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写作点拨：一、 开题报告封面论文题目、系别、专业、年级、姓名、导师二、 论文的背景、目的和意义(目的要明确，充分阐明该课题的重要性)：论文的背景、理论意义、现实意义三、国内外研究概况(应结合毕业设计题目，与参考文献相联系，是参考文献的概括)：理论的渊源及演进过程、国内有关研究的综述、国外有关研究的综述四、论文的理论依据、研究方法、研究内容(思想明确、清晰，方法正确、到位，应结合所要研究内容，有针对性)五、研究条件和可能存在的问题六、预期的结果七、论文拟撰写的主要内容 (论文提纲)八、论文工作进度安排(内容要丰富，不要写得太简单，要充实，按每周填写，可2-3周，但至少很5个时间段，任务要具体，能充分反映研究内容)扩展资料：开题报告的内容一般包括：题目、理论依据(毕业论文选题的目的与意义、国内外研究现状)、研究方案(研究目标、研究内容、研究方法、研究过程、拟解决的关键问题及创新点)、条件分析(仪器设备、协作单位及分工、人员配置)、课题负责人、起止时间、报告提纲等。 综述开题报告的综述部分应首先提出选题，并简明扼要地说明该选题的目的、相关课题研究情况、理论适用、研究方法。 提纲 开题报告包含的论文提纲可以是粗线条的，是一个研究构想的基本框架。可采用整句式或整段式提纲形式。在开题阶段，提纲的目的是让人清楚论文的基本框架，没有必要像论文目录那样详细。
缺失值的处理：缺失值是人群研究中不可避免的问题，其处理方式的差异可能在不同程度上引入偏倚，因此，详细报告数据清理过程中缺失值的处理方法有助于读者对潜在偏倚风险进行评价。例如，瑞舒伐他汀试验在统计分析部分详细说明了缺失值的填补策略，包括：将二分类结局中的缺失值视为未发生事件；将生物标志物和心电图测量中的缺失值进行多重填补（multiple imputation）；为了证明缺失值处理的合理性和填补结果的稳定性，研究还比较了多重填补与完整数据（complete-case）分析的结果。2、数据的预处理：实施统计分析之前往往需要将原始数据进行预处理，如：对连续变量进行函数转换使其更接近正态分布，基于原始数据构建衍生变量，将连续变量拆分为分类变量或将分类变量的不同类别进行合并等。医学论文应报告处理原始数据的方法及依据，瑞舒伐他汀试验即在统计分析部分描述了对血液生物标志物的对数转换。3、变量分布特征描述：确定统计分析使用的变量，并针对每一个变量的分布特征进行描述，是决定研究选用何种统计分析方法的基础。医学期刊虽然普遍对此提出要求，但作者往往套用常用方法，如：连续变量符合正态分布时，采用均数（标准差）描述，否则采用中位数（四分位间距）描述；分类变量采用频数（百分比）描述等。事实上，应根据研究设计类型、统计分析目的和数据特征选择恰当的描述方法。例如，CKB选择采用年龄、性别和地区校正的均值和率来描述人群分布特征，而非简单的报告连续变量的均数和分类变量的构成比。4、主要分析（primary analysis）：指针对研究结局的统计分析，是研究论文的核心证据。因此，医学论文应详细描述主要分析的实施过程和适用性。在试验性研究中，应明确统计分析数据集、试验效应指标、相对或绝对风险及其置信区间的计算方法、以及假设检验的方法。
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学年论文规范化要求 （一）论文撰写 1、目录：应是论文的提纲，也是论文组成部分的小标题。 2、摘要及关键词：论文第一页为中文摘要，约300~500字左右。内容应包括课题设计意义、完成的主要工作、重要结论及其理论水平和技术水平，要突出本论文的创造性成果，语言力求精炼。为了便于文献检索，要求作者从正文或标题中挑选出3—8个能表达其主要内容的词语在本页下方另起一行作为论文的关键词。 3、英文摘要(Abstract)及英文关键字(Key words)：中文摘要后为英文摘要。内容与中文摘要同。 4、引言：在论文正文前，内容为：用500字左右说明设计背景，本研究主题范围内国内外已有的文献综述，现状，理论依据，实验基础，预期结果及其在相关领域的地位、实用价值与理论意义。 5、正文：是学年论文的主体。约3000-5000字左右。要求作者在本部分真实全面地反映其工作量和工作水平，创造性成果或新的研究成果。写作内容可因研究课题性质而不同，一般可包括：理论分析、计算方法、实验装置和测试方法、经过整理加工的实验结果的分析讨论、与理论计算结果的比较。力求做到主题明确，内容充实，论据充分、可靠；层次分明，脉络清晰。 6、结论：要求作者根据设计过程中所获得的全部材料，经过分析、判断、归纳等逻辑处理，得出正确的学术观点、总的见解，结论必须准确、精炼、完整，使人一看结论就能全面了解论文的意义、目的和工作内容。要认真阐述自己的创造性工作在本领域中的地位、作用和意义，以及本设计存在的不足及其完善的可能性。 7、致谢：致谢对象限于在学年论文写作过程中对自己论文的完成有较重要帮助的团体和人士。（限200字以内） 8、参考文献：要求列作者直接阅读过、在正文中被引用过、正式发表的文献资料，以示对文献作者的尊重。