1.结论和结果脱节。这是对学科热点前沿进行文献计量分析的论文中最近常看到的，也最让我无奈的问题。从道理上讲，结论应当来自于对研究结果的分析，但是很多投稿的结论与数据处理后得到的结果风马牛不相干，不是对多维标度、聚类分析和社会网络分析的结果进行细致分析，经过逻辑推理后得到目前的结论，而是另找一批文献，按照自己惯有的思维方式，总结分析后得出结论。 2.方法乱用和滥用。多维标度、因子分析、聚类分析、社会网络分析，十八般武艺全都用在一组数据上，得到了黑压压一片片的图。这些图说明了什么？回过头来看， 用这些方法和工具是为了解决什么问题？如果不是因为研究目标的需要而选择某一种方法，如果没有对结果的深入细致的分析，这些东西就都是花拳绣腿，于事无补。 3.在研究结果段落里讲述方法的基本概念。 就是在介绍结果的段落里，如“对XX数据的聚类分析”，后面要用大量的篇幅写聚类分析的定义，方法等等，这些应该是放到材料方法的内容，作者怕读者不懂，在介绍结果的时候又要啰嗦一遍。 4.方法照搬照抄，错误百出。 在研究方法部分，不少人就是把别人的研究方复制粘贴过来，然后修改其中具体的数据。比如“通过对52个高频关键词进行两两共词检索,统计他们在2214篇文献中同时出现的频率,形成52×52的共词矩阵，如表2所示”。其中的“他”字应该是它，但是发表的第一篇论文就写错了，所以，我现在发现很多论文在方法部分在写矩阵的成分时都写成了“他”，也许就应该用“他们”；还有Ochiai系数，最早我错写成Ochiia系数，很多人发表的论文跟我犯了同样的错误，也写成了Ochiia系数。还有，在我编写的《简明医学信息学教程》中，HELP决策支持系统的图少了一根连线，后来在其他教科书中遇到同样的图和同样的错误，不由得会心地一笑。 本文来源：https://www.wddqw.com/doc/29e598377c1cfad6195fa7cb.html