现如今，学术造假问题频发，部分期刊会对论文质量进行严格把控，上传论文的同时，还会要求作者将论文的原始数据作为补充材料一起提交。

如何精准找到当下研究领域内的热门研究问题，高效确定研究选题？我们将为大家介绍一款聚类分析软件—VOSviewer，帮助各位科研人早日找到研究问题。

数据分析也有技巧可循。良好的数据分析能够提高论文的可靠性和说服力，6个实用的数据分析技巧，一起来看看吧

统计和研究设计有问题是作者们经常会碰到的审稿意见。这类问题有时会让研究存在重大缺陷，很难补救。所以，作者们要掌握相关知识，打好基础，在撰写论文前就提前解决可能出现的问题，避免以后出现不必要的麻烦。

P<0.05或0.01，是研究者们独有的快乐源泉图片。不过，在得到满意的结果后，还得正确报告P值，不然可能会被审稿人“找茬”哦~

埃米编辑给大家带来了eLife期刊（JCR生物学一区，国际影响力还不错的年轻期刊）的一篇文章，里面汇总了研究论文中最常见的10个统计错误，希望大家能减少犯错概率，养成随时自检的习惯。

在科学研究中，前期的实验计划和执行至关重要，但完成这些也只是成功了一半。如何以正确的方式分析数据以带来突破性的发现和见解也是至关重要的。目前已有许多软件工具可以进行数据分析，本文将介绍其中较常用的7种软件。

随着计算机技术、通信技术和传感技术的飞速发展及应用，数据正以前所未有的速度不断增长和累积。这样的数据爆炸现象使得科研、商业等领域都被推到了一个前所未有的“大数据”时代。而在这样的大数据时代下，科研方法出现了一些新的特征并对科研活动产生了重要影响。

科研学者们都知道在t检验和统计分析中使用p值来确定数据的显著性。但尽管p值如此重要，科研学者们也经常会错误的理解它。为了解决此类问题，埃米编辑总结了ASA提供的p值使用原则，帮助大家正确使用p值。

对于医学、生物学学者来说，定量数据分析是最常用的数据分析方式，但定性分析也逐渐兴起，在商务、管理、社会科学以及医疗健康领域发挥着越来越重要的作用。本文列表总结了定性数据分析与定量数据分析的不同点，希望有助于增进研究者对此的理解。