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。


数据偏差对不同类型的数据分析和决策的影响有何差异?

时间:2024-11-28 16:38:11

1.描述性数据分析与决策

影响

数据特征误判:在进行描述性分析时,数据偏差可能导致对数据特征的错误判断。

决策参考失准:基于错误的描述性统计结果进行决策,会导致资源分配不合理等问题。

差异

与其他类型分析相比:描述性分析主要关注数据的集中趋势、离散程度和分布形态等基本特征。数据偏差对其影响相对较为直接,一旦数据出现偏差,这些基本统计量就会失真,进而影响基于这些统计量的简单决策,如排序、分类等。而不像预测性分析那样,还需要考虑模型构建和未来趋势等复杂因素。

2.相关性与回归分析与决策

影响

关系误判:数据偏差可能导致变量之间的相关性被错误估计。

模型失效与错误决策:在回归分析中,偏差的数据会影响回归模型的参数估计和预测能力。基于有偏差的数据建立的回归模型可能无法准确地捕捉变量之间的真实关系,用于预测时会产生较大的误差。例如,企业根据错误的回归模型来制定广告预算,可能会过度投入或投入不足,从而影响销售业绩。

差异

与描述性分析的差异:相关性和回归分析侧重于挖掘变量之间的关系,数据偏差不仅影响对关系的判断,还会影响模型的构建和预测。相比之下,描述性分析主要是对数据现状的刻画。与聚类分析等相比,相关性和回归分析更关注变量之间的因果或关联关系,数据偏差对这种关系的误导可能会导致更严重的决策失误,因为它涉及到对变量相互作用的错误理解。

3.聚类分析与决策

影响

聚类结果错误:数据偏差可能使聚类分析得到不合理的聚类结果。

战略规划失误:基于错误的聚类结果进行战略规划,如产品定位、渠道选择等决策会出现偏差。

差异

与其他分析的差异:聚类分析是一种无监督学习方法,目的是根据数据的相似性将对象划分为不同的组。数据偏差会干扰数据的相似性判断,导致分组混乱。与回归分析不同,它不关注变量之间的因果关系,而是注重数据的内在结构和分组情况。与描述性分析相比,聚类分析更复杂,数据偏差对其影响可能在后续的群体层面决策(如市场细分决策)中才会充分体现。

4.时间序列分析与决策

影响

趋势和周期误判:在时间序列分析中,数据偏差可能导致对数据的趋势、季节性和周期性等特征的错误判断。

预测错误与资源错配:基于有偏差的时间序列数据建立的预测模型会产生不准确的预测结果。这会导致企业在生产计划、库存管理等方面做出错误的决策。例如,错误地预测了产品的销售高峰和低谷,可能会导致库存积压或缺货,影响企业的经济效益。

差异

与其他分析的差异:时间序列分析聚焦于数据随时间的变化规律,数据偏差对其影响主要体现在时间维度上。与其他分析类型不同,它需要考虑数据的时间先后顺序和动态变化,偏差的数据可能会破坏时间序列的连贯性和规律性,从而对基于时间序列的预测和决策产生深远的影响,尤其是在涉及资源的动态配置和计划决策方面。