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。
如何使用统计学方法审核数据？
时间：2024-11-28 11:25:12
描述性统计分析
集中趋势度量
均值：计算数据的平均值可以了解数据的中心位置。例如，在研究某种药物治疗后的患者血压变化时，计算血压数据的均值，能够直观地展示血压的平均水平。但均值容易受极端值影响，所以还需要结合其他指标进行综合判断。
中位数：对于偏态分布的数据，中位数比均值更能代表数据的集中趋势。比如，在分析患者住院费用数据时，由于存在少数高额费用的情况，费用数据通常呈正偏态分布，此时中位数可以更好地反映中间水平的住院费用。
离散程度度量
标准差：它衡量了数据相对于均值的离散程度。在实验数据审核中，如果标准差过大，可能表示数据的变异性较大，需要进一步检查数据是否受到异常因素的干扰。例如，在细胞培养实验中，细胞生长速度数据的标准差过大，可能暗示实验条件控制不稳定，如温度、营养物质浓度等因素存在较大波动。
四分位数间距（IQR）：IQR 包含了数据中间 50% 的范围，不受极端值的影响，常用于描述偏态分布数据的离散程度。例如，在分析患者的康复时间数据时，IQR 可以帮助我们了解大部分患者康复时间的波动范围，识别数据是否存在异常值。
数据分布形态分析
偏度和峰度：偏度用于衡量数据分布的不对称性，峰度则描述了数据分布的尖峭程度。通过计算偏度和峰度，可以判断数据是否符合正态分布假设。在许多统计分析方法中，如 t 检验、方差分析等，通常要求数据近似服从正态分布。如果数据的偏度和峰度偏离正态分布的特征值（偏度为 0，峰度为 3），可能需要对数据进行转换或采用非参数检验方法。
相关性分析
计算相关系数
Pearson 相关系数：用于衡量两个连续变量之间的线性相关程度，取值范围在 - 1 到 1 之间。例如，在研究身高和体重的关系时，计算 Pearson 相关系数可以判断两者之间是否存在线性关联。如果相关系数接近 1，表示正线性相关；接近 - 1 表示负线性相关；接近 0 则表示线性相关性较弱。
Spearman 相关系数：适用于不满足线性关系或变量为等级数据的情况。例如，在评估患者的疾病严重程度（等级变量）与生活质量评分之间的关系时，Spearman 相关系数可以更准确地反映两者之间的关联，因为它不依赖于变量的具体数值，而是基于变量的秩次来计算相关性。
相关性的显著性检验
通过对相关系数进行显著性检验，可以判断所观察到的相关性是否是由于随机因素引起的。例如，在分析基因表达量与疾病表型之间的相关性时，进行显著性检验可以确定这种关联是否具有统计学意义，从而为进一步的研究提供依据。
数据分组分析与比较
t 检验独立样本 t 检验：用于比较两组独立样本的均值是否存在显著差异。例如，在药物临床试验中，比较实验组和对照组患者的症状改善程度的均值，以判断药物是否有效。在使用独立样本 t 检验时，需要先检查两组数据的方差是否齐性，根据方差齐性与否选择合适的 t 检验方法。
配对样本 t 检验：适用于配对设计的数据，如对同一组患者治疗前后的指标进行比较。例如，比较患者在手术前后的疼痛评分，通过配对样本 t 检验可以判断手术是否对患者的疼痛程度产生了显著影响。
方差分析（ANOVA）
用于比较三个或更多组之间的均值差异。例如，在研究不同治疗方案对疾病治愈率的影响时，方差分析可以帮助我们判断不同治疗方案组之间的治愈率是否存在显著差异。如果方差分析结果显示存在差异，还需要进一步进行事后检验（如 Tukey - HSD 检验）来确定具体哪些组之间存在差异。回归分析用于数据验证简单线性回归
用于研究两个变量之间的线性关系，并建立回归方程。例如，在研究药物剂量与药物疗效之间的关系时，通过简单线性回归可以得到一个回归方程，用于预测在给定剂量下的药物疗效。同时，通过对回归方程的显著性检验和拟合优度评估（如 R - squared 值），可以判断回归模型的有效性。如果 R - squared 值较低，说明模型对数据的拟合程度较差，可能需要进一步检查数据或调整模型。
多元线性回归
当研究多个自变量对因变量的影响时，多元线性回归可以帮助我们分析每个自变量的独立作用以及它们之间的交互作用。例如，在研究患者的疾病复发风险时，可能会考虑年龄、性别、治疗方式、生活习惯等多个因素，通过多元线性回归可以评估每个因素对疾病复发风险的贡献程度，同时也可以检查数据中是否存在多重共线性等问题，影响回归模型的准确性。