论文发表可以配图吗

一般情况下，在大学论文里面是可以插入图片的，只不过需要严格按照学校方面的要求来制作。因为写论文的话，其实校方肯定是会有规定论文的规格是怎么样的。所以当需要插入图片的时候，可以先看看论文里面有没有这方面的规定。没有的话，你可以先咨询一下老师，看怎么处理

可以插图片的，一般要注明图片的出处，对插图的大小也有要求

大学毕业写论文有些院校是可以插些图片的，适量插入避免图片过多而杂乱。建议还是问一些老师。

可以。但需要注意，一是图片必须是论文内容所必需的，缺了图片论文内容就是不完整的。二是图片必须符合论文规范。

发表论文中可以配图吗

不可以。论文发表字数起码是2000字起发（期刊的一个版面），所以字数最少要2000字以上（期刊一般来讲是2000-2500字符数），这里的2000字指的是计空格字符数，并且不含图片、表格、公式等字数统计里统计不出来的元素。社科类核心期刊发表，稿件应遵守学术期刊规范要求，字数一般以6000-8000字为宜，论文应有创新意识，内容充实、观点鲜明、论据充分、立意新颖、文字简练。核心期刊论文要求正文篇幅一般在5000--10000字不等，包括简短引言、论述分析、结果和结论等内容。北大核心刊物：核心期刊一般对论文字数要求比较高，在5000-6000字左右，每篇的数最好控制在4500-6000字左右。CSSCI刊物：每篇的字数控制在7000字以上为宜。普通期刊：字数要求都在2200-3000字这样(1页以上)，一般是安排1-2个版面即可，小部分医学类期刊要求较高！

可以插些图片，但是需要注意的是需要严格按照学校方面的要求来制作，写论文的话，其实校方肯定是会有规定论文的规格是怎么样的，要按照要求来。

毕业论文（graduation study），按一门课程计，是普通中等专业学校、高等专科学校、本科院校、高等教育自学考试本科及研究生学历专业教育学业的最后一个环节，为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前总结性独立作业、撰写的论文。

要求

写毕业论文主要目的是培养学生综合运用所学知识和技能，理论联系实际，独立分析，解决实际问题的能力，使学生得到从事本专业工作和进行相关的基本训练。

毕业论文应反映出作者能够准确地掌握所学的专业基础知识，基本学会综合运用所学知识进行科学研究的方法，对所研究的题目有一定的心得体会，论文题目的范围不宜过宽，一般选择本学科某一重要问题的一个侧面。

大学毕业写论文有些院校是可以插些图片的，适量插入避免图片过多而杂乱。建议还是问一些老师。

发表论文配图可以网上找吗

sci论文的数据一定要是作者自己或课题组做的原始数据，所有数据和图片都不可以在其他期刊出现过，无论是中文期刊还是外文期刊，都不可以。如果sci论文使用了网上下载的图片，那就是实实在在的抄袭，属于严重的学术不端行为，所以发表sci论文决定不可以用网上找的图片。

在写毕业论文的时候，会遇到一些图片素材。首先就是要搜集一些写作素材，当你在网页上搜索的时候，可能会发现，很多文献只能看，不能下载，有的文献甚至只能看一点，下载就要收费了，一篇几块，十几块的比比皆是。那么毕业论文素材到底应该去哪里找呢？之前在学客行免费论文网站查找过，进入对应要查的内容进行操作，很方便，这样的话毕业论文素材的问题就解决啦。希望一点点小小的方法对你有帮助。当然，如果想要哪篇文献，都可以一并查找，去试试，顺利完成论文，加油。

期刊投稿文案配图片可以吗

是，要单独上传。作者把一篇论文向sci期刊投稿了，期刊编辑会对你的论文进行重新排版，图形要以图片的形式一个个地插入文字中，再加入每个图对应的图题caption。若你的论文图片没有单独上传，而是随着论文正文一起上传，编辑需要把插入到word中的图形，一个个存成图片，再插入到重新排版的论文文字中，真的很麻烦！所以，sci期刊论文拖要单独上传，凡是不正确上传的，都会给期刊编辑带来“找不到图片”的困恼，进而会影响到论文顺利发表。

