💥 20 個 #常見的統計錯誤,你犯過,或是犯了卻不知道嗎?⠀
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MedCalc 的作者 Frank,在 Facebook 分享了一篇跟統計相關的文章,叫做「生物醫學研究文章中,連你都可以發現的 20 個統計錯誤」,很有意思。(連結請見原始貼文)
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我(蔡依橙)認真看完後,覺得蠻不錯的,於是把這 20 個統計錯誤的標題翻成中文,協助大家節省時間,如果剛好有興趣的,可再針對該部分去閱讀原文。接著,分享一些我看完之後的想法。
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1. 數值報告時,提供了不必要的精確。例如 60 公斤體重,硬要寫成 60.18 公斤。
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2. 將連續變項分組,變成次序變項,但沒有說明為什麼這樣分。像是 CRP 不以數值去統計,而分成低、中、高三組,卻沒說明為什麼這樣分。
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3. 配對資料,只報告各組平均,卻沒報告其改變。也就是只報告治療前血壓、治療後血壓,卻沒報告有多少人上升、多少人下降、平均下降多少。
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4. 描述性統計的誤用,尤其該用 median (interquartile range) 的,硬是用成 mean +- SD。
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5. 使用 standard error of the mean (SEM) 描述量測的精確度,而非 95% CI。
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6. 只報告 p 值,卻沒提到差值以及臨床意義。
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7. 誤用統計方式。尤其常見的是混淆有母數跟無母數統計方法。
⠀
8. 使用線性迴歸,卻沒有先確定資料之間是真的有線性關係。
⠀
9. 沒有使用全部的資料,然後又沒把去掉的資料「為什麼被去掉」說清楚。
⠀
10. 多組比較的 p 值校正問題。
⠀
11. 在隨機分組研究時,過於詳盡地比較了兩組受試者的基本資料,像是性別比例、年齡、體重、血壓等等,而且資料好得太奇怪。
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12. 報告檢驗數值時,沒有定義 normal 與 abnormal。
⠀
13. 計算 sensitivity 與 specificity 時,沒有說明一些介在灰色地帶的檢查結果,如何呈現與去除。
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14. 使用圖片與表格,只是為了儲存數據,而非以協助讀者理解為出發點。
⠀
15. 畫出來的數據圖,視覺主觀上給人的印象,竟然跟數據本身不同。
⠀
16. 在報告數據與解讀時,搞不清楚 units of observation 是什麼,例如心臟病的觀察研究,在 1000 個患者中有 18 位心臟病發,那 units of observation 就是 18。但如果這個研究是以診斷正確率為主,那 sample size 就是 1000。
⠀
17. 把不顯著的統計,或 low power,解讀成 negative,而非 inconclusive。
⠀
18. 分不清楚解釋性研究與實務性研究,前者為 explanatory / efficacy / laboratory,後者為 pragmatic / effectiveness / real world。嘗試兩種混著做,結果兩邊都做不好。
⠀
19. 沒有用臨床能理解的方式來報告最終結果。
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20. 把統計的顯著性,當成臨床的重要性。例如:癌症用新藥治療,統計上很顯著的好,但追蹤了五年,患者只延長了七天的壽命。這就是統計有顯著,但臨床意義不大的例子。
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🗨 我(蔡依橙)的一些想法
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由統計專業人的角度,來看生物醫學發表,是很有警惕意義的,能讓準備發表的朋友,仔細看看自己是不是也犯了相關的錯誤。
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但另一個角度看,作者也提到,這些錯誤在幾乎一半的生物醫學論文上反覆出現!這就代表,其實生物醫學論文要刊登,並不代表我們什麼錯都不能犯,相反地,這 20 個錯誤裡頭,有些就算犯了,也還是能被刊登。
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以我們自己發表,以及過去協助同學的經驗來說,我會認為 2、7、10、14、15,是初學者也 #必須理解並避開的,其他的則是發表起步了之後,陸陸續續去注意,在往更高分期刊挑戰時,逐漸進步就行。
⠀
實務上,3 分以下的醫學期刊,幾乎沒有專門的統計查核,你只要能通過「一般同行」的統計知識審查就行。也就是說,我是一個放射科醫師,剛開始起步,投稿到放射科 3 分以下期刊,文章中的統計,只要「#一般有在做研究的放射科醫師」覺得可以就行,不見得要到「統計專家看過並挑不出毛病」。
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對於初學者如何起步,實務的協助,新思惟規劃了各種類型的研究課程,歡迎有興趣的朋友可以參考。目前正在開放報名中的,有以下三場工作坊,歡迎您瞭解各課程的課綱後,評估挑選最符合您需求的內容,前來上課,讓我們協助您成功起步。
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🟠 2021 / 11 / 7(日)統合分析工作坊
無經費、資源少也能發表,不用 IRB 且免收案的好選擇。
https://meta-analysis.innovarad.tw/event/
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🔵 2021 / 10 / 17(日)臨床研究與發表工作坊
全新改款!跟著國際學者走,讓你寫作投稿都上手。
https://clip2014.innovarad.tw/event/
