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      首頁 > 培訓課程 > 生物/醫學培訓 > 從有數據到發文章一條龍培訓:數據處理、統計分析、圖表制作、專題學習線上班 更新時間:2022-06-21T11:15:29

      從有數據到發文章一條龍培訓:數據處理、統計分析、圖表制作、專題學習線上班
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      從有數據到發文章一條龍培訓:數據處理、統計分析、圖表制作、專題學習線上班 已截止報名
      推薦參加:

      課程時間: 2022-07-09 09:00至 2022-07-10 18:00結束

      課程地點: 線上活動 

      主辦單位: 瑋瑜科研平臺(上?,|瑜生物科技有限公司)

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            會議介紹

            會議內容 主辦方介紹


            從有數據到發文章一條龍培訓:數據處理、統計分析、圖表制作、專題學習線上班

            從有數據到發文章一條龍培訓:數據處理、統計分析、圖表制作、專題學習線上班宣傳圖

            從有數據到發文章一條龍培訓:數據處理、統計分析、圖表制作、專題學習線上班


            202279-10周末兩天

            授課方式:線上學習班 建群答疑 贈送視頻供回放使用、線下復聽免費


            【圖表班課程目標】

            有一些原始數據,怎樣進一步統計分析

            如何利用常用作圖軟件Graphpad、Sigmaplot、Origin繪制何種圖形和圖表

            如何將你的實驗數據規范、明確的進行可視化展示,以滿足文章投稿、畢業及課題匯報等的需要等

            【授課方式】

            采用通俗易學的模式授課,不需要特別的電腦基礎,從零基礎的開始;

            以案例式教學為主導,通俗易懂、實用性好;

            以專題講座的形式編排課程,各個突破,讓每個聽課者都能輕松掌握;

            建群互動,解決學員的困惑的問題。正誤對比分析,指出常見實驗數據處理的錯誤;

            不進行各種軟件的枯燥介紹,不拘泥于軟件本身,從生物醫學科研的應用實際出發;

            【主講老師】

            金老師是來自中科院系統。在醫學生物科研一線崗位10余年,發表SCI論文18篇,總影響因子92.14分。承擔和參與了國家、省部級多項科研項目。熟練掌握醫學生物科研相關的各項軟件;對實驗數據的分析、數據圖形的繪制、生物統計的適用、科研圖片處理、醫學文獻的管理等方面具有獨到的見解。兼任雜志的美術審編,對作者的圖表錯誤之處非常的熟悉。多次受邀在中國科學院系統及各大學醫學院做講座。

            課程安排


            專題一、原始數據的管理與分析

            如何正確錄入缺失數據,如何盡量降低缺失數據的影響?

            原始數據中誤填數據、邏輯矛盾數據的智能查找如何和替代修正?

            如何把原始數據對原始數據進行初步描述?

            如何計算一組數據的均值、標準差、技數、最大最小值、25%百分位數、中位數、75%百分位數?

            為什么中文期刊中正態分布且方差齊的計量資料采用x±s表示?

            為什么中文期刊中非正態或方差不齊時采用M(P25,P75)表示?

            如何轉換SCI論文中的Mean±SD和中文期刊中常用的x±s的轉換?

            EXCEL的批量錄入、讀取及其與SPSS統計軟件的數據交互?

            數據的單元格格式如時間/分數/貨幣/文本的選擇和有效數字的修約及修約規則設置?

            原始數據通過連續變量的等級化分析?

            如何快速正確錄入批量數據的技巧?

            凍結首行,“查找、替換”和“自動更正”功能的巧用?

            對不定長數據進行縮小填充/自動換行的預處理?

            如何根據單位格性質設置輸入法的自動切換;

            如何自動定位數據小數點位?

            EXCEL自動編號填充?個性化設置表格、單色輸出以提高數據的錄入效率?

            利用科研上常用的函數自定義隨機及有序生產新數據?

            如何制作Excel數據透視表?

            實驗圖表可按照“圖型Graph類”、“照片Photo類”、“表格Table類”的分類,其各自的投遞SCI雜志的投稿要求分別是什么?

            “圖型Graph類”、“照片Photo類”、“表格Table類”三類圖表的數據處理分別有哪些注意事項?


            專題二、圖型Graph

            哪些是圖型Graph類圖表的基本要素?

            其標題、X/Y軸、圖形區、圖例設置的要求是什么?

            表示不同類別的分類軸和表示數值概念的數據軸的有何差別

            分析不能用作圖形展示的數據和不需要做圖形展示數據的差別?

            如何從原始數據出發分析選擇合適的數據圖形繪制

            散點圖、折線圖、柱狀圖、箱須圖、箱式圖、生存圖、單析圖的選擇與繪制?

            散點圖中離散數據的確定?

            折線圖趨勢的表示意義與擬合?

            箱須圖/箱式圖的意義與差別?

            柱狀圖差異值展現SDSEM有何差別,該如何選擇?

            如何在選擇合適圖形的同時選定合適的統計方法?

            如何正確標注統計學差異,確定P*的意義?

            雙向坐標圖形的繪制方法和意義?

            Y軸圖在什么情況下使用?如何制作?

            如何處理差異較大數據進行的分級坐標處理?

            如何設置XY偏移建立非0坐標圖形,其適用范圍是什么?

            如何選擇折線圖連線或者擬合連線等?

            如何改變線條粗細、顏色樣式、數據柱圖間隔排布等

            如何在圖表特殊區域中背景底色標記?

            如何讓連接曲線上著重標識出需要突出顯示數據點?

            如何讓繪制的不同圖形之間使用“格式刷”實現快速統一線條顏色樣式?

