中国医院杂志

期刊简介

杂志概要 中国医疗领域的权威性期刊 《中国医院》杂志2001年经国家科技部和新闻出版总署批准,1997年6月正式面向国内外公开发行。 《中国医院》由中华人民共和国卫生部主管、中国医院协会(原“中华医院管理学会”)主办,是 中国医院协会会刊。 《中国医院》具有行业指导性和权威性,被中国科学技术信息研究所收录为中国科技论文统计源期 刊(中国科技核心期刊),是中国医疗卫生领域强势媒体。 《中国医院》高度准确的市场定位与其一贯为读者竭诚服务的务实风格,使其成为连接相关厂商与 中国医疗机构的便捷桥梁,传播中国医院信息的主流期刊。 《中国医院》使用中文出版,面向国内外发行,月刊,大16开本,内文铜版纸印刷,四封及目次、 插页彩色印刷,内文双色印刷。 杂志宗旨 创新 厚载 求实 贴近医院 服务医院 《中国医院》秉承创新、厚载、求实,贴近医院、服务医院的编辑方针,始终以读者为本,引领潮流。传播现代经营理念,报道学科重大进展,交流先进经验,发布权威信息,融导向性、先进性、学术性、权威性与实用性为一体。 《中国医院》以学术论文和实地采访报道相结合的形式,依托中国医院协会及其二十多个分会/专业委员会,聚集全国大型医院院长和医院管理专家学者,组成权威性编委会,与各省市自治区医院管理学会、协会联系紧密。其以高品质的编辑和印制质量,全面的资讯服务,成为读者十分信赖的读物。 《中国医院》的报道内容包括:医疗卫生领域权威人士访谈或论述、就医院管理经营焦点或热点问题的特别策划、政策法规及权威信息发布、著名医学专家的从医感悟、医院管理创新、管理实务、医疗机构维权与自律、医院质量、医院评审、医院安全、医院护理、医院IT、医院药事、医院文化、医患之间、学科建设、医院与法制、医院人力资源、医院后勤、医院感染管理、病案管理、门急诊管理、实验室管理、医院建筑、院长之声、医院采风、海外视窗等。 发行分布 传播中国医院信息的主流期刊 《中国医院》面向县级以上医疗机构的医院管理工作者、医疗机构科室主任、护理管理工作者、卫生行政管理人员、医务人员以及热心和关注医疗服务的各界人士。 《中国医院》杂志社办理邮购业务,自办发行。 《中国医院》在中国各地数以万计的邮局办理订阅。 《中国医院》通讯员遍布全国31个省市自治区和香港、澳门的医疗机构、卫生行政部门、医学院校,他们在及时向杂志社传递本地医疗机构运营动态的同时,随时征求读者对杂志的意见和建议,并负责向本地医疗机构宣传征订本刊。 《中国医院》同享、传阅率: 7~8人,月均读者总数:255600人。 编委会主任委员 曹荣桂 社长、主编 张宝库 编辑部主任、副主编 郝秀兰 法律顾问 郑雪倩 发行总监 郝秀兰(兼) 美术主管 吴亦锋 广告部经理 袁英君 网站管理 吴亦锋(兼) 编 务 赵 珊 杂志官网 www.chaj.com.cn 广告经营许可证 京宣工商广字第0056号 出 版 中国医院杂志社 印 刷 北京华联印刷有限公司 发 行 国内:北京报刊发行局 国外:中国国际图书贸易总公司 订 阅 全国各地邮局(代号:2-743) 邮 购 中国医院杂志社 100078,北京市南三环东路27号院6号楼402室 电话:(010)87677703 传真:(010)87677705 定价:每期16.00元,全年192.00元 中国标准刊号 ISSN 1671-0592 CN11-4674/R

10个常见论文统计错误,如何避免?审稿人揭秘!

时间:2024-12-12 15:54:09

在学术出版的严谨世界里,一篇论文要想从众多的稿件中脱颖而出,不仅需要新颖的观点、扎实的研究,还需要精准无误的数据分析。然而,统计错误常常成为论文被拒稿的一个重要因素。为了帮助广大研究者提升论文质量,本文总结了审稿人和编辑在审阅过程中常见的统计错误,并给出相应的改进建议。

首当其冲的是样本量不足的问题。在进行统计分析时,充足的样本量是保证结论有效性和可靠性的基础。然而,不少研究者往往忽视了这一点,导致研究的统计效力不足。为此,研究者应在研究设计阶段就充分考虑样本量的需求,确保其足够支撑后续的统计分析。

接下来要谈的是误用统计方法。许多研究者可能因为对统计方法的理解不够深入,而选择了错误的统计测试。比如,使用t检验来分析非正态分布的数据,或者在数据不满足方差齐性的情况下进行ANOVA分析。为了避免这类错误,研究者应当根据数据的特性和研究假设,选择恰当的统计方法,并在必要时寻求统计学专家的意见。

过度解释数据也是一个常见的问题。有些研究者可能会对数据进行过度解读,将偶然的发现视为有意义的结果。这种行为不仅会误导读者,还可能损害研究的可信度。因此,研究者应当保持客观,对于数据的解释应当基于充分的统计证据。

另一个不容忽视的问题是数据的多重比较。在进行多组比较时,如果不进行适当的校正,很容易出现假阳性结果。为了避免这种情况,研究者应当采用适当的多重比较校正方法,如Bonferroni法或False Discovery Rate (FDR)控制等。

忽视效应量的大小也是一些研究者常犯的错误。即使统计结果显示显著,如果效应量很小,那么实际意义也可能不大。因此,报告效应量大小对于评价研究结果的实际意义至关重要。

来说,避免统计错误需要研究者在研究设计和数据分析阶段投入更多的注意力。通过增加样本量、选择合适的统计方法、客观解释数据、进行多重比较校正以及报告效应量大小,可以显著提高研究的质量,并增加论文被接受的几率。希望本文的建议能对广大研究者在撰写学术论文时提供帮助,使其研究成果得到更广泛的认可和传播。