期刊简介
《法医学杂志》(CN 31-1472/R，ISSN 1004-5619)创刊于1985年7月，由中华人民共和国司法部主管、司法部司法鉴定科学技术研究所主办，是我国第一本向国内外公开发行的国家级法医学专业学术刊物。本刊创刊时为每期48页季刊，1996年改为每期64页，2005年改为每期80页，2006年变更为每期80页双月刊。2009年起正文纸张由80克双胶纸改为80克UPM雅光纸，采用了图文混排方式。
《法医学杂志》的办刊宗旨为：提供法医学及其相关学科的新理论、新技术、新方法等信息，为维护司法公正、贯彻依法治国的方略服务，促进国内外同行的学术交流和本学科的发展。
《法医学杂志》刊登的主要内容包括：法医病理学、法医临床学、法医物证学、司法精神病学、法医毒理学、法医昆虫学和毒(药)物分析、医疗纠纷、医疗事故的法医学鉴定以及交通事故鉴定等现代司法鉴定科学方面的最新成果和动态。既刊登大量国家自然科学基金等大型项目资助的创新性科研成果，也刊登许多对实际鉴定工作大有帮助的实用性技术和经验交流类文章，全面地为法医工作者提供科研、教学、检案等方面的新动向、新进展、新技术、新经验。
开设的栏目有：研究论著、技术与应用、案例分析、经验交流、医疗纠纷、疑难案例报道、综述、专题讲座和教育培训等。
主要作者和读者群为：公安、检察、法院、司法行政系统等部门的法医工作者，各类司法鉴定机构中的法医学鉴定人，高校法医院系、法律系的师生，卫生医疗单位的医务人员和法律工作者。
本刊编辑部多年来奉行高水平、高质量、高品位的办刊方针，在办刊中严格执行有关国家标准和规范以及审校制度,编辑人员对稿件的处理精益求精。录用文章学术水平高，实用性强，栏目内容丰富，版面设计合理，图表制作精确，印刷装帧精良，深受法医学界专业人员、高校师生及司法鉴定领域中相关人员的欢迎和认可。为促进法医学学科发展、提高本学科的科研和检案水平以及法医学人才培养作出了重要贡献。
本刊自1997年被美国生物医学文献资料数据库MEDLINE收录，是中国第一也是目前唯一一本进入该数据库的法医学类期刊。自1999年起陆续被《万方数据》、《中国学术期刊(光盘版)》、《中国学术期刊综合评价数据库》统计源期刊、《中国期刊全文数据库》、《中国核心期刊(遴选)数据库》等全文收录;被全国医学综合性检索工具《中文科技资料目录-医药卫生》列为核心期刊收录;获首届《CAJ-CD规范》执行优秀期刊奖。2008年起本刊被确定为荷兰医学文摘(EMBASE)数据库收录期刊和中国《全国报刊索引》核心期刊。2009年被“中国科技论文统计源期刊”(中国科技核心期刊)收录。2011年被中国科学引文数据库(CSCD)收录。2012年被Elsevier公司二次文献数据库(Scopus)收录。2013年 超星数字期刊。2015年 第四届《中国学术期刊评价研究报告(武大版)(2015-2016)》中，被评为“RCCSE中国核心学术期刊(A)”。2016年4月《法医学杂志》被中国社会科学院中国社会科学评价中心《中国人文社会科学期刊评价报告(AMI)》的引文数据库收录为来源刊;10月，获准加入WHO西太平洋区医学索引(The Western Pacific Region Index Medicus, WPRIM)。
根据期刊引证报告最新统计，《法医学杂志》影响因子逐年上升，目前在法医学类期刊中，其影响因子名列榜首。
写医学论文时，应该如何选择统计分析方法？
时间：2024-11-27 14:46:08
在医学论文写作中，选择合适的统计分析方法对于准确解读数据和得出可靠结论至关重要。以下是一些指导原则：
一、目的
1.研究目的分类
描述性研究：如果只是想描述样本的特征，如患者的年龄分布、疾病的症状频率等，通常使用描述性统计方法。
比较性研究：当需要比较两组或多组数据之间的差异时，如比较不同治疗方法对患者疗效的差异，就要根据数据类型选择合适的假设检验方法。
相关性研究：旨在研究两个或多个变量之间的关系，如研究患者的血压与体重之间的关系，可选择相关分析方法。
预测性研究：若想根据一些已知变量预测另一个变量的值，如根据患者的某些检查指标预测疾病的预后，可能会用到回归分析等方法。
2.数据类型辨别
定量数据（数值型数据）：包括连续型数据（如身高、体重、血压等可以取任意数值的数据）和离散型数据（如患者人数、细胞计数等只能取整数的数据）。对于定量数据，常用的统计方法有 t 检验、方差分析、线性回归等。
定性数据（分类数据）：如患者的性别（男 / 女）、疾病类型（冠心病、糖尿病等）。对于定性数据，一般采用卡方检验、Fisher 精确检验等来分析。
二、实验设计
1.样本分布情况
正态分布：如果数据呈正态分布，在比较两组定量数据的均值时，可使用独立样本 t 检验（两组间比较）或配对样本 t 检验（配对设计，如同一患者治疗前后比较）。对于多组定量数据的比较，可采用方差分析。
非正态分布：当数据不呈正态分布时，对于两组间比较可以使用非参数检验，如 Mann - Whitney U 检验（独立样本）或 Wilcoxon 符号秩和检验（配对样本）。对于多组间比较，可以使用 Kruskal - Wallis H 检验。
2.实验设计特点
完全随机设计：如果研究是将对象完全随机地分配到不同组，如比较 A 药、B 药和安慰剂对某种疾病的治疗效果，对于定量数据可以用方差分析来比较组间差异，对于定性数据可以用卡方检验。
配对设计：常见于自身前后对照实验或配对样本实验，如对同一批患者在手术前后的某一指标进行比较，对于定量数据使用配对 t 检验或 Wilcoxon 符号秩和检验（非正态分布时），对于定性数据可以用 McNemar 检验。
分层设计：当考虑到某些因素（如年龄、性别等）可能对结果产生影响而进行分层抽样或分层分析时，需要采用分层分析的统计方法，如分层卡方检验或分层线性模型。
三、变量数量和关系
1.单变量分析：只涉及一个变量的分析，如描述某一疾病患者的年龄分布，主要使用描述性统计方法。若要比较不同组在这个变量上的差异，对于定量数据用 t 检验或方差分析（正态分布）或非参数检验（非正态分布），对于定性数据用卡方检验。
2.多变量分析
多个自变量与一个因变量：如果有多个自变量影响一个因变量，如研究患者的年龄、性别、血压、血脂等多个因素对心脏病发病风险的影响，可采用多元线性回归（因变量为定量数据）或逻辑回归（因变量为分类数据，如是否发病）。
多个变量间的相互关系：对于研究多个变量之间的相互关系，如基因表达谱数据中多个基因之间的相关性，可以使用主成分分析、聚类分析、因子分析等方法来探索变量之间的内在结构和关系。
四、参考文献和专业建议
1.查阅类似研究：查看在相同或相似研究领域中，其他作者使用的统计方法。
2.咨询统计专家：如果对统计方法的选择不确定，可向专业的统计学家或有丰富统计经验的研究人员咨询。他们可以根据具体的数据和研究设计提供最合适的统计方法建议。