SCI被退稿的原因分析之二

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　　当然计数资料与计量资料之间能够依照论文撰写的目地规定开展变换，比如将年纪的计量资料依照30、31-40、41-50、51-60、60(岁)开展排序，各自核对每组总数则能够变换为计数资料。

　　不一样种类的数据信息应当挑选不一样的调查方法开展统计推断，对计量资料而言，t检验是现阶段医药学数据信息科学研究中应用频率最大的、最普遍的假设检验方式。可是要留意t检验的运用前提条件便是开展假设检验的材料务必合乎标准正态分布，其次，t检验类型要挑选恰当。

　　当统计资料为2组之上时，则要选用方差分析，此外方差分析除开要合乎标准正态分布外，各解决组的整体方差要相同，即合乎方差齐性，对方差齐性规定比较严，必须做方差齐性检测。

　　当数据信息不符t检验及方差分析的标准时，能够选用非参数检验，比如参数检验中的配对t检验能够相匹配非参数检验的标记级别检测，2组间差别比较能够选用Wilcoxon秩和检验，任意区组的方差分析相匹配M检测(Friedman法)这些。

　　计数资料的统计推断一般选用卡方检验，必须留意的是，当2组计数资料比较时选用四个表卡方检验，可是假如数据信息较少，标准偏差5,非常是总观查数40时，或是基础理论数1，必须用精准检验法。计数资料超出2组时选用行×目录卡方检验，不适合有15之上方格数的基础理论频数低于5，或有一个方格的基础理论数低于1，不然将造成剖析的偏性。

　　若基础理论数很小可采用以下方式解决：

　　①提升样版成分以扩大基础理论频数;

　　②删除所述基础理论数很小的行和列;

　　③将很小基础理论数所属的行或列与特性相仿的邻行或邻列中的具体数合拼，使再次测算的基础理论数扩大。

　　除此之外，好几个样版率(或组成比)比较的检测，若依据回绝检测假定，只有认为各整体率(或组成比)之间综上所述有区别，但不可以表明他们相互间常有区别，或某彼此之间有区别。

　　只能开展了恰当的统计分析叙述和统计推断，才可以得到具备实用价值的依据，而这一全过程就必须人们对这些所统计分析的数据信息开展适度的剖析。多元回归分析是学术论文中普遍的数据分析法。

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