俗话说，一图胜千言。质量上乘的SCI的图片表格无疑是论文的加分项，能极大得提高论文的质量。总体上还是建议大家先阅读目标期刊对图表投稿的具体要求，毕竟每个期刊对图表的要求都有略微的区别，这里给大家介绍一些图表的通用规则和注意要点，帮大家少走弯路。1.图表是放在正文中还是单独上传。绝大多数期刊要求正文、图片、表格、附加材料都单独上传；个别期刊要求正文里附带表格，图片另外上传；有的期刊要求将图表都添加到正文的末尾部分。2.期刊对彩色图表是否另外收费。3.版权问题。如果引用别人或者自己之前发表过的图表，要得到著作权持有者（各个作者、出版社）的许可，并说明图表的来源和用途。4.期刊对Figure legend要求是提倡详尽还是简略略写(是否需要写明缩写，图例，统计学差异等，对图表的描述是否要详细，还是体现在结果部分，还是把专业内学术常识部分省略，直接写图片要点)。最好参考已经发表的文献对图注的描述方法。5.图表的数量。大多数期刊对图表的数量没有要求，但小编也遇到有的期刊要求图表的数量总共不超过6个的情况，大家投稿前一定要按照期刊要求进行合理拼图或者删减不重要的图作为补充材料。6.图片格式。一般期刊更推荐作者提交矢量图。图片可提交的格式有：（1）矢量图格式.eps, .ai, .pdf, .svg,（2）用于位图的 .psd, .tiff, .jpeg, .png。.tiff格式的图片用PS处理后采用LZW格式无损压缩进行提交。（3）没有格式影响可编辑的 .ppt最好将图表转换成图片时，就将图片格式设定为 .tiff或者.eps的矢量图格式。7.图片大小。出版社多采用分栏排版，分为左右两栏。一般排版的格式分为三种。图片左右最好不要留空白，或者仅留极少的空白。一般图片高度没有限制，不可过高超过20 cm；根据宽度分类，可分为三种：（1）半版图。图片总的宽度为8-9cm,（2）2/3版图。图片总宽度为12-15cm。（3）全版图。图片总宽度为17-19cm。8.图片色彩要求。RGB（red, green, blue)用于在线出版，CMYK(cyan, magenta, yellow, CMY) 为印刷业通用标准。如果期刊接受纸质出版，一般要求色彩模式为CMYK，现在越来越多期刊接受RGB模式的图片，一般不要求作者对色彩模式进行修改。如果文章按黑白模式印刷，应把所有的图片转化为灰度模式提交。9.图片的字体字号。英文标注大多使用和期刊正文相同的字体，一般是Arial, Times New Roman, Helvetica。图表上字体最大不能超过14号字，尽量使用8-12号字，尽量少使用6号以下的字体。同一张图内的字体大小尽量保持一致，如果不一致，相差字体的比例是否有要求。10.图片的标注方法，同一个大图不同小图的字母大小写；字母标注在图片内容的内部还是外部。11.图片分辨率。彩色图或者灰度图，分辨率要求300 dpi。复合型图，包括标注或者细线的图片，分辨率要求600 dpi。线条图，没有中间颜色的黑白图片，分辨率要求1200 dpi或者600 dpi。12.图片占内存容量。图片过大，会影响上传速度，有的期刊对单个附件的大小有要求。一般单张图片大小不可以超过10M。13.遵循统一和对齐原则。同一张大图的不同小图之间，尽量图片间水平和垂直对齐；相同类型的图片保持相同的规格。14.线条的粗细，一般在0.25-1.5pt之间。避免线条过粗影响美观或者线条过细出现裂痕。15.柱状图或者条形统计图的X轴、Y轴的legend部分的标注不要超过X轴和Y轴的边界两边的极值边界部分。16.图片中第一次出现的缩写、数字、字母、标注符号、不同的色彩，最好在图片的figure legend部分进行详细描述。

