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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。 
这种数据分析类的，我觉得你可以看下（统计学与应用）这本
可以在企业官网上查找公开的数据。论文收集数据的几种方式：第一、通过实验的方法化学、物理、医学等专业的论文，需要通过实验来获取自己的数据，因为只有通过实验的方式才能获得与自己论文一致的数据。第二、通过调查的方式同学们也可以通过到实地进行调研、考察等方式来获取自己所需要的一些数据。第三、互联网查询通过国家数据网络和国家统计网络搜索数据。国家数据网络包含了大量的数据，这一些数据包括年度、季度、月度等实时数据。第四、进行问卷调查很多大学毕业生在写毕业论文的时候，很多研究数据都来自于我们的生活调查，所以我们也可以参考问卷调查。把问卷放到网上之后，用户填写完之后就可以收集整理问卷，然后我们就可以得到我们需要的数据。毕业论文正文中各级标题顺序为：一、（一）、1、（1）、①。毕业设计采用下列标题顺序：1、1、1、①。一级标题即“一”设为四号黑体，每一部分结束后另起一页开始下一部分。正文内小标题力求简短、明确，题末不用标点符号。二级标题（一）用黑体小四号字。三级标题1后用点“”，宋体小四号字加黑。四级标题（1），字体字号同正文，为宋体小四号字，行距为5倍。