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🟢 2021 / 10 / 16(六)個案報告、技術發表與文獻回顧工作坊
把臨床上的各種想法,在 PubMed 化作專業生涯上的里程碑。
https://casereport.innovarad.tw/event/
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不只是說說而已,我們會舉實例,說明其意義、如何避開,在互動實作過程,實際由各位在自己的電腦上操作,從數據到軟體,從統計到繪圖,一次搞定,並避開常見錯誤,是真正以 #初學者起步 為核心的規劃。
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二十個常見的統計錯誤,與實務寫作時的考量。
🔗 原始貼文 │ https://bit.ly/2WESphu
同時也有6部Youtube影片,追蹤數超過3萬的網紅李祥數學,堪稱一絕,也在其Youtube影片中提到,成為這個頻道的會員並獲得獎勵:https://www.youtube.com/channel/UCU2axN3MDyvq01LOK1umZGQ/join 追蹤我的ig:https://www.instagram.com/garylee0617/ 加入我的粉絲專頁:https://www.face...
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常見的統計錯誤 在 新思惟國際 Facebook 的最讚貼文
💥 20 個 #常見的統計錯誤,你犯過,或是犯了卻不知道嗎?⠀
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MedCalc 的作者 Frank,在 Facebook 分享了一篇跟統計相關的文章,叫做「生物醫學研究文章中,連你都可以發現的 20 個統計錯誤」,很有意思。(連結請見原始貼文)
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我(蔡依橙)認真看完後,覺得蠻不錯的,於是把這 20 個統計錯誤的標題翻成中文,協助大家節省時間,如果剛好有興趣的,可再針對該部分去閱讀原文。接著,分享一些我看完之後的想法。
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1. 數值報告時,提供了不必要的精確。例如 60 公斤體重,硬要寫成 60.18 公斤。
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2. 將連續變項分組,變成次序變項,但沒有說明為什麼這樣分。像是 CRP 不以數值去統計,而分成低、中、高三組,卻沒說明為什麼這樣分。
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3. 配對資料,只報告各組平均,卻沒報告其改變。也就是只報告治療前血壓、治療後血壓,卻沒報告有多少人上升、多少人下降、平均下降多少。
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4. 描述性統計的誤用,尤其該用 median (interquartile range) 的,硬是用成 mean +- SD。
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5. 使用 standard error of the mean (SEM) 描述量測的精確度,而非 95% CI。
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6. 只報告 p 值,卻沒提到差值以及臨床意義。
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7. 誤用統計方式。尤其常見的是混淆有母數跟無母數統計方法。
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8. 使用線性迴歸,卻沒有先確定資料之間是真的有線性關係。
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13. 計算 sensitivity 與 specificity 時,沒有說明一些介在灰色地帶的檢查結果,如何呈現與去除。
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14. 使用圖片與表格,只是為了儲存數據,而非以協助讀者理解為出發點。
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15. 畫出來的數據圖,視覺主觀上給人的印象,竟然跟數據本身不同。
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16. 在報告數據與解讀時,搞不清楚 units of observation 是什麼,例如心臟病的觀察研究,在 1000 個患者中有 18 位心臟病發,那 units of observation 就是 18。但如果這個研究是以診斷正確率為主,那 sample size 就是 1000。
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17. 把不顯著的統計,或 low power,解讀成 negative,而非 inconclusive。
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18. 分不清楚解釋性研究與實務性研究,前者為 explanatory / efficacy / laboratory,後者為 pragmatic / effectiveness / real world。嘗試兩種混著做,結果兩邊都做不好。
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🗨 我(蔡依橙)的一些想法
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但另一個角度看,作者也提到,這些錯誤在幾乎一半的生物醫學論文上反覆出現!這就代表,其實生物醫學論文要刊登,並不代表我們什麼錯都不能犯,相反地,這 20 個錯誤裡頭,有些就算犯了,也還是能被刊登。
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(這 20 個常見的統計錯誤請見內文連結 🔎)
💡 我(蔡依橙)的一些想法
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本集主題:「腎臟科名醫江守山教你逆轉腎:喝對水、慎防毒、控三高
」介紹
訪問作者:江守山 醫師
內容簡介:
台灣每8人就有1人腎臟出問題,
但96%的人有慢性腎臟病卻不自知!
