SCI拒稿让人非常沮丧，但评审通常会有些有用的意见，所以作者有机会在改投下一家期刊前改进***。有时候有些比较严重的问题是没法单靠修改***就能解决的，例如研究设计的缺陷，但有些常见的问题是可以在写***时轻易避免的。已经有好几个研究讨论过拒稿的常见原因，以下是导致SCI拒稿的常见错误以及相关的避免方法：
    一. 不适当或不完整的统计
   （1）使用正确的统计分析；
   （2）详细叙述统计方法；
   （3）在适当的地方说明P值与R2值。
    二. 过度夸大结果
   （1）避免将结论叙述的与实际研究发现差距过大；
   （2）适当告知研究限制；
   （3）不要引用不相关或过多的信息来支持数据。
    三. 不适当或理想的仪器
   （1）应详细叙述研究方法，所以读者能自行***实验；
   （2）如果使用标准方法或仪器，注明先前使用过这个方法或仪器的相关研究；
   （3）如果问卷等叙述太过冗长，把它放在补充资料里。
    四. 样本偏颇或太少
   （1）检查已发表的文献看看类似的研究适合的样本数；
   （2）清楚列出包含及排除的条件。
    五. 内文阅读困难
   （1）避免复杂的长句子，使用简单直接的叙述；
   （2）请讲英文的同事或***检查你的***；
   （3）如果目标期刊的读者是比较广泛的，避免使用行话；
   （4）尽量避免使用口语词条，应采用国际文章中常用的标准词汇。
    六. 问题叙述不足
   （1）在摘要及正文开头里清楚陈述研究目标；
   （2）确认你的结论与假设、问题、目标有前后呼应。
    七. 不准确或不一致的数据报告
   （1）重复确认在不同章节提及的类似数据一致性，像是摘要与内文、结果与图表等；
   （2）与其提供不确定的数据，不如将有用的数据分类来支持假设及目标。
    八. 不完整、不准确或过时的文献
   （1）引用***新发布的文献，引用过时的文献只会曝露出你对该主题的了解不够；
   （2）不要选择性的排除不支持你研究论点的文献，相反的，可以讨论这些文献让后解释为何你的数据会与现在已知的现况不同。
    九. 数据不足
   （1）提供足够的数据，如果有的话，可以提交补充数据；
   （2）确认数据不是太薄弱导致无法发表。
    十. 图表缺陷
   （1）确认图表内容明确易懂；
   （2）检查是否用了***适当的数据呈现模式，例如，直方图是不是比线***更适合用来表现你的数据？