确地展示数据 N11, 9.0,Y均值=7.5,Y=3+0.5X ,r =0.82,揭示规律,应该为条形图,35,4、是否真实、有效地展示了数据?,SYNAPSE 50:6776 (2003),

7、错误的图表导致错误的分析,NATURE MEDICINE, 2002; 8(10): 1145,bad,good,不简洁,不清晰,重点不突出,不能断章取义、歪曲数据,44,图表修改举例,第一稿:图案不易分辨、缺统计,第二稿,第一稿:没有充分地显示数据,第二稿:图案的必要性?横座标标题?,第三(发表)稿,好的图表应该:,巧妙地展示有意义的数据 防止对数据的曲解 鼓励读者比较不同的数据 吸引读者注意数据的实质,而不是其它 与数据统计和文字描述有机地整合,Figure it Early ! Figure it Right ! Figure it Out!,图表帮助你分析数据的本质和内在规律,实例:

8、1854 年Snow对伦敦霍乱的流行病学分析,死亡人数(每天)与时间的关系,死亡人数(累计)与时间的关系,58,统计分析方法错误,未能正确理解和运用统计结论 统计学是在一定的水准上做出推论,包含了推论错误的可能性。因此,不能推论为“有明显差异”或“有显著差异”,也不能说“差异非常显著”,更不能说“差异明显”。 国内外统计学书籍上的英语表达为“significant”,它的正确意义应当是“有意义的、有重要性的”。 正确的说法应当是“差异在水准上有显著的统计学意义”,即不能把统计意义和差别的大小混为一谈,描述研究结果时的统计学问题,【例】 为了对比某种营养素的胶囊型(k1)和片剂型(k2)在体内的

9、代谢速度,将16名受试对象随机等分成两组,每组8人。一组给予胶囊,另一组给予片剂,分别在服药后1、2、4、6及8h测定血中的药物浓度。测定结果见表1-2,正态性 处理因素各水平的样本个体之间是相互独立的随机样本,且其总体服从正态分布 方差齐性 相互比较的各处理水平的总体方差相等 球对称性 球对称性条件指各时间点组成的协方差阵(covariance matrix)具有球形性(sphericity)特征,即所有两两时间点变量间差值对应的方差相等。常用球形检验(sphericity test)判断资料是否满足该条件 H0:资料满足球对称要求;H1:资料不满足球对称要求 当P时,不拒绝H0,说明球形条件得到满足,可进行重复测量的一元方差分析;若资料不满足“球对称性”条件,需要对受试对象内所有变异的自由度进行调整,或改用其它的分析方法如多元方差分析,63,Thanks!,个人观点供参考,欢迎讨论,

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