腎臟是人體的「超級濾心」,負責過濾血液、調節體內水分、製造尿液排泄廢物與毒素,同時也是維持骨骼健康、調節人體免疫力、保護胰臟免於發炎、強化神經與肌肉機能的重要器官。但是,你知道嗎?「腎臟病」年年登上國人10大死因排行榜,可說是台灣人的「新國病」!根據衛福部最新統計,台灣罹患慢性腎臟病的人數超過200萬人,平均每8個人就有1個人罹患。更可怕的是,高達96%的人,不知道自己腎臟已經出了問題,往往病情發展到「快洗腎」,才知道自己罹患腎臟病!
腎臟科名醫江守山醫師,同時也是《吃對保健食品!》、《食在安心》的暢銷書作者,他開宗明義指出,腎臟病之所以成為台灣人的「新國病」,全是因為錯誤觀念根深柢固。為此,他特別在書中破解國人對腎臟的8大錯誤觀念,像是男性常把泡泡尿、混濁尿,跟腎虧混為一談,寧願選擇來路不明的偏方而不願就醫,結果反而造成腎臟嚴重損壞、必須洗腎;有些人怕吃太鹹腎臟會受損,特別買標榜健康的低鈉鹽,卻不知低鈉鹽的鉀含量非常高,腎功能不佳者吃了反而更要命……等等。這些似是而非的觀念,都是腎病罹患率居高不下的主因。
事實上,腎臟病是有跡可循的,想要及早發現並非不可能,只要掌握腎病上身的5大徵兆,像是尿液顏色異常或尿量異常(每天高於3000 cc或低於400cc)、水腫、腰痠背痛,以及30歲以前或60歲以後突然有高血壓……等等,都可能是腎功能出了問題。但是,高達九成的人在遇到真正的腎病徵兆時,往往缺乏正確常識與判斷力,以致罹患腎病卻不自知。
預防腎病!江守山醫師的獨門護腎祕訣大公開!
視病如親的江醫師,有感於台灣腎病罹患率年年攀升,特別將腎臟專科醫師的專業與多年來身體力行的護腎祕訣提供給大家:(1)聰明喝水,掌握起床就喝水、運動前中後要喝水、便祕或尿液呈深黃褐色時要喝水的喝水時機;(2)小心防毒,少外食、少吃加工食品、少喝飲料、少用塑膠餐具;(3)控制三高,三餐定時定量、體重符合標準、運動要足夠……等等,相信只要跟著江醫師一起身體力行吃、喝、住的避毒要點,就可預防腎病上身,腎臟用到120歲也沒問題!
解析腎病檢查&治療,讓你知己知彼保健康!
