第26期全国SCI论文插图规范化制作专题学习班
2017年8月 15-17日 上海 14号报到
第11期科研数据处理与高质量论文图表制作技能学习班
2017年8月 18-20日 上海 17号报到
（往期学员评价：100%好评）
现场赠送8gU盘和高清视频供课后复习使用
【
最新说明
】
SCI论文插图与统计分析和图表是科研人员必学的课程。应广大学员的要求，暑期我们推出这两部课程（您也可以根据自己实际情况任选一部课程）。确保学员能系统的学习，无缝连接。通过这两部课程的学习让你零基础的从原始数据开始一步一步学会如何快速掌握各种统计分析、图形绘制和处理、图片修饰和排布、各种机制模式图的绘制等各项技能。
往期学员称之为sci论文发表所需一条龙式学习班。
这两部课程自开班以来受到往期学员100%高评，实用价值特别大。授课老师来自一线的同背景的科研人员，非常了解学员的实际需求。课后还赠送单独录制的详细高清视频供学员以后复习使用。
【论文插图班
课程目标
】
在最短的时间内教授学员通过国际最流行的专业作图软件Adobe Photoshop、Adobe Illustrator及其他图表制作软件配合制作出符合国际规范的、可投稿至世界任何国际期刊(包括New England、Science、Nature、Cell等顶级期刊)的高质量文章插图。投稿过程中关于插图所有问题及解决方法。
通过多个详细的案例分析让学员轻易掌握高分SCI论文中机制模式图绘制的各种操作技巧。例如信号通路、细胞结构等。并通过对颜色的通俗讲解，让学员能灵活的使用颜色。本课程对ppt动画元素的绘制能力和ppt颜色搭配的能力也能产生极大的推动作用，今后在毕业答辩、课题汇报、基金标书撰写、书籍撰写等过程中遇到需高质量图片和模式图的绘制的情况，所有学员也可轻松应对。
【统计分析与图表班
课程目标
】
有一些原始数据，怎样进一步统计分析
如何利用常用作图软件Graphpad、Sigmaplot、Origin绘制何种图形和图表
如何将你的实验数据规范、明确的进行可视化展示，以满足文章投稿、毕业及课题汇报等的需要等
【授课方式】
采用通俗易学的模式授课，不需要特别的电脑基础，从零基础的开始；
以案例式教学为主导，通俗易懂、实用性好；
以专题讲座的形式编排课程，各个突破，让每个听课者都能轻松掌握；
现场互动，解决学员的困惑的问题。正误对比分析，指出常见实验数据处理的错误；
不进行各种软件的枯燥介绍，不拘泥于软件本身，从生物医学科研的应用实际出发；
传统的培训课题往往枯燥讲授软件操作技能，听课者容易“上课时好像很精彩，回去后使用价值不大”；
本课程教授的知识以实际需求为出发点，无需死记硬背各种软件按钮功能；
一步一步按照需要掌握操作流程，不易忘记，在实际的科研工作中简单实用。
【
主讲老师
】
金老师是来自中科院系统。在医学生物科研一线岗位10余年，发表SCI论文18篇，总影响因子92.14分。承担和参与了国家、省部级多项科研项目。熟练掌握医学生物科研相关的各项软件；对实验数据的分析、数据图形的绘制、生物统计的适用、科研图片处理、医学文献的管理等方面具有独到的见解。兼任杂志的美术审编，对作者的图表错误之处非常的熟悉。多次受邀在中国科学院系统及各大学医学院做“科研数据与图表处理”讲座。
【主办单位】
上海玮瑜生物科技有限公司
科研数据处理与高质量论文图表制作技能学习班
专题一、原始数据的管理与分析
如何正确录入缺失数据，如何尽量降低缺失数据的影响？
原始数据中误填数据、逻辑矛盾数据的智能查找如何和替代修正？
如何把原始数据对原始数据进行初步描述？
如何计算一组数据的均值、标准差、技数、最大最小值、25%百分位数、中位数、75%百分位数？
为什么中文期刊中正态分布且方差齐的计量资料采用x±s表示？
为什么中文期刊中非正态或方差不齐时采用M(P25,P75)表示？
如何转换SCI论文中的Mean±SD和中文期刊中常用的x±s的转换？
EXCEL的批量录入、读取及其与SPSS统计软件的数据交互？
数据的单元格格式如时间/分数/货币/文本的选择和有效数字的修约及修约规则设置？
原始数据通过连续变量的等级化分析？
如何快速正确录入批量数据的技巧？
冻结首行，“查找、替换”和“自动更正”功能的巧用?
对不定长数据进行缩小填充/自动换行的预处理?