            Graphpad、Sigmaplot、Origin繪制圖形時誤刪圖形元素(如圖例、XYtitle等)后如何恢復?

            分級圖例的繪制和排布?

            如何在繪制圖形中任意地方插入文字、照片等?

            如何進行特殊文本函數公式的插入修改?

            常用作圖軟件Graphpad、Sigmaplot、Origin繪制各種圖形的方法和比較?

            常見圖表的應用范圍、區別、選用經驗和注意事項是什么?

            Graphpad中如何繪制多重回歸線?

            如何使用Roc曲線的參數擬合及統計分析


            專題三、復雜圖表專題

            如何利用常用作圖軟件Graphpad、Sigmaplot、Origin繪制多圖表組合、交互式圖表、堆疊表、交叉表、嵌套表,并對其進行排布和分層

            多個數據之間的統計方法與圖表排列的制作?

            一維表、二維表、三維表的區別和選擇?

            如何插入復雜函數關系式、如何插入少見的統計符號?

            曲線擬合圖形的使用和注意事項?


            專題四、表格Table

            分析表格Table類展示數據的優勢和不足?什么時候該選擇表格Table類展示數據?

            表格Table類常用三線表的特征?

            表格的正確合并與分割

            表格中數據單位、分類項,長數據的正確標注?

            表格中數值精確小數及科研數據的正確修約方式

            表格中均值±標準差表述、如何正確標注統計學差異等)

            如何實現單頁word的橫向排布?

            表格如行列均分、正確排序等修飾技巧?

            如何實現表格嵌套?

            如何快速繪制隔行變色表,如何單例修改?

            表格類數據的兩種常見投稿方式及注意事項


            專題五、統計分析

            如何根據繪制圖形的樣式選擇正確的統計方法,如何在選擇合適圖形的同時選定合適的統計方法?

            XY型圖(線性回歸、非線性回歸、相關分析等)的選擇及分析

            Column型圖(單樣本t檢驗;成組t檢驗;配對t檢驗;單樣本秩和檢驗,多組獨立樣本秩和檢驗、單因素方差分析等)的選擇及分析

            Grouped型圖(多因素方差分析;重復測量的多樣本方差分析等)的選擇及分析

            Contingency型圖(四格表精確檢驗;卡方檢驗等)的選擇及分析

            Survival型圖(單因素生存曲線比較)的選擇及分析

            哪些是掌握數據處理及統計分析必需掌握的常用基本術語名詞

            參數檢驗與非參檢驗的區別

            如何選擇雙尾檢驗還是單尾檢驗

            標準偏差(SD)和標準誤差(SEM)的差別和選擇?

            Graphpad七種檢驗的多種分析?

            單樣本t檢驗的適用范圍和具體參數選擇?--樣本均數與已知總體均數比較的t檢驗,與已知正常值比較確定是否異常

            配對t檢驗的適用范圍和具體參數選擇?--配對的兩組受試對象分別接受兩種處理/同一受試對象處理前后的比較等

            成組t檢驗的適用范圍和具體參數選擇?--區別于配對t檢驗,是完全隨機化設計的兩個樣本均數比較的檢驗

            線性回歸分析的適用范圍和具體參數選擇?--多組數據之間的相關性分析,分析兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系

            多因素方差分析的適用范圍和具體參數選擇?--分析獨立變量是否受一個或多個因素或變量影響而進行的方差分析

            列聯表卡方檢驗的適用范圍和具體參數選擇?--分析多組定類變量間是否獨立即是否存在某種關聯性

            生存圖曲線檢驗的適用范圍和具體參數選擇?--用于預后評價結局指標,生存率與死亡率的分析

            如何在SCI論文“Materials and Methods"部分中進行嚴謹專業的統計結論描述?

            如何在圖型和“Figure Legends”部分進行規范的統計學差異標注?


            專題、常見出錯專題

            原始數據錄入錯誤的查找和更正?

            直方圖、調圖、柱形圖、散點圖、箱線圖、面積圖、餅圖等繪制存在哪些常見錯誤?

            SCI論文遞交圖片無法通過雜志社QC的常見原因?

            圖像本身像素太過低的處理方式?

            如何處理圖像本底相差太大的一組圖片?

            規范圖形不可缺少必要的繪制要素?

            如何判斷繪制的圖形能否反映需表現的事實?

            如何繪制的Figure導出后容量大小超過上傳限制該如何處理?

            分析Figure導出后分辨率不夠的原因:是由于本身圖片質量太差,還是由于處理轉置過程導致的像素丟失?該如何分別對待?

            如何圖片拉伸比例失調,怎樣的處理能保證圖片拉伸比例及像素要求?

            圖像大小不一,來源不同如何統一歸置?

            列聯表制作過程中存在的常見問題?

            常見的多圖表組合的組合協調錯誤如何判斷和更正?



            【主辦單位】

            瑋瑜科研平臺(上?,|瑜生物科技有限公司)

            【承辦單位】

            上?,|瑜生物科技有限公司

            上?,|瑜信息科技有限公司

            【培訓時間】

            202279-10 線上

            【注冊費用】

            注冊費用:3200/

            可開會務、注冊、檢測、分析服務等發票

            ?

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            瑋瑜科研平臺(上?,|瑜生物科技有限公司) 瑋瑜科研平臺(上?,|瑜生物科技有限公司)

            瑋瑜科研平臺(上?,|瑜生物科技有限公司)于2019年12月28日舉辦2019轉錄組測序數據分析及案例實踐培訓班(12月上海班)。

            會議日程


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            標簽: SCI論文 SCI圖表

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