统计数据分析服务的工作流程
该项服务仅限于医学和生命科学领域。
在统计数据和分析中，即使是经验最丰富的作者也可能犯错。我们的统计数据分析服务旨在帮助作者减少此类问题的出现，从而让您能集中精力解决与文章主题有关的问题。我们将提供一份清晰准确的报告，以供您在投稿前重新评估是否需要做进一步改动，降低您稿件被拒稿和返修的几率。
我们的统计数据分析自动化工具会先初步扫描您的论文，再通过成千上万种算法的运行，对论文中统计数据的准确性、风格和数字错误进行检查。
我们的报告服务也会依据CONSORT（2010版）、STROBE、STARD、ARRIVE及《生物医学期刊投稿的统一要求》等重要规范，从方法论的角度对数据的合规性进行检查。
若论文中各部分均有明确标题，算法的运行效果会更好，检查结果也会更准确。若您希望了解在使用本服务时所提交的文章的正确格式，请参阅“常见问题”。
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我们检查哪些内容
检测
将通过运行海量算法，对论文中统计数据的准确性、风格和数字错误进行检查。这一检查能够识别并消除数据呈现中最常见的问题。
报告
您将收到一份易于阅读的PDF报告，报告根据论文中出现的具体问题，列出数据呈现的一般规则和指导。每一项之后均附有相应示例，示例覆盖多个学科，都是从示例文本语料库中精挑细选出来的。
包含论文语言润色的统计数据分析服务
阅读并完成报告中建议的所有必要修改后，您可在论文语言润色服务套餐中选择其中一种，并将修改后的稿件上传到网站上。若需购买论文语言润色服务，请访问
https://www.cwauthors.com.cn/Servicesv2统计数据分析报告范例
道格拉斯·阿尔特曼（Douglas Altman）1998年的一项研究表明，在医学期刊上发表的论文中，有50%以上的文章未达可接受的报告标准。
“……大部分开展统计分析的研究人员对统计方法的了解不足，而且对论文进行同行评议的专家，他们的水平也不高。”
Altman D，《评估医学杂志的统计分析》，《医学统计学》，1988年：17-2661-2674s（Altman D, Statistical reviewing for Medical Journals, Statistics in Medicine, 1998: 17-2661-2674s）
统计数据审查服务报告是一种决策工具，能帮助您在投稿目标期刊前发现并更正论文中有关数据统计的任何潜在问题，最大程度降低拒稿可能。
在文章评审过程中，只有小部分期刊会聘请专业统计学家协助评议，这意味着许多同行评议审稿人其实经验不足，或并未接受此类正式培训，他们所提出的建议或批评准确度也相应较低。
若论文初稿各部分均有明确标题，算法的运行效果会更好，检查结果也会更准确。若相关部分无法找到，将返回错误提示。
为避免报告出现错误，请按以下说明来准备您提交的文章：
必要部分
论文必须包含以下部分：摘要、引文、方法和结果。
各部分前均应加上小标题，小标题单列一行，标题内容可适当调整（如“材料与方法”）。
论文各个部分 用小标题分开各个部分
摘要 Abstract, Synopsis, Structured Abstract
引言 Introduction, Background, Objectives
方法 以下词语的组合：Methods, Materials, Subjects, Patients, Designs
结果 Results
统计数据 Statistics, Data Analysis, Outcome Measures, Analyses, Data Collection
讨论 Discussion, Conclusion
参考文献 References, Bibliography
基金 Funding, Support
图表 Figures, Tables, Legends
文档提交后，我们的算法将提取文本并识别论文各个部分。若无法提取文本，或无法找到相应部分，则会返回错误提示，无法生成报告。
若分析工具无法准确识别各个部分及其标题，该工具可能生成错误报告，错误报告将对论文再次修改重新提交分析进行详细说明。修改完成后，您可再次上传论文，无需再次付费。
再次上传前，请务必确保上传论文的结构无误。
仅支持Word格式文档。