一、未引用领域内重要参考文献。
之所以把参考文献放在第一条，因为一篇论文的绝大部分参考文献出现在前言介绍部分。每一个研究领域，每年都会发表大量的学术论文，有些领域每年可能发表几百甚至上千篇论文。
在写作的一篇研究性学术论文中，通常引文数量会小于一定数量，有很多期刊要求研究性论文引文数量少于60条，有一些是30条。在这个时候，为了更好地将自己的研究内容与领域内的主要研究进行关联，在引用某些主要研究成果的同时，最好将本领域内的主要综述性论文进行引用，这样就可以间接引用了绝大部分研究成果。
另外，在很多人的论文中，所引用的参考文献基本上都是10年以前的论文，对近年的成果没有引用。在这种情况下，评审专家可能会认为该报道的研究领域过旧，没有创新性，这样也有可能直接导致拒稿。在这方面，有些期刊明确要求引用参考文献的50%必须为近3年的论文。
二、实验步骤描述不完整。
很多人在写作论文过程中，都认为结果漂亮才是最好的。也因此，他们会忽视或者不重视实验研究步骤的描述。审稿人在遇到这类稿件的时候，很容易给出“研究结果是非常好，但是由于实验研究步骤描述不清楚，对他们的结果感到不能让人信服”。
如果遇到“善良”的审稿人，他可能让作者进行修改。如果遇到审稿人“太忙”，则稿件可能直接被拒稿。原因很简单，任何人的实验结果都是基于实验步骤正确的前提。如果实验步骤不对，研究结果最“漂亮”，也是不“成立”的。
三、实验结果的过度“加工”。
研究论文之所以能够发表，是因为作者的研究结果中存在很多以前没有做过或者发现过的现象或者发现。然而，并不是所有的实验研究都能够得到好的结果。也因此，很多人为了论文能够“发表”，在研究结果中进行过度“加工”。
第一种类型：直接修改研究结果。通过修改后，所有的实验结果都非常的漂亮，以达到骗过审稿人。
第二种类型：直接应用他人的研究结果。有时候，作者没有做出好的结果，但是，发现他人的研究领域与自己相似，也因此直接将他人的研究结果占为“己有”。或者将他人的英文成果修改为其他语言发表，或者将其他语言的论文修改为英文论文发表。
第三种类型：“挑选”结果。在一个实验结果中，存在部分为阳性结果，部分为阴性结果。为了能够发表，只说阳性或者只说阴性部分结果。很显然上述三种情况如果被发现，后果都是非常严重的。
四、研究结果分析不深入。
经常评审一些论文，研究结果是不错，但是，就论文写作而言像是实验报告，而不是研究论文。因为，论文只描述他们的实验发现，而不证明他们的发现是可靠的，也不说明他们的发现对该领域是否有重要意义。
很显然，这样的论文容易被认为理论深度不足而拒稿。通常情况下，一篇好的论文，讨论部分应该占到论文的三分之一篇幅。
五、研究结论不成立。
正常情况下，研究结论应该只说研究结果和结果讨论中出现的事情。然而，有一些作者将很多非本文的研究结果罗列进结论中，让人造成误解。另外，还有一个重要的现象，很多人的研究结论与论文摘要重复。这种论文是不能接受的，应该予以重视。
六、SCI论文是否符合期刊的创办宗旨？
不同的期刊杂志都有自己的办刊宗旨和不同的读者群体，想要保证文章的见刊率就既要满足该杂志的读者需求，又要满足办刊宗旨，所以在文章投稿前要仔细分析文章写作内容的大致方向属于哪方面，是否和所投期刊的宗旨是一致的，比如有些期刊比较注重文章的实用性，如果所写文章偏向于理论性的话就不适用与这个期刊的投稿，当然，这个还需要结合在投稿时期刊的选择。
七、图表的应用问题
图表是表达研究数据，使之一目了然的最简洁方法。一般来说“图”是从“表”来的，可以使读者从图中看出一个大概趋势和实验内容。在图表应用上，可用文字表达的就尽可能不用图表，必需用的也不宜过多，一般在4幅以内。
(1)图、表格内容与文字重复。在SCI论文中，相同内容不宜用文字、表格和统计图重复表达，应根据内容的需要选择一种表达形式即可。这方面的原则应是：凡是用简要的文字能够表达清楚的就不用图和表格来表达；凡是用表能够一目了然表示的就不用图。为使读者便于对照比较和了解精确结果时，以表格形式为宜。
(2)表格中数值计算不精确，保留位数不一致。表中数值精确与否是决定统计表质量的关键因素，也是科学实验结果是否严密的具体体现。由于表格中的数据是经过原始数据计算得出，因此往往不是整数。应该使用相同的小数位。表格中同一指标数字的有效位数应一致，不足者以“0”补足。计算百分比时，应注意各百分比相加应为100％。
(3)缩略语及量和单位不规范。表格中所列的指标名称不宜随意而定，应使用固定的缩略语。特殊情况下使用不常用的单位和缩写词时，需在表注中说明。表格中的法定计算单位，一律使用符号。单位应该遵循国际标准命名原则。在数字和单位之间应有一个单一空格。
八、统计学分析的差错。
⑴对照组的设立(随机同期对照、历史性对照、不同地区或医院的对照交叉对照);⑵随机化分组(简单、区组、分层);⑶盲法(非盲、双盲)。
在考核疗效时一定要注意：⑴病例资料的可比性;⑵客观数据要经统计学处理;⑶考核指标要有严格的科学性(可比性、指标不能过低，不能有主观偏面性等)。
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