发表论文可以用配对样本吗

可以找专业的医学论文辅导机构啊。或者楼主就去“死缠”你的老师或者有经验的作者、医生吧。其实，我个人认为楼上这位朋友的回答挺好的。

做实证研究样本至少选一些代表性的从统计上说，至少30才可以，才算大样本。但是还是要看变量数，原则上说样本数至少比变量数多一个，这些是样本的最低要求。对于研究生毕业论文，对数据样本的选择可以根据研究课题进行调整，通常分析的的问题越复杂需要的数据量就会越大小包法律实证分析系统，帮助研究者进行数据收集、数据清洗、数据验证，可以创建如线性回归方式的高级模型，可以不断调整数据使实证显著。

医学论文中常用统计分析方法的合理选择目前，不少医学论文中的统计分析存在较多的问题。有报道,经两位专家审稿认为可以发表的稿件中,其统计学误用率为90%-95%。为帮助广大医务工作者提高统计分析水平，本文将介绍医学论文中常用统计分析方法的选择原则及应用过程中的注意事项。 1.t 检验t检验是英国统计学家W.S.Gosset 1908年根据t分布原理建立起来的一种假设检验方法，常用于计量资料中两个小样本均数的比较。理论上，t检验的应用条件是要求样本来自正态分布的总体，两样本均数比较时，还要求两总体方差相等。但在实际工作中，与上述条件略有偏离，只要其分布为单峰且近似正态分布，也可应用[2]。常用的t检验有如下三类：①单个样本t检验：用于推断样本均数代表的总体均数和已知总体均数有无显著性差别。当样本例数较少（n＜60）且总体标准差未知时，选用t检验；反之当样本例数较多或样本例数较少、总体标准差已知时，则可选用u检验 [3]。②配对样本t检验：适用于配对设计的两样本均数的比较，在选用时应注意两样本是否为配对设计资料。常用的配对设计资料主要有如下三种情况：两种同质受试对象分别接受两种不同的处理；同一受试对象或同一样本的两个部分，分别接受不同的处理；同一受试对象处理前后的结果比较。③两独立样本t检验：又称成组t检验，适用于完全随机设计的两样本均数的比较。与配对t检验不同的是，在进行两独立样本t检验之前，还必须对两组资料进行方差齐性检验。若为小样本且方差齐，则选用t检验；反之若方差不齐，则选用校正t检验（t’检验），或采用数据变换的方法（如取对数、开方、倒数等）使两组资料具有方差齐性后再进行t检验，或采用非参数检验[4]。此外，当两组样本例数较多（n1、n2均＞50）时，这时应用t检验的计算比较繁琐，可选用u检验[5]。 2.方差分析方差分析适用于两组以上计量资料均数的比较，其应用条件是各组资料取自正态分布的总体且各组资料具有方差齐性。因此，在应用方差分析之前，同样和成组t检验一样需要对各组资料进行正态性检验、方差齐性检验。常用的方差分析有如下几类：①完全随机设计的方差分析：主要用于推断完全随机设计的多个样本均数所代表的总体均数之间有无显著性差别。完全随机设计是将观察对象随机分为两组或多组，每组接受一种处理，形成两个或多个样本。②随机区组设计的方差分析：随机区组设计首先是将全部受试对象按某种或某些特性分为若干区组，然后区组内的每个研究对象接受不同的处理，通过这种设计，既可以推断处理因素又可以推断区组因素是否对试验效应产生作用。此外，由于这种设计还使每个区组内研究对象的水平尽可能地相近，减少了个体间差异对研究结果的影响，比成组设计更容易检验出处理因素间的差别。③析因设计的方差分析：将两个或两个以上处理因素的各种浓度水平进行排列组合、交叉分组的试验设计。