期刊简介
《中草药》杂志是由中国药学会和天津药物研究院共同主办的国家级期刊，月刊，国内外公开发行。本刊创始于1970年1月。1992年荣获首届全国优秀科技期刊评比一等奖； 2002年荣获中国期刊方阵“双奖期刊”；2003年1月荣获第二届国家期刊奖（期刊界最高奖）；2005年1月荣获第三届国家期刊奖提名奖，2005—2010年连续6次荣获“百种中国杰出学术期刊”；2006年荣获天津市优秀期刊“特别荣誉奖”；2008年荣获“中国精品科技期刊”；2009年荣获“新中国60年有影响力的期刊”和“中国科协精品科技期刊”；2010年荣获“第二届中国出版政府奖期刊奖”（中国新闻出版行业最高奖）。本刊为中国自然科学核心期刊、全国中文核心期刊，位居中药学期刊之首。多年来一直入选美国《化学文摘》（CA）千刊表，并被美国《国际药学文摘》（IPA）、荷兰《医学文摘》（EM）、荷兰《斯高帕斯数据库》（Scopus）、美国《乌里希期刊指南》（Ulrich’s Periodicals Directory）、世界卫生组织西太平洋地区医学索引（WPRIM）、波兰《哥白尼索引》(IC)、英国《质谱学通报(增补)》（MSB-S）、日本科学技术振兴机构数据库（JST)、美国剑桥科学文摘社（CSA/ProQuest）数据库等国际著名检索系统收录。本刊被收录为国家科技部“中国科技论文统计源期刊”（中国科技核心期刊）。经中国科学文献计量评价研究中心和中国学术期刊（光盘版）编委会认定，《中草药》杂志为“中国科学引文数据库来源期刊”和“中国学术期刊综合评价数据库来源期刊”，并由中国知网独家全文收录。本刊主要报道中草药化学成分；药剂工艺、生药炮制、产品质量、检验方法；药理实验和临床观察；药用动、植物的饲养、栽培、药材资源调查等方面的研究论文，并辟有中药现代化论坛、专论、综述、新产品、企业介绍、学术动态和信息等栏目。承蒙广大作者、读者的厚爱和大力支持，本刊稿源十分丰富，为了缩短出版周期，增加信息量，本刊自2011年1月起由A4开本每期168页扩版为208页，定价35.00元。国内邮发代号：6-77，国外代号：M221。请到当地邮局订阅。如有漏订者，可直接与本刊编辑部联系。欢迎广大作者踊跃投稿，欢迎广大读者订阅，欢迎与中外制药企业合作，宣传推广、刊登广告（包括处方药品广告）。中草药杂志社网上在线投稿、审稿、查询系统已开通，欢迎广大读者、作者、编委使用。
如何使用统计学方法审核数据？
时间：2024-11-28 11:25:12
描述性统计分析
集中趋势度量
均值：计算数据的平均值可以了解数据的中心位置。例如，在研究某种药物治疗后的患者血压变化时，计算血压数据的均值，能够直观地展示血压的平均水平。但均值容易受极端值影响，所以还需要结合其他指标进行综合判断。
中位数：对于偏态分布的数据，中位数比均值更能代表数据的集中趋势。比如，在分析患者住院费用数据时，由于存在少数高额费用的情况，费用数据通常呈正偏态分布，此时中位数可以更好地反映中间水平的住院费用。
离散程度度量
标准差：它衡量了数据相对于均值的离散程度。在实验数据审核中，如果标准差过大，可能表示数据的变异性较大，需要进一步检查数据是否受到异常因素的干扰。例如，在细胞培养实验中，细胞生长速度数据的标准差过大，可能暗示实验条件控制不稳定，如温度、营养物质浓度等因素存在较大波动。
四分位数间距（IQR）：IQR 包含了数据中间 50% 的范围，不受极端值的影响，常用于描述偏态分布数据的离散程度。例如，在分析患者的康复时间数据时，IQR 可以帮助我们了解大部分患者康复时间的波动范围，识别数据是否存在异常值。
数据分布形态分析
偏度和峰度：偏度用于衡量数据分布的不对称性，峰度则描述了数据分布的尖峭程度。通过计算偏度和峰度，可以判断数据是否符合正态分布假设。在许多统计分析方法中，如 t 检验、方差分析等，通常要求数据近似服从正态分布。如果数据的偏度和峰度偏离正态分布的特征值（偏度为 0，峰度为 3），可能需要对数据进行转换或采用非参数检验方法。
相关性分析
计算相关系数
Pearson 相关系数：用于衡量两个连续变量之间的线性相关程度，取值范围在 - 1 到 1 之间。例如，在研究身高和体重的关系时，计算 Pearson 相关系数可以判断两者之间是否存在线性关联。如果相关系数接近 1，表示正线性相关；接近 - 1 表示负线性相关；接近 0 则表示线性相关性较弱。
Spearman 相关系数：适用于不满足线性关系或变量为等级数据的情况。例如，在评估患者的疾病严重程度（等级变量）与生活质量评分之间的关系时，Spearman 相关系数可以更准确地反映两者之间的关联，因为它不依赖于变量的具体数值，而是基于变量的秩次来计算相关性。
相关性的显著性检验
通过对相关系数进行显著性检验，可以判断所观察到的相关性是否是由于随机因素引起的。例如，在分析基因表达量与疾病表型之间的相关性时，进行显著性检验可以确定这种关联是否具有统计学意义，从而为进一步的研究提供依据。
数据分组分析与比较
t 检验独立样本 t 检验：用于比较两组独立样本的均值是否存在显著差异。例如，在药物临床试验中，比较实验组和对照组患者的症状改善程度的均值，以判断药物是否有效。在使用独立样本 t 检验时，需要先检查两组数据的方差是否齐性，根据方差齐性与否选择合适的 t 检验方法。
配对样本 t 检验：适用于配对设计的数据，如对同一组患者治疗前后的指标进行比较。例如，比较患者在手术前后的疼痛评分，通过配对样本 t 检验可以判断手术是否对患者的疼痛程度产生了显著影响。
方差分析（ANOVA）
用于比较三个或更多组之间的均值差异。例如，在研究不同治疗方案对疾病治愈率的影响时，方差分析可以帮助我们判断不同治疗方案组之间的治愈率是否存在显著差异。如果方差分析结果显示存在差异，还需要进一步进行事后检验（如 Tukey - HSD 检验）来确定具体哪些组之间存在差异。回归分析用于数据验证简单线性回归
用于研究两个变量之间的线性关系，并建立回归方程。例如，在研究药物剂量与药物疗效之间的关系时，通过简单线性回归可以得到一个回归方程，用于预测在给定剂量下的药物疗效。同时，通过对回归方程的显著性检验和拟合优度评估（如 R - squared 值），可以判断回归模型的有效性。如果 R - squared 值较低，说明模型对数据的拟合程度较差，可能需要进一步检查数据或调整模型。
多元线性回归
当研究多个自变量对因变量的影响时，多元线性回归可以帮助我们分析每个自变量的独立作用以及它们之间的交互作用。例如，在研究患者的疾病复发风险时，可能会考虑年龄、性别、治疗方式、生活习惯等多个因素，通过多元线性回归可以评估每个因素对疾病复发风险的贡献程度，同时也可以检查数据中是否存在多重共线性等问题，影响回归模型的准确性。