如何根据单位格性质设置输入法的自动切换；
如何自动定位数据小数点位？
EXCEL自动编号填充？个性化设置表格、单色输出以提高数据的录入效率？
利用科研上常用的函数自定义随机及有序生产新数据？
如何制作Excel数据透视表？
实验图表可按照“图型Graph类”、“照片Photo类”、“表格Table类”的分类，其各自的投递SCI杂志的投稿要求分别是什么？
“图型Graph类”、“照片Photo类”、“表格Table类”三类图表的数据处理分别有哪些注意事项？
专题二、图型
Graph
类
哪些是图型Graph类图表的基本要素？
其标题、X/Y轴、图形区、图例设置的要求是什么？
表示不同类别的分类轴和表示数值概念的数据轴的有何差别
分析不能用作图形展示的数据和不需要做图形展示数据的差别？
如何从原始数据出发分析选择合适的数据图形绘制
散点图、折线图、柱状图、箱须图、箱式图、生存图、单析图的选择与绘制？
散点图中离散数据的确定？
折线图趋势的表示意义与拟合？
箱须图/箱式图的意义与差别？
柱状图差异值展现SD和SEM有何差别，该如何选择？
如何在选择合适图形的同时选定合适的统计方法？
如何正确标注统计学差异，确定
P
与*的意义？
双向坐标图形的绘制方法和意义？
双Y轴图在什么情况下使用？如何制作？
如何处理差异较大数据进行的分级坐标处理？
如何设置XY偏移建立非0坐标图形，其适用范围是什么？
如何选择折线图连线或者拟合连线等？
如何改变线条粗细、颜色样式、数据柱图间隔排布等
如何在图表特殊区域中背景底色标记？
如何让连接曲线上着重标识出需要突出显示数据点？
如何让绘制的不同图形之间使用“格式刷”实现快速统一线条颜色样式？
用Graphpad、Sigmaplot、Origin绘制图形时误删图形元素（如图例、XY轴title等）后如何恢复？
分级图例的绘制和排布？
如何在绘制图形中任意地方插入文字、照片等？
如何进行特殊文本函数公式的插入修改？
常用作图软件Graphpad、Sigmaplot、Origin绘制各种图形的方法和比较？
常见图表的应用范围、区别、选用经验和注意事项是什么？
Graphpad中如何绘制多重回归线？
如何使用Roc曲线的参数拟合及统计分析
专题三、复杂图表专题
如何利用常用作图软件Graphpad、Sigmaplot、Origin绘制多图表组合、交互式图表、堆叠表、交叉表、嵌套表，并对其进行排布和分层
多个数据之间的统计方法与图表排列的制作?
一维表、二维表、三维表的区别和选择？
如何插入复杂函数关系式、如何插入少见的统计符号？
曲线拟合图形的使用和注意事项？
专题四、表格
Table
类
分析表格Table类展示数据的优势和不足？什么时候该选择表格Table类展示数据？
表格Table类常用三线表的特征？
表格的正确合并与分割
表格中数据单位、分类项，长数据的正确标注？
表格中数值精确小数及科研数据的正确修约方式
表格中均值±标准差表述、如何正确标注统计学差异等）
如何实现单页word的横向排布？
表格如行列均分、正确排序等修饰技巧？
如何实现表格嵌套？
如何快速绘制隔行变色表，如何单例修改？
表格类数据的两种常见投稿方式及注意事项
专题五、统计分析
如何根据绘制图形的样式选择正确的统计方法，如何在选择合适图形的同时选定合适的统计方法？
XY型图（线性回归、非线性回归、相关分析等）的选择及分析
Column型图（单样本t检验；成组t检验；配对t检验；单样本秩和检验，多组独立样本秩和检验、单因素方差分析等）的选择及分析
Grouped型图（多因素方差分析；重复测量的多样本方差分析等）的选择及分析
Contingency型图（四格表精确检验；卡方检验等）的选择及分析
Survival型图（单因素生存曲线比较）的选择及分析
哪些是掌握数据处理及统计分析必需掌握的常用基本术语名词
参数检验与非参检验的区别
如何选择双尾检验还是单尾检验
标准偏差（SD）和标准误差（SEM）的差别和选择？
Graphpad七种检验的多种分析？
单样本t检验的适用范围和具体参数选择？--样本均数与已知总体均数比较的t检验，与已知正常值比较确定是否异常
配对t检验的适用范围和具体参数选择？--配对的两组受试对象分别接受两种处理/同一受试对象处理前后的比较等
成组t检验的适用范围和具体参数选择？--区别于配对t检验，是完全随机化设计的两个样本均数比较的检验
线性回归分析的适用范围和具体参数选择？--多组数据之间的相关性分析，分析两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系
多因素方差分析的适用范围和具体参数选择？--分析独立变量是否受一个或多个因素或变量影响而进行的方差分析
列联表卡方检验的适用范围和具体参数选择？--分析多组定类变量间是否独立即是否存在某种关联性
