写文章一如养娃儿。在自己呕心沥血所培养的孩子（科研）历正式面见审稿人之前，总归是认真拾掇一番的，因而大量的时间和精力必然会花费在结果和讨论的撰写上，深怕一个疏忽便被审稿人拒之门外。
然而，有专注就会有忽视，文章中“方法”部分则像家里不受待见的孩子，其撰写过程粗枝大叶不说，有时甚至可以说是错漏百出。而这也就为后续文章的重复性验证埋下了隐患，因为“方法”部分理应包含足够的信息以供其他研究者准确重复你所描述的实验，如果其中关键信息遗漏，别人就无法完全重复你的实验条件，进而产生不一致的结果，有可能造成误会，甚至还会被人造假。
所以“方法”部分着实是至关重要的，撰写过程中要力求全面，本文则介绍了一些撰写论文“方法”部分的小技巧。
实验中设置对照实验，可以更好地排除实验中的影响因素，并且可避免在漏掉实验种重要结果的风险。以流式细胞术为例，即使是每日的大气压力波动也会影响流式细胞仪器对样品的检测运行，因而研究者最好每次流式实验都进行一个空白对照，已排除此类因素对实验的影响。
通常实验中需要设置阴性对照和阳性对照实验，以避免实验结果中出现“假阴性”和“假阳性”结果。同时，实验中的样本最好能有个备份，这样即使实验中的样本出现问题，还有备份样品对实验进行补救。
盲式实验有助于减少外部因素对实验结果的影响，在临床试验新药测试中应用最为广泛。在单盲临床试验中，一半试验参与者接受试验治疗（药物），另一半接受安慰剂（模拟）治疗，其中参与者并不知道他们接受了哪种治疗方式。安慰剂组作为对照，可消除参与者的期望对测试治疗结果的影响可能性。而在双盲研究中，受试者和研究者都不知道试验参与者接受了哪种治疗。
不幸的是，盲式实验的实行有时可能困难重重，这类情况可能发生在当试验治疗是一种完全新型的干预，而对照组接受标准的治疗干预或治疗。在临床试验中，参与者和研究者知道谁获得哪种治疗的临床试验被称为标签研究。
对于最终适用于男性和女性的治疗方式，动物试验和临床试验应包括来自每个性别的相似数量的参与者。理想情况下，研究对象或临床试验参与者应该在实验/试验的范围内尽可能代表不同人群。同样的道理也适用于平衡种族和年龄间的差异。当受试人群限于某一年龄段和/或种族时，结果不能被认为是普遍适用的。如果你无法做到平衡实验对象的性别、年龄或种族差异时，请在论文的讨论部分说明实验方法的局限性。
样本量的大小必须反映实验所需的统计功效程度。例如，一项试点临床研究通常由10到30名参与者组成。适当的样本量取决于至少两个重要因素：误差范围（即置信区间）和置信水平。
误差范围：如果您将误差范围设置为5％，且测试的治疗方法对参与者的90％有积极影响，则应该预计未来人群中的85-95％（即后续试验参与者或患者），会对测试的治疗方法产生积极的反应。
置信水平：该数值反应了实际上对治疗方法产生积极反应的人群百分比出现在以上误差范围的频率。简而言之，如果研究中选择了95％的置信区间，那么在95％的时间中，85-95％的人群对治疗会作出积极回应。
文章材料部分要介绍清楚实验对象的选取方法和实验对象的来源、特征。如采用具商标名的仪器、化学试剂或药品时，还应包括对仪器进行精确的技术说明，并列出试剂或药品的主要化学和物质；有些甚至要求仪器和样品制造商的名称及所在地。
对于实验材料，应采用国际同行所熟悉的通用名，尽量避免使用只有作者的本国同行才知道的专门名称。实验用的动物、植物和微组织应准确地标识出(通常按属、种和世系名列出)，并说明其来源和特殊性质(年龄、性别、遗传学和生理学状态)、抽样的要求或标准等。
如果研究对象是人(志愿者或病人)，则应特别注意拟期刊的具体要求，应交代研究对象的选择标准，并根据情况兼顾一般性的重要统计特征(年龄、性别和身体状况)，以及其他与论文主题相关的统计信息(如体重、身高、种族等)。
在方法中要介绍清楚每种实验的设计方案，如用了什么样的试剂、每一步骤处理时间、操作手法等等。最后还有必不可少的statistical analysis部分，写出数据处理的盲选法、测量指标及判断差异结果的标准等等。
实验中所用的试剂尽可能选择市售的试剂。因为市售的试剂在生产后会进行质检验证，其质量应该值得信赖。如果研究者根据以前发表的文章自行准备试剂（例如缓冲液），需要对该文章进行引用，同时可联系该文章作者以确保在试剂配制过程中出现的疑问都能得到相应的解答方案。如果缓冲试剂的配方未公开，也请清楚描述试剂配制批次中所涉及的每个步骤，包括试剂中各个成分的剂量、制造商和批号等。
文章材料方法部分应该对实验过程的每一步都做到实事求是、一一交代，这样才有助于其他研究者按照你的实验流程获得一致的实验结果，增强文章数据的准确性和实验的可靠性。一般在此部分的撰写中，如果有不想写的内容大家可以少写，或者写的不是很详细，但是写下来的一定常正确的实验方法。
描述中应给出足够的细节信息以便让同行能够重复实验，避免混入有关结果或发现方面的内容。必要时，应该完整地描述选择某种特定方法的理由。如果方法新颖、且不曾发表过， 应提供所有必需的细节。
而在数据统计分析方法的描述过程中，如果是普通的统计方无需评论或解释；如果是比较先进的或不常见的统计方需要适当引用文献和/或对其进行适当的解释。
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