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SCI论文润色-专业素养之数据分析

发布者:鑫达医学翻译 发布时间:2011-02-25阅读:

前面我们讲了SCI论文润色最基本的一个方面-语言润色。接下来,我们谈SCI论文润色的一个技术层面—数据分析。
大部分同行的试验做的都不错,但是拿到结果后不会分析数据。很多人可能都知道比较显著性差异,但是如何用专业软件进行数据分析是很多人不擅长的。我们常收到客户的数据统计信函,有些我们做了回复。客户不会分析,我们可以帮着分析。这是比较基础的数据分析,有难度但不是很大。因为有可靠数据为背景。
几乎所有从事科研的人,实验设计前往往都有一个大体的指导思想,预期会有什么效果。但是从事科研的人都知道以实验结果为依据,而不是去拼凑预期的效果(不过目前多数人还是想当然)。所以遇到不符合预期的结果,不能觉得实验失败了。优化条件、多次重复后,发现结果依旧不符合预期时,就该仔细分析原因了。这时你需要将数据做详细的处理。既然这个方面不能说明问题,那就找其他的点。你这篇论文不找一个点去写一个Story,就等于砸在你手里了。所以需要做的事情就是分析几个预期结果之间的微妙改变,看看能否从中组织一个Story。我们建议分析数据时要投合其他研究间的断点(Gap),这个地方就是多个独立研究无法连接的点,如果你的这项研究恰好能填充这几项研究的Gap,我想十有八九这篇文章会接收。对低分值的期刊来说奏效的,因为你这篇文章切实解决了几个学术问题(虽然力度不够)。虽然文章数据说服力不强,有时候也可以发篇SCI(甚至有些是IF不到1分的),但是即使是这样,也是很多高校与研究单位的老师与学生所期盼的。
如果你的结果不错(发篇3分SCI没有问题),你更要将研究的思路放在找不同研究的Gap上,这样你就将几个独立可靠的点有力的衔接起来。原本你的数据分析可以发到3分的期刊,但是你数据分析时填充了那些Gap,发个6分以上的期刊不无可能。很多个人发表SCI论文时拒稿了,评审人员说数据统计有问题。修改完善后,很多发到了高分值的期刊。这其中一个原因就是评审的意见给了你一个数据分析的方向,遵循这个“近乎让作者崩溃”的批判性观点,作者找到了新的数据分析思路。而这里的批判性修改就以大量的学术背景与专业技能为基础。
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