它不仅可以检验每个因素各水平之间是否有差异，还可以检验各因素之间是否有交互作用，同时还可以找到处理因素的各种浓度水平之间的最佳组合。此外，还有正交设计、拉丁方设计等多种方差分析法，实验者在应用时可以参考相关的统计学著作。目前，某些医学论文中有这样的情况，就是用t 检验代替方差分析对实验数据进行统计学处理，这是不可取的。t 检验只适用于推断两个小样本均数之间有无显著性差别，而采用t 检验对多组均数进行两两比较，会增加犯I 型错误的概率，即可能把本来无差别的两个总体均数判为有差别，使结论的可信度降低[6]。对多个样本均数进行比较时，正确的方法是先进行方差分析，若检验统计量有显著性意义时，再进行多个样本均数的两两（多重）比较。3.卡方检验（χ2检验）χ2检验是一种用途比较广泛的假设检验方法，但是在医学论文中常用于分类计数资料的假设检验，即用于两个样本率、多个样本率、样本内部构成情况的比较，样本率与总体率的比较，某现象的实际分布与其理论分布的比较。但是当样本满足正态近似条件时，如样本例数n与样本率p满足条件np与n（1— p）均大于5，则可以计算假设检验统计量u值来进行判断。常用的χ2检验分为如下几类：①2×2表χ2检验：适用于两个样本率或构成比的比较，在应用时，当整个试验的样本例数n≥40且某个理论频数1≤T＜5时，需对χ2值进行连续性校正。因为T值太小，会导致χ2值增大，易出现假阳性结论。此外，若样本例数n＜40，或有某个T值＜1，此时即使采用校正公式计算的χ2值也有偏差，需要用2×2表χ2检验的确切概率检验法（Fisher确切检验法）。②配对资料χ2检验：适用于配对设计的两个样本率或构成比的比较，即通过单一样本的数据推断两种处理结果有无显著性差别。在应用时，如果甲处理结果为阳性而乙处理结果为阴性的样本例数n1与甲处理结果为阴性而乙处理结果为阳性的样本例数n2之和＜40，需要对计算的χ2值进行校正。③R×C表χ2检验：适用于多个样本率或构成比的比较。在R×C表χ2检验中，若检验统计量有显著性意义时，还需要对多个样本率或构成比进行两两比较，即分割R×C表，使之成为非独立的四格表，并对每两个率之间有无显著性差别作出结论。 2×2表资料在应用时可分为如下几种类型：横断面研究设计的2×2表资料、队列研究设计的2×2表资料、病例-对照研究设计的2×2表资料、配对研究设计的2×2表资料。研究者应注意不同类型的2×2表资料的统计分析方法略有差别，比如在分析队列研究设计的2×2表资料时，如果用χ2公式计算得到P＜0.05，研究者则应再计算相对危险度（RR）并检验总体RR与1之间的差异是否具有统计学意义。此外，在进行R×C表χ2检验时，还有如下两个主要的注意事项：首先，T值最好不要＜5，若有1/5的T值＜5，χ2检验结论是不可靠的，解决的办法有三种：增大样本量；删去T值太小的行和列；将T值太小的行或列与性质相近的邻行或邻列的实际频数合并。其次，不同类型的R×C表资料选择的统计分析方法是不一样。①双向无序的R×C表资料：可以选用一般的χ2公式计算。②单向有序的R×C表资料：如果是原因变量为有序变量的单向有序R×C表资料，可以将其视为双向无序的R×C表资料而选用一般的χ2检验公式计算，但如果是结果变量为有序变量的单向有序R×C表资料，选用的统计分析方法有秩和检验、Radit分析和有序变量的logistic回归分析等。③双向有序且属性不同的R×C表资料：对于这类资料采用的统计分析方法不能一概而论，应根据研究者的分析目而合理选择。