中国中西医结合急救杂志

期刊简介

  《中国中西医结合急救杂志》为中国中西医结合学会主办的中西医结合急救专业性学术期刊,为中文核心期刊、中国科技论文统计源(科技核心)期刊、中国精品科技期刊。连续2年被评为中国科协精品科技期刊工程项目资助期刊,连续7次(14年)荣获天津市优秀期刊奖、天津市一级期刊,荣获天津市期刊编校质量奖,首届《CAJ-CD》规范优秀奖。在科技部中国科技信息研究所出版的《中国科技期刊引证报告》(核心版)中,杂志影响因子连续8年在本学科领域内排全国前3位,且逐年提高。在科技部中信所2010年CJCR核心版影响因子1.039,排第1位。历年向中国科协推荐的多篇论文在全国优秀学术论文评选中都获得优秀论文奖,取得了巨大的社会效益。期刊现已进入美国《化学文摘》(CA)、俄罗斯《文摘杂志》(AJ)、WHO西太平洋地区医学索引(WPRIM)、美国《乌利希期刊指南》(UPD)、中文核心期刊要目总览、中国科技论文统计源期刊、中国学术期刊文摘(中、英文版)、中文生物医学期刊目次数据库(CMCC)、中国生物医学期刊引文数据库(CMCI)、中国学术期刊综合评价数据库(CAJCED)、中国期刊全文数据库(CJFD)、中国中医药文献数据库、中国学术期刊(光盘版)(CAJ-CD)、中国科技信息研究所“万方数据网络系统(China Info)”、万方医学网、国家中医药管理局“中国传统医药信息网”、“em120.com危重病急救在线”等。《中国中西医结合急救》杂志把关注学科发展、服务学科发展作为办刊宗旨,以服务广大医药卫生科技人员、推动具有我国特点的中西医结合急救医学基础与临床学科的发展为宗旨,以全面反映我国中西医结合急救医学基础理论及临床科研成果、普及有关中西医结合急救医学临床的基本知识和技能、推广现代中西医结合急救医学先进技术、快速传递国内外急救医学前沿信息、加强国内及国际间学术交流为己任。刊出文章能反映国内学术水平,有创新性和探索性,科研设计合理,预见准确,有一定的学术价值。现已成为反映我国中西医结合急救医学学科建设水平、成果和发展状况的权威性的杂志,在中西医结合急救医学领域的学术刊物中处于重要地位,并在国际上受到关注。本刊坚持理论与实践相结合、提高与普及相结合的办刊方针,倡导百花齐放、百家争鸣。本刊实行同行专家审稿制度。设有述评、专家论坛、标准与规范、论著、研究报告、经验交流、病例报告、方法介绍、治则·方剂·针灸、循证医学、综述、讲座、理论探讨、临床病例(病理)讨论、科研新闻速递、消息、会议纪要、读者·作者·编者等栏目。作者在投稿时需提供投稿文章的电子版,发至邮箱 (cccm@em120.com),同时邮寄纸质稿2份;单位介绍信;审稿费100元;有各类科研基金资助的需提供带审批章和课题号的证明复印件;第一作者简介(出生年、性别、民族、籍贯、硕士以上学位、职称、主要研究方向等);第一作者或通信作者联系方式(手机、Email等)。本刊为双月刊,单月28日出刊,国内外公开发行。邮发代号:6-93,定价:每期45元,全国各地邮局办理订阅手续,过刊和散刊可在本刊发行部购买。


统计数据在科研中的应用方法及哪个更适合研究医学领域的数据分析

时间:2024-03-12 16:14:40

统计数据在科研中的应用方法十分广泛,以下是一些主要的应用方式:

描述性统计分析:这是统计数据的基础应用,主要通过计算数据的平均值、中位数、标准差、方差等指标,来描述数据的分布情况和基本特征。这种方法可以帮助研究者对数据有一个直观的认识,为后续的分析提供基础。

推论统计分析:这种方法主要利用样本数据对总体参数进行推断。例如,可以通过t检验、方差分析等方法来比较两个或多个样本之间的均值差异,以此推断总体之间的差异。此外,回归分析、相关分析等方法也可以用来研究自变量和因变量之间的关系,或者探究两个或多个变量之间的相关性。

生存分析:主要用于研究时间相关的数据,如生存时间、失效时间等。可以通过危险比、生存曲线等方式进行分析,以此研究时间和事件之间的关系。

聚类分析:这种方法可以将样本数据按照一定的规则分为若干类别,有助于研究者发现数据之间的内在联系和相似性。例如,在市场研究中,可以通过聚类分析将消费者分为不同的群体,以便更好地制定营销策略。

因子分析:通过探究多个变量之间的共同变异性,寻找隐藏在数据背后的因素或因子,从而揭示数据之间的结构和联系。这种方法在心理学、社会学等领域有广泛的应用。


在科研过程中,通常需要结合多种统计方法对数据进行分析,以得出准确、可靠的结论。同时,也需要注意统计方法的适用性和局限性,避免误用或滥用统计方法导致结论的偏差。


在医学领域的数据分析中,上述提到的统计方法都有其应用的价值,但具体选择哪种方法取决于研究的目的、数据类型和分析需求。以下是对这些方法在医学研究中的应用进行简要说明:


描述性统计分析:在医学研究中,描述性统计分析常用于描述患者或研究对象的基本特征,如年龄、性别、身高、体重等。通过计算平均值、中位数、标准差等指标,可以初步了解数据的分布情况和集中趋势。

推论统计分析:这种方法在医学研究中尤为重要,因为医学实验或观察研究通常只能获得样本数据,而需要通过样本数据推断总体情况。例如,通过t检验或方差分析比较不同治疗方法对患者疗效的差异,或者通过回归分析研究某种疾病与危险因素之间的关系。

生存分析:在医学研究中,生存分析常用于研究患者的生存时间、疾病复发时间等与时间相关的事件。通过生存曲线和危险比等指标,可以评估不同治疗方法对患者的生存影响。

聚类分析:聚类分析在医学研究中可以用于将患者或疾病按照某种特征或指标进行分组,有助于发现不同患者群体或疾病亚型的共性和差异。例如,可以根据患者的基因表达谱进行聚类分析,以发现潜在的疾病亚型。

因子分析:因子分析在医学研究中可以用于探索多个变量之间的潜在结构,揭示隐藏在数据背后的共同因素。例如,在研究某种疾病的危险因素时,可以通过因子分析将多个相关因素综合为少数几个潜在因子,从而简化数据结构并揭示潜在的联系。

综上所述,推论统计分析、生存分析等方法在医学领域的数据分析中较为常用,因为它们能够直接回答医学研究中关注的核心问题,如不同治疗方法对患者疗效的差异、疾病与危险因素之间的关系等。然而,在具体研究中,还需要根据数据类型和分析需求选择合适的方法组合进行综合分析。