重视医学科技论文中数据的准确性

拼命菇涼

拼命菇涼

2020-09-16

作者:袁梦

文章来源:国际外科学杂志,2020,47 (06)

摘  要医学科技论文中,数据是支撑论文结论的关键因素,在一定程度上反映了论文的学术质量。所以,作者在撰稿时一定要重视数据的准确性,避免出现数据的错误。本文通过介绍医学科技论文中出现的数据错误类型和相应的审核方法,帮助作者在撰稿时提高警惕性,避免出现数据错误,提高数据的准确性,以进一步提高文章质量。

数据是科技论文中非常重要的部分,体现了论文的科学性和严谨性,也可以作为衡量论文质量高低的标准。数据出现错误,不仅得不出准确的结果和结论,对读者的影响也是不容小觑的。数据应是作者准确认识客观事物的结果,是对研究对象的精确解释与度量。"小小"数据,关系重大,用"差之毫厘,谬以千里"来形容数据的重要性,一点也不过分。特别是对于医学科技论文,因为实验或统计学得出的数据较多,所以出现错误的概率也较高,大部分是作者笔误,也有计算上的疏忽和认识上的错误,因此在撰写论文时,一定要注意对数据的认真审核,保证数据的准确性。本文对平时编辑时常见的数据错误类型及审核方法进行总结,以供大家参考。

1 摘要中易出现的数据错误类型及审核方法

摘要是医学科技论文中很重要的部分,是一篇论文的"门户",优秀的论文摘要应该是一篇浓缩版的论文。摘要对文章具有总结性和阅读引导性,有的作者或读者在查阅文献时,有可能只看文章的摘要,没有时间看全文,因此我们要高度重视摘要的撰写,以吸引读者阅读和引用,促进信息的交流和传播。医学科技论文中摘要易出现的数据错误也较多,一般目的、方法和结论都是文字性的语言,出现的数据很少,所以易出现的数据错误的重点是在摘要的结果部分。

1.1 错误类型

医学科技论文的摘要中出现数据最多的部分就是结果段落,摘要的结果和结论是摘要非常重要的部分,结论是通过结果中的数据得出的,所以结果部分是摘要的重中之重。医学科技论文摘要的结果部分要有研究的主要数据作为支撑,所以这个部分出现数据错误的类型较多:

(1)数据前后不一致。指的是同一指标的数据摘要中和正文不一致,或者是小数的有效位数不一致。

(2)数据顺序错误。摘要的结果中一般观察指标较多,作者在撰写摘要时会参照结果中的数据,可能会把指标看错,一个指标的数据错看成是另一个,或者是跟方法中的观察指标不一致,这些都是比较常见的错误。

(3)数据核算错误。有的作者在正文中计算时将数据计算错误,这样在撰写摘要时结果中的数据与文中一致,导致摘要中也出现了错误。

(4)数据单薄。摘要的结果部分缺少数据或只用语言概括,缺少研究的主要数据。

1.2 审核方法

摘要中出现的错误很大部分是来自文章正文,所以我们一定要对每个数据进行前后对比,确保前后一致。核对时既要看清数据是否一致,还要核对数据对应的指标是否一致。遇到需要计算的数据时,比如百分数,稳妥起见一定要再计算两遍。值得注意的是,如果中文摘要中修改了数据,一定要记得在英文摘要和文中作相应地修改,否则会出现前后数据不一致的情况。结果中观察指标的数据顺序要和方法中的保持一致。结果部分是摘要的重中之重,如果数据缺乏或者数据单薄,缺少佐证,得出的结论就没有说服力,所以一定要将研究的主要数据真实详细地展现出来,为得出结论做铺垫。

2 正文中易出现的数据错误类型及审核方法

医学科技论文的正文中易出现的数据错误一般在资料与方法、结果中,前言中的数据较少,有时会引用参考文献中出现的数据,但并不排除作者在阅读文献时因为断章取义造成的引用错误,或者是作者对文献归纳时造成的错误,所以也要稍加注意。讨论中出现的数据也较少,有时会引用结果中的数据,注意要和结果中的数据保持一致。

2.1 错误类型

医学科技论文中的数据大部分都集中在方法和结果中,因为它包含统计学方法,还有一些图和表格,涉及的数据细小而繁多,因此出现数据错误的概率较高。正文中的数据一般存在以下问题:

(1)数据的分总不符,即两组例数和不等于总例数。如:"89例胆囊癌患者,其中男性45例,女性54例。"显然男性和女性患者加起来不等于总例数,这个一般是作者笔误。

(2)统计表达或P值错误。如"两组相比差异有统计学意义(P>0.05)",此处表达有矛盾,当有统计学意义时,应该为P<0.05。

(3)计算错误。如构成比,作者撰稿时一定要计算它们的和是不是等于1。还要注意构成比和率不要混淆。

(4)数据前后不一致,或者互相矛盾。如:正文中一个数据为39.6%,摘要中相同的数却写为39.60%,这也是错误的,前后文同一数据一定要保证小数位数相同。同一指标的数据小数位数也要保持一致。

(5)表中数据错误。医学科技论文涉及的三线表较多,表中出现的数据错误也很常见,经常见到的是表中数据符合正态分布的计量资料以均数±标准差表示,标准差大于均数或与均数接近,说明计量资料可能不符合正态分布,要再对数据进行核对,有时会发现采用的统计学方法也是错误的。再者就是表中的统计值没有写具体数字,而是只写一个范围,或是除了P值,没有相关的统计值,比如运用了t检验却没有写出t值或运用了χ2检验却没有写出χ2值。

(6)数据概念错误。如把"3万~5万"写成"3~5万","40%~80%"写成"40~80%"。这些数据范围一定要注意前面的单位或符号不能省略,否则数据就是错误的。

2.2 审核方法

由于结果部分涉及数据较多,这些数据的准确性出现问题,一般是由于作者对数据不够重视造成的,很多计算错误可以通过认真检查和计算发现问题。因此首先要对图表中的数据逐一核查,并与对应的文字内容进行比对,还要保证摘要与正文、表格、图中同一数据的数值、单位、量名完全一致。如果改正一个数据,一定要比对全文各处,其他出现此数据的地方也要改正,避免相异数据出现。

正文中尤其需要注意的是统计学方法的问题,统计学是医学科技论文的主要组成部分,如果一个实验的统计学方法错误,那么得出的结论有可能就和原本要得出的结论截然相反,医学科技论文中出现统计错误的情况十分普遍,从科研设计、数据的统计分析、数据表达与描述,到统计学结果等环节,都有可能出错,所以我们一定要重视统计学方法的应用。

3 小结

数据是医学科技论文中的重要支撑,是研究成果的关键所在,是论文科学性、学术性的集中表现。所以作者撰稿时一定要重视数据的准确性,计算时认真细心,避免出现不必要的错误。对于把握不准的统计学方法,可以请教统计学专家,从专业方面把关。此外,一定要做到细致地审核,注意摘要和正文数据的对应和一致,确保数据的准确,以进一步提高医学科技论文的质量。

参考文献【略】

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