更難能可貴的是,本書詳盡介紹不同種類的腎功能檢查方法、台灣5大常見腎病變與3大腎病併發症,如果你已經罹患腎病,本書可幫助你了解如何透過飲食控制、正確用藥、生活注意事項,避免腎病進一步惡化,成功逆轉「腎」!萬一不幸被醫師告知必須洗腎,本書也提供了尿毒症患者的飲食、治療原則,有效控制病情,保有良好生活品質。
本書不僅是一本腎臟健康照護的最佳指南,也是解答你心中對腎臟保健所有疑惑的寶典,擁有本書,就好像家裡住了一位腎臟科醫生!
作者簡介:江守山
現職:
江醫師健康舖子執行長
江醫師房屋健檢中心執行長
江醫師保健館創辦人
江醫師健康廚房創辦人
中華民國居住安全健康協會理事長
中華室內環境檢測協會理事長
財團法人遠山健康文教基金會董事長
中壢家安診所院長
喜悅健康診所醫師
經歷:
新光醫院腎臟科主任
台灣腎臟醫學會理事
輔仁大學醫學系專任講師
中華順勢醫學會理事長
台北榮民總醫院內科主治醫師
作者粉絲頁: 江守山醫師
出版社粉絲頁: 新自然主義
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常見的統計錯誤 在 早安健康 Youtube 的精選貼文
你也是每天工作脫離不了電腦的上班族嗎?若你曾經打鍵盤、用滑鼠到一半,突然一陣麻刺感從手部傳來,甚至麻到快握不住滑鼠,就要當心了!可能是俗稱「滑鼠手」的腕隧道症候群找上門。
滑鼠手是什麼?
物理治療師蔡永裕主任說明, 手上的正中神經在經過手腕處,會穿過由腕骨與韌帶圍成的「晚隧道」,而腕隧道症候群是指此處產生神經壓迫的現象。俗稱滑鼠手的原因,則是我們使用滑鼠時手是壓在上方,此時就會對腕管、腕隧道產生壓力,就會出現神經症狀,例如麻刺感等。
滑鼠手的好發族群?
根據統計,腕隧道症候群近年來人數大增,不只電腦族會罹患滑鼠手,重複使用手腕的族群,包括機車族、家庭主婦、早餐店店員或農夫等,都是高危險群。嚴重時連機車油門或轎車方向盤都無法轉動,嚴重影響行車安全。因此,蔡永裕主任建議,若非必要,日常生活應盡量避免重複讓手腕向上的動作。
滑鼠手的錯誤治療方式
戴護腕
蔡永裕主任指出,最常見的錯誤治療方式就是「戴護腕」。因為護腕反而會對手腕造成壓力,容易使滑鼠手的症狀加劇,更難以處理。
使用錯誤的滑鼠墊
有些滑鼠墊會在手腕放置處設計較厚的墊片,長期使用也會使手腕壓力增加。
滑鼠手如何治療?
初期透過物理治療緩解
蔡永裕主任說明,滑鼠手在神經壓迫的初期,可以透過適度的物理治療,以及神經鬆動的方式緩解,並達到根治效果。此外,調整使用滑鼠及電腦的姿勢,也有助於改善滑鼠手的狀況。
手部三指半有燒灼感:手術處理
不過,若上述治療方式並沒有顯著改善,甚至肌肉開始萎縮、手部三指半開始出現燒灼感時,就建議就醫以手術處理。
滑鼠手緩解運動
肘外推
作法:
1、手掌朝前置於兩膝中間
2、手肘保持微曲
3、另一手虎口置於肘關節交接處
4、向外推,並重複十次
腕隧道運動
1、找一桌面,將手掌壓在患部手腕的頭狀骨處
2、患部手肘向下置於水平
3、利用膝蓋微蹲,使手肘與手腕彎曲
4、重複十次
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滑鼠手不痛了!告別滑鼠手1周見效
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手麻可能是腕隧道症候群!4動作緩解手麻
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30秒測出腕隧道症候群!這樣做不手麻避免神經壓迫
https://www.everydayhealth.com.tw/article/13331
#滑鼠手 #手麻 #腕隧道
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【張偉豪 統計 課】 統計 分析上 常見 的邏輯 錯誤. 559 views · 6 months ago # 統計 分析 #論文指導 #期刊投稿 ...more ... ... <看更多>