医学SCI论文的数据整理方法主要包括以下步骤：
收集数据：首先，需要收集实验或研究所需的数据。这些数据可能来自实验室实验、临床观察、调查问卷等。确保数据的来源可靠，并且收集过程符合伦理和法律规定。
整理数据：将收集到的数据进行整理，包括数据的清洗、整理、分类和标记等。确保数据的准确性和完整性，以便后续的分析和处理。
数据分析：运用适当的统计方法和工具对数据进行深入的分析。这可能包括描述性统计、推断性统计、回归分析、方差分析等，以提取有意义的结果和结论。
绘制图表：根据分析结果，绘制适当的图表，如柱状图、折线图、散点图等，以便更直观地展示数据和分析结果。
撰写论文：将整理和分析后的数据和结果撰写成论文。按照论文的结构和要求，组织好各个部分的内容，包括引言、方法、结果、讨论和结论等。确保论文的逻辑清晰、条理分明，并且符合学术规范和要求。
在数据整理过程中，还需要注意以下几点：
保护数据安全：确保数据的保密性，避免数据泄露和滥用。
遵守伦理规范：在收集和处理数据时，要遵守伦理规范和法律规定，确保研究对象的权益得到保障。
确保数据质量：对数据进行严格的质量控制，排除异常值和错误数据，确保数据的准确性和可靠性。
备份数据：对整理后的数据进行备份，以防数据丢失或损坏。
总之，医学SCI论文的数据整理需要严谨、细致的工作态度和方法，以确保数据的准确性和可靠性，为后续的研究和分析提供有力支持。