⑴ 材料的写法和意义; 伦理.

⑵ 程序与指标。操作程序：能序贯，可操作性；方法： 多指标方法的排序；引出参照文献简述;改良之处；哪些详或简？⑶ 统计学处理

3. Results

⑴指标归类描述，忌流水帐。不分析不解释，但要体现思路

⑵ 文字、图、表相对独立，但避免重复

⑶ 避免统计错误：对照，均衡，随即，重复。计量-计数、绝对值-相对值、专一指标—综合指标的转换。盲判与非盲判。技术资料直接概率法与卡方检验；多组资料与两组资料；等级相关与直线相关；多因素与单因素分析；配对资料与独立样本资料；非正态分布资料；例数不当；平行管，混合样本；突出差异（绝对值， Δ值，变化％； 联合×、÷比值，分亚组等）有效位数的保留。统计学结论与专业结论。

4. Discussion

⑴ 背景材料：展开问题的提出；有关本研究的一些基本知识内容（不要离题太远） ⑵ 本实验结果分析：各指标的意义（与文献值比较），结果说明什么问题

⑶ 进一步对结果机理分析：结合文献

⑷ 本工作的意义、结语或小结，进一步提出的新问题

其它注意点：

① 引证讨论文献知识太多(不同于学位论文)，掩盖了本工作的贡献

② 分析不合逻辑，结论不当

③ 讨论太浮浅，文献知识不熟悉

④ 写成工作总结，缺乏学术高度

⑤ 要正确使用缩写词，尤其是组别缩写词

5. 参考文献：为什么要引文献

⑴ 立论依据的文献：新,权威性文献，不用快报或摘要

⑵ 自己工作的自引：工作连续性

⑶ 实验结果与文献资料比较：新，可用快报, 会议及个人咨询资料

⑷ 方法学：经典文献,注意引文准确，不要转引

6. 摘要：

问题的提出（Background）；本工作目的；对象；方法（指标，分组）；主要结果（数据，统计）；结论与展望

7.再推敲文章题目：不切题，过大、过小