萌太奇奇
可以使用DiVoM0 版本软件。文献很多时候是pdf，转换为文本分析难度很大，DiVoMiner平台推出了pdf识别功能，上传pdf后，自动识别为文本，就可以提取出原始数据了。可以使用内容分析法做大量的数据处理，运行算法编码等。支持慧科Doc、Text和HTML格式，本次更新增加了对Factiva数据库的文档解析支持，方便小伙伴们使用更为广泛的研究数据源！在传统的分析方法中，我们首先需要逐一阅读每一篇文本，找出关键词，标记好后进行统计分析，得出最终的分析结果，对于分析结果中每一个关键信息的来源也需要逐一翻阅汇整。总结如下：相比较传统的内容分析方法中无法快速找出关键词的来源文本，DiVoMiner®平台除了快速探索海量数据的关键信息外，也提供了分析结果的追踪溯源功能，只需一键点击图中的任意关键词，即可直接显示该关键词的来源文本。 
199管理类联考综合能力考试是招收管理类专业硕士研究生（比如MBA、MPACC、MPA、MAUD）而设定的全国性联考科目，其科目编号为199。与之对应的是经济类联考综合能力考试，科目编号为396。考试目的是科学、公平、有效地测试考生是否具备攻读专业学位所必需的基本素质、一般能力和培养潜能。1、考试时间：3小时，180分钟（上午考试）。2、总分：200分（数学75分、逻辑60分、写作65分）。3、答题方式：闭卷，笔试，不允许使用计算器。4、考查目标：具有运用数学基础知识、基本方法分析和解决问题的能力；具有较强的分析、推理、论证等逻辑思维能力；具有较强的文字材料理解能力、分析能力以及书面表达能力5、考试科目：数学、逻辑、写作三部分。数学， 题目内容为高中和初中数学，不包括大学高数，和公务员考试行测部分的数学题目相似，25题，75分。主要考查考生的运算能力、逻辑推理能力、空间想象能力和数据处理能力，通过问题求解和条件充分性判断两种形式来测试。逻辑，也和公务员行测考试的逻辑部分题目相似但是难度大些，30题，60分。主要考查考生对各种信息的理解、分析、判断和综合，以及相应的推理、论证、比较、评价等逻辑思维能力，不考查逻辑学的专业知识。试题内容涉及自然、社会和人文等各个领域，但不考查相关领域的专业知识。写作，有两篇，论证有效性分析（600字，30分）和论说文（800字，35分），其中论说文。论证有效性分析试题的题干为一段有缺陷的论证，要求考生分析其中存在的问题，选择若干要点，评论该论证的有效性。论说文的考试形式有两种：命题作文、基于文字材料的自由命题作文。每次考试为其中一种形式。要求考生在准确、全面地理解题意的基础上，对命题或材料所给观点进行分析，表明自己的观点并加以论证。6、考试试卷结构和题型。一、数学基础，75分，有以下两种题型: 问题求解 15小题，每小题3分，共45分 条件充分性判断 10小题，每小题3分，共30分二、逻辑推理，30小题，每小题2分，共60分三、写作，2小题，其中论证有效性分析30分，论说文35分，共65分
科学研究很早就已经从简单的定性分析深入到细致的定量分析，科研工作者要面对大量的数据分析问题，科研数据的统计分析结果直接影响着论文的结果分析。在医学科研写作中，实验设计的方法直接决定了数据采取何种统计学方法，因为每种统计方法都要求数据满足一定的前提和假定，所以论文在实验设计的时候，就要考虑到以后将采取哪种数据统计方法更可靠。医学统计方法的错误千差万别，其中最主要的就是统计方法和实验设计不符，造成数据统计结果不可靠。下面，医刊汇编译列举一些常见的可以避免的问题和错误：打开百度APP，查看更多高清图片一、数据统计分析方法使用错误或不当。医学论文中，最常见的此类错误就是实验设计是多组研究，需要对数据使用方差分析的时候，而作者都采用了两样本的均数检验。二、统计方法阐述不清楚。在同一篇医学论文中，不同数据要采取不同统计处理方法，这就需要作者清楚地描述出每个统计值采用的是何种统计学方法，但在许多使用一种以上数据统计分析方法的医学论文中，作者往往只是简单地把论文采用的数据统计方法进行了整体罗列，并没有对每个数据结果分析分别交代具体的统计方法，这就很难让读者确认某一具体结果作者到底采用的是何种数据分析方法。三、统计表和统计图缺失或者重复。统计表或者统计图可以直观地让读者了解统计结果。一个好的统计表或统计图应该具有独立性，即作者即使不看文章内容，也可从统计表或统计图中推断出正确的实验结果。而一些医学论文只是简单地堆砌了大量的统计数字，缺乏直观的统计图或表；或者虽然也列出了统计表或统计图，但表或图内缺项很多，让读者难以从中提取太多有用的信息。另外，也有作者为了增加文章篇幅，同时列出统计表和统计图，造成不必要的浪费和重复。统计表的优点是详细，便于分析研究各类问题。统计图(尤其是条形统计图)的优点是能够直观反映变量的数量差异。医学论文中对数据统计结果的解释，最常见的两个错误就是过度信赖P值(结果可信程度的一个递减指标)和回避阴性结果。前一个错误的原因是因为一些作者对P值含义理解有误，把数据的统计学意义和研究的临床意义混淆。所以医学研究人员一定要注意不能单纯依靠统计值武断地得出一些结论，一定要把统计结果和临床实践结合在一起，这样才会避免出现类似的错误。至于回避阴性结果，只提供阳性结果，是因为不少作者在研究设计时，难以摆脱的一种单向的思维定式就是主观地先认定自己所预想的某种结果结论。在归纳某种结果原因时，从一个方向的实验就下完美的结论，尤其是如果这个结论可能对实际情形非常有意义时。这样的思维定势过于强调统计差异的显著性，有时会刻意回避报道差异的不显著结果，不思考和探究差异不显著的原因和意义，反而会因此忽视一些重大的科学发现。
