中国中西医结合皮肤性病学杂志

期刊简介

                 《中国中西医结合皮肤性病学杂志》于2002年12月正式创刊,是由中国科学技术学会主管,中国中西医结合学会、天津市中西医结合皮肤病研究所主办的皮肤性病学科中医及中西医结合专业的学术期刊,是全国唯一的中西医结合皮肤性病学术期刊。   我们的宗旨是贯彻党和国家的卫生工作方针和政策,宣传党的中医政策。发扬中医及中西医结合的特色,促进中医药现代化和中西医结合事业的发展。坚持理论与实践相结合,普及与提高相结合,现代医学与传统医学相结合的方针,促进国内外皮肤病学科中医及中西医结合学术交流,为创建具有中国特色的医学体系架桥铺路。主要报道皮肤性病学在中医、中西医结合方面的最新研究成果和治疗进展,同时报道现代医学在皮肤性病学科的新进展、新技术。主要面向高中级中西医结合医学、中医学以及西医学皮肤性病学科医师、科研、教学人员及基层皮肤科医师。本刊现开设:专家论坛、名医经验、论著、研究报告、性病、临床经验、皮肤外科、药物与临床、病例报告、学术探讨、综述,讲座等栏目。   本刊自创刊发行以来,得到了皮肤科领域广大医生的高度重视。虽刚刚创刊,但已被“中国学术期刊(光盘版)”、“中国学术期刊网”、中国科技信息所“万方数据网络系统”、“中文科技期刊数据库”及“中国医学文摘·皮肤科学”、“俄罗斯《文摘杂志》”等检索期刊或数据库收录。   为了能及时反映本学科学术水平的发展新动向,及时报道皮肤性病科重大科研成果及研究进展,代表学科发展前沿,使本刊有较高的学术水平,我刊以中西医结合学会皮肤性病专业委员会主任及委员为基础,又广泛吸收本领域的院士、全国知名皮肤科专家及有关边缘学科专家、教授,组成具有一流水平、权威性的编委会。   《中国中西医结合皮肤性病学杂志》刊登的内容均为本学科领域较高质量的学术论文和研究报告,反映了本学科的重大科研成果(含阶段性成果)和科技进展。发表的论文中,有国家自然科学基金、国家中医药管理局资助课题及省市科研基金等。内容上有创新,立论科学、正确、充分,有较高的学术价值。   本杂志是中西医结合皮肤性病领域唯一的杂志,其特色是中西医结合研究诊疗皮肤病。中国医药学是个伟大的宝库,用现代科技手段进行研究和提高是我国皮肤性病医学领域的一件大事,本杂志可以说是为中西医结合研究、诊疗皮肤病的理论研究者和临床人员搭建了一个很好的平台,从发行以来,其论著方面90%为中西医研究的成果,在临床经验栏内90%为中西医结合的治疗经验。其论文水平得到了国内专家的认可。本刊以中西医结合的思路作为研究皮肤病切入点,使这本杂志具有了鲜明的自身特色,而迅速跻身于同领域杂志行列。   正是因该杂志的高起点,使本杂志办出了高水平。为适应信息时代的要求,让更多领域去认识和使用其成果,达到资源共享。                

学术论文实验数据分析的多元方法与实战技巧

时间:2024-07-11 09:51:11

在学术论文撰写或实践工作进程中,数据分析扮演着举足轻重的角色。对于论文而言,数据构成了论据的基石,是确保研究成果可信度和价值的关键所在。那么,学术论文中究竟采用了哪些实验数据分析方法呢?


学术论文实验数据分析的多元方法与实战技巧


首先,描述性统计分析是对数据进行的基础性统计分析,旨在通过描述数据的分布特征、集中趋势、离散程度等,对数据进行初步的探索。这一方法涵盖了均值、中位数、方差、标准差等统计指标的计算,以及频数分布、图形展示等多种手段。


其次,回归分析是一种探究自变量与因变量之间关系的方法。其中,线性回归分析可用于预测或解释因变量的变化,而多元回归则同时考虑多个自变量对因变量的影响。


再者,聚类分析是学术论文中常用的另一种数据分析方法。它将物理或抽象对象的集合分组为多个由相似对象组成的类。聚类过程是将数据分类到不同的类或簇,使得同一簇中的对象具有很大的相似性,而不同簇间的对象则具有显著的差异性。作为一种探索性分析,聚类分析无需预先给出分类标准,而是从样本数据出发自动进行分类,可能因所使用方法的不同而得到不同的结论。


此外,主成分分析是一种降维的统计方法,旨在将多个变量转化为少数几个主成分。这些主成分通过数据集中的变量线性组合得到,能够最大程度地保留原始数据的变异信息。主成分分析常用于处理高维数据集,以降低数据的维度和复杂性,为进一步的数据分析和挖掘提供便利。


判别分析也是一种重要的统计方法,用于进行分类。例如,在判断一个人是否有心脏病时,可以分别测量有心脏病和无心脏病的病人的某些指标数据,利用这些数据建立一个判别函数并求出相应的临界值。对于需要判别的病人,测量其相同指标的数据并代入判别函数,根据判别得分和临界值即可判断其是否属于有心脏病的群体。


因子分析则用于减少数据集的维度,识别潜在因子或变量之间的模式,有助于理解变量之间的关系和数据结构。


最后,时间序列分析是一种动态的统计方法,用于研究时间序列数据的变化趋势和周期性变化。通过分析时间序列数据的稳定性、平稳性和季节性等特征,时间序列分析可以预测未来的变化趋势和周期性变化。这一方法常用于处理具有时间顺序的数据,如股票价格、气候变化等。


综上所述,学术论文中的实验数据分析方法涵盖了描述性统计分析、回归分析、聚类分析、主成分分析、判别分析、因子分析以及时间序列分析等多种方法。这些方法在学术论文的撰写和实践工作中发挥着重要作用,有助于深入挖掘数据的内在价值并得出有意义的结论。如需了解更多相关知识,欢迎咨询云平文化在线编辑!