拒稿讓人非常沮喪，但評審通常會有些有用的意見，所以作者有機會在改投下一家期刊前改進論文。有時候有些比較嚴重的問題是沒法單靠修改論文就能解決的，例如研究設計的缺陷，但有些常見的問題是可以在寫論文時輕易避免的。已經有好幾個研究討論過拒稿的常見原因，以下是導致拒稿的常見錯誤以及相關的避免方法：

一、不適當或不完整的統計

（1）使用正確的統計分析；

（2）詳細敘述統計方法；

（3）在適當的地方說明P值與R2值。

二、過度夸大結果

（1）避免將結論敘述的與實際研究發現差距過大；

（2）適當告知研究限制；

（3）不要引用不相關或過多的信息來支持數據。

三、不適當或理想的儀器

（1）應詳細敘述研究方法，所以讀者能自行復制實驗；

（2）如果使用標準方法或儀器，注明先前使用過這個方法或儀器的相關研究；

（3）如果問卷等敘述太過冗長，把它放在補充資料里。

四、樣本偏頗或太少

（1）檢查已發表的文獻看看類似的研究適合的樣本數；

（2）清楚列出包含及排除的條件。

五、內文閱讀困難

（1）避免復雜的長句子，使用簡單直接的敘述；

（2）請講英文的同事或專家檢查你的論文；

（3）如果目標期刊的讀者是比較廣泛的，避免使用行話；

（4）盡量避免使用口語詞條，應采用國際文章中常用的標準詞匯。

六、問題敘述不足

（1）在摘要及正文開頭里清楚陳述研究目標；

（2）確認你的結論與假設、問題、目標有前后呼應。

七、不準確或不一致的數據報告

（1）重復確認在不同章節提及的類似數據一致性，像是摘要與內文、結果與圖表等；

（2）與其提供不確定的數據，不如將有用的數據分類來支持假設及目標。

八、不完整、不準確或過時的文獻

（1）引用最新發布的文獻，引用過時的文獻只會曝露出你對該主題的了解不夠；

（2）不要選擇性的排除不支持你研究論點的文獻，相反的，可以討論這些文獻讓后解釋為何你的數據會與現在已知的現況不同。

九、數據不足

（1）提供足夠的數據，如果有的話，可以提交補充數據；

（2）確認數據不是太薄弱導致無法發表。

十、圖表缺陷

（1）確認圖表內容明確易懂；

（2）檢查是否用了最適當的數據呈現模式，例如，直方圖是不是比線性圖更適合用來表現你的數據？