参考文献的写法世界上有通用的习惯，我国也有国家标准规定，应该遵循，不可杜撰，而且全文应统一，不能混用。参考文献一律放在论文结论后，不得放在各章之后。注：学年论文的参考文献中要至少包括一篇英文文献资料。 9、附录：可以包括正文内不便列出的冗长公式推导；以备他人阅读方便所需的辅助性数学工具或表格；重复性数据图表；计算程序及说明等。 （二）论文的格式 1、语言表述 （1）论文应层次分明、数据可靠、文字简练、说明透彻、推理严谨，立论正确，避免使用文学性质的带感情色彩的非学术性词语。 （2）论文中如出现一个非通用性的新名词、新术语或新概念，需立即解释清楚。 2、层次和标题 （1）层次要清楚：标题要重点突出，简明扼要。 （2）层次代号的格式如下： 1 ×××× （居左） 1 ×××× 1 ×××× 3、篇眉和页码 篇眉从正文开始，填写内容为论文题目，采用宋体五号字居中书写。 页码从引言开始按阿拉伯数字连续编排，前置部分用罗马数字单独编排；页码位于页面底端，居中书写。 4、有关图、表等 图：（1）要精选，要具有自明性，切忌与表及文字表述 重复。 （2）要清楚，但坐标比例不要过分放大，同一图上不同曲线的点要分别用不同形状标出。 （3）图中的术语、符号、单位等应同正文表述所用一致。 （4）图序与图名居中置于图的下方。 表：（1）表中参数应标明量和单位的符号。 （2）表序及表名置于表的上方。 公式：公式的编号用括号括起写在右边行末，其间不加 虚线。 图、表、公式等与正文之间要有6磅的行间距。 文中的图、表、附注、公式一律采用阿拉伯数字分章（或连续）编号。如：图2-5，表3-2，公式（5-1）等。若图或表中有附注，采用英文小写字母顺序编号，附注写在图或表的下方。 5、有关参考文献 参考文献表可以采用顺序编码的组织，也可以按“著者－出版年”制组织。建议根据《中国高校自然科学学报编排规范》的要求书写参考文献，并按顺序编码制，即按中文引用的顺序将参考文献附于文末。 几种主要参考文献著录表的格式为： 连续出版物：序号作者文题刊名，年，卷号（期号）：起～止页码 专（译）著：序号作者书名(，译者)出版地：出版者，出版年起～止页码 论文集：序号作者文题见（in）：编者，编（eds）文集名出版地:出版者，出版年起～止页码 学位论文:序号姓名文题:[XX学位论文]，授予单位所在地：授予单位，授予年 专利：序号申请者专利名国名，专利文献种类，专利号，出版日期 技术标准：序号发布单位技术标准代号技术标准名称出版地：出版者，出版日期
具体看学校，学校应该会有要求格式的
这个要看你当时收集这个问卷的初衷是什么，一般是制成表格反映在论文中，也可以用条形图或雷达图，最好是可以把你设计问卷的原因交代一下，这样你处理数据也就有方向了，需要对比什么或统计什么情况。
一般是毕业生是没有自己实验室的，所有很多实验数据是没有办法进行。不过有另外一个解决办法，就是找导师合作，论文里挂导师为通讯作者，这也是现在最常见的一种解决办法。
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缺失值的处理：缺失值是人群研究中不可避免的问题，其处理方式的差异可能在不同程度上引入偏倚，因此，详细报告数据清理过程中缺失值的处理方法有助于读者对潜在偏倚风险进行评价。例如，瑞舒伐他汀试验在统计分析部分详细说明了缺失值的填补策略，包括：将二分类结局中的缺失值视为未发生事件；将生物标志物和心电图测量中的缺失值进行多重填补（multiple imputation）；为了证明缺失值处理的合理性和填补结果的稳定性，研究还比较了多重填补与完整数据（complete-case）分析的结果。2、数据的预处理：实施统计分析之前往往需要将原始数据进行预处理，如：对连续变量进行函数转换使其更接近正态分布，基于原始数据构建衍生变量，将连续变量拆分为分类变量或将分类变量的不同类别进行合并等。医学论文应报告处理原始数据的方法及依据，瑞舒伐他汀试验即在统计分析部分描述了对血液生物标志物的对数转换。3、变量分布特征描述：确定统计分析使用的变量，并针对每一个变量的分布特征进行描述，是决定研究选用何种统计分析方法的基础。医学期刊虽然普遍对此提出要求，但作者往往套用常用方法，如：连续变量符合正态分布时，采用均数（标准差）描述，否则采用中位数（四分位间距）描述；分类变量采用频数（百分比）描述等。事实上，应根据研究设计类型、统计分析目的和数据特征选择恰当的描述方法。例如，CKB选择采用年龄、性别和地区校正的均值和率来描述人群分布特征，而非简单的报告连续变量的均数和分类变量的构成比。4、主要分析（primary analysis）：指针对研究结局的统计分析，是研究论文的核心证据。因此，医学论文应详细描述主要分析的实施过程和适用性。在试验性研究中，应明确统计分析数据集、试验效应指标、相对或绝对风险及其置信区间的计算方法、以及假设检验的方法。
极大值标准化处理后所得的新数据，各要素的极大值为1，其余各数值小于1。 是你要的吗？希望你满意
单位不一致的时候需要处理，以消除量纲对不同数据的影响再者拟合时，如果趋势不同要处理。比如原数据是非线性的，可以通过变化转化成线性。