如果研究者只关心原因变量与结果变量之间的差异是否具有统计学意义时，此时，原因变量的有序性就显得无关紧要了，可将其视为结果变量为有序变量的单向有序R×C表资料进行分析。如果研究者希望考察原因变量与结果变量之间是否存在线性相关关系，此时需要选用处理定性资料的相关分析方法如Spearman秩相关分析方法等。如果两个有序变量之间的相关关系具有统计学意义，研究者希望进一步了解这两个有序变量之间的线性关系，此时宜选用线性趋势检验。如果研究者希望考察列联表中各行上的频数分布是否相同，此时宜选用一般的χ因此，对于适用参数检验的资料，最好还是用参数检验。秩和检验是最常用的非参数检验，它包括如下几类：①配对资料的符号秩和检验（Wilcoxon配对法）：是配对设计的非参数检验。当n≤25时，可通过秩和检验对实验资料进行分析；当n＞25时，样本例数超出T界值表的范围，可按近似正态分布用u检验对实验资料进行分析。②两样本比较的秩和检验（Wilcoxon Mann-Whitney检验）：适用于比较两样本分别代表的总体分布位置有无差异。如果样本甲的例数为n1，样本乙的例数为n2，且n1＜n2；当n1≤10、n2—n1≤10时，可通过两样本比较的秩和检验对实验资料进行分析；当n1、n2超出T界值表的范围时，同样可按近似正态分布用u检验对实验资料进行分析。③多个样本比较的秩和检验（Wilcoxon Kruskal-Wallis检验）：适用于比较各样本分别代表的总体的位置有无差别，它相当于单因素方差分析的非参数检验，计算方法主要有直接法和频数表法等。此外，在进行上述3类秩和检验（前两类秩和检验实际上已经被u检验替代）时，如果相同秩次较多，则需要对计算的检验统计量进行校正。公式计算。④双向有序且属性相同的R×C表资料：这类资料实际上就是配对设计2×2表资料的延伸，在分析这类资料时，实验者的目的主要是研究两种处理方法检测结果之间是否具有一致性，因此常用的统计分析方法为一致性检验或Kappa检验。4. 非参数检验非参数检验可不考虑总体的参数、分布而对总体的分布或分布位置进行检验。它通常适用于下述资料[2]：①总体分布为偏态或分布形式未知的计量资料(尤其样本例数n＜30时)；②等级资料；③个别数据偏大或数据的某一端无确定的数值；④各组离散程度相差悬殊，即各总体方差不齐。该方法具有适应性强等优点，但同时也损失了部分信息，使得检验效率降低。即当资料服从正态分布时，选用非参数检验法代替参数检验法会增大犯Ⅱ类错误的概率。

可以，但是还要结合一些可信度高的网站。

在仙桃学术中，有类似的功能，进入主页，选择高级版，点击“立即使用”（注：免费版和基础版都可以进行统计和可视化，高级版功能最全）。配对样本与非配对样本的差异还是有的。

在数据中选择肿瘤类型“TCGA-BLCA”，在参数中输入分子“KRT17”，并根据需要调整图形样式，点击“确认”，即可得到所需图片。

仙桃学术使用技巧

如果利用自己采集的标本进行qRT-PCR检测后绘制的配对图，可以选择仙桃学术里的云数据，即TCGA中的配对样本，进行的图形绘制。

仙桃学术在“差异分析”下选择“测序数据”即可上传自己的临床数据进行分析，完全可以代替prism绘图在左侧选择“表达差异”下的“配对样本”，在数据中找到待分析的肿瘤类型“TCGA-BLCA”，在参数中输入目的基因“KRT17”即可。

在寒暑假的时候，多抽出一些时间阅读，不要仅局限教材，书的种类要尽可能广泛，这样写作的时候，我们脑海里才会有足够多优秀的素材。平时在学校学习的时候，阅读也是每天都要做的事情，每天阅读一定不能少于20分钟。