💥 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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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。
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10. 多組比較的 p 值校正問題。
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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。
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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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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。
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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12部Youtube影片,追蹤數超過19萬的網紅分享家-羽,也在其Youtube影片中提到,去年分享過我上字幕的方式,到了今年有所改變了,不過在上時間軸的部分,考量到英文跟空格還要額外修改,再加上偶爾還是會有識別失誤的情況,我覺得如果熟練的話,還是我原本要介紹的那個方式比較快,畢竟只要校正逐字稿那邊有確實,上完時間軸後基本上不必重看一次,馬上就可以生成srt檔出來使用,所以我還是會推薦在上...
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時間校正軟體 在 新思惟國際 Facebook 的最讚貼文
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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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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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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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|西遊記 x 小達人點讀筆|(Liwa育兒經的社團兩個月前舊文轉貼)
今天臨時起意要來寫一篇介紹西遊記立體書的文章,之前在社團好像已經有小小簡單介紹過,不過今天錄了一段影片,要讓大家感覺一下這套書的音檔( #影片在社團,要看去社團唷)真是「超乎意外」地很不錯,可以說是我買小達人點讀筆之後,買過最最最好的一本點讀書,給我的感覺大概可以接近KidsRead九成的程度,會是我推薦給所有手上有小達人點讀筆的版友可以人手一本入手的書籍,如此誇張。
💡這本是小達人點讀筆配合的點讀書中的極品
大家都知道小達人點讀筆的音質極度良莠不齊,大部分還是偏爛的那邊,因為他們的音檔感覺有點像Android一樣,是開放式能夠自行製作的(?)所以個家出版社或賣家,常常會有「自己錄音」的情況,也因此有些書錄成音檔也是屬於「沒有合法版權」的。 But anyway, 小達人本身就是這種路線,它的優點是配合書籍海量,中英文書都超多,還有價格便宜,缺點就是筆反應較慢、軟體不人性化、版權問題、音檔較差及簡體書為主。
每一個人家裡的經濟條件與需求都不同,無論是哪一家的點讀筆,大家就是衡量適合自己的就好(本人手上也是同時使用KidsRead, Cpen, 毛毛蟲與小達人,適合的書我就買,至於常有人問小孩會不會搞不清楚要配哪一支?答案是常用的人根本不會搞混,他們精得很,不知道該用哪支點讀筆的永遠是同一位:爸爸。)
在小達人配合的書音檔都不怎麼樣的情況下,偶爾還是能挖到一些不錯的,而我今天介紹的西遊記這本,就是當中的極品。(詳情可聽音檔)
💡立體書本身也是極品
今年三月,翰翰非常著迷學校學校正在教的西遊記,每天回家唱的歌、講的話題都圍繞著西遊記打轉。可是他才快6歲,怎樣的西遊記的書才是適合他閱讀呢?我當時海搜了淘寶所有適合低幼寶寶西遊記的書,我又想故事簡單一點、又想要不能偏離西遊記原本故是主軸,總之維持我一貫的難搞。最後被我挖到這本西遊記立體書,完美。
完美在於,這是「七色王國」所編。七色王國是誰?歡樂過新年、十二生肖的創作者,這樣不需要多說,就知道這本立體書有多精美又精采了吧!
收到書以後我才去查,發現台灣禾流文創今年已經出版,所以你們大家都能買到。不過我還是超推薦大家購買點讀版,多一點點錢,但卻多超級無敵多功能,更有機會躺在旁邊納涼用點讀筆育兒。如果你們也想要點讀版,我猜KidsRead可能哪一天也很快會推出,畢竟他們過去已經合作推出十二生肖了,我想應該不會不可能(笑)若你們手上是小達人,那就買淘寶的吧!這本可以放心買,不會讓你收到想退貨的。
至於書籍本書內容我就不多介紹啦!我有拍一些照片,大家可以欣賞圖片就能略知一二。有沒有覺得沒開團的莉娃好懶,都不介紹詳細一點😂 原諒我,人家已經很努力搶時間盡力分享了嘛(扭)沒開團沒賺錢還認真無償分享的我,也算是某一種小極品了(大誤)
時間校正軟體 在 分享家-羽 Youtube 的最讚貼文
去年分享過我上字幕的方式,到了今年有所改變了,不過在上時間軸的部分,考量到英文跟空格還要額外修改,再加上偶爾還是會有識別失誤的情況,我覺得如果熟練的話,還是我原本要介紹的那個方式比較快,畢竟只要校正逐字稿那邊有確實,上完時間軸後基本上不必重看一次,馬上就可以生成srt檔出來使用,所以我還是會推薦在上時間軸的部分使用Aegisub啦!
剪映基本使用方式:https://youtu.be/Ke43EELMDlM
剪映電腦版下載網址:https://lv.ulikecam.com/
剪映導出srt字幕工具:https://reurl.cc/dGRLDy
📢導出srt工具網址無法進入者,可以試試看到下面這個網址,進入後往下拉找到「微软OneDrive」那個連結點進去,可能就可以順利進入下載頁面,如果還是不行,微软OneDrive旁邊還有兩個連結,可以試試看。
https://guihet.com/jianyingsrt.html
【上字幕三大流程】
1.產出逐字稿(PyTranscriber):https://youtu.be/Trv05f5dyag
2.校正逐字稿(oTranscribe.com):https://youtu.be/Zr7eRr22034
3.上時間軸(Aegisub):https://youtu.be/yiXT8GGsYm8
如果你的編輯軟體無法匯入字幕檔,
可以依照下面這個影片的分享去把字幕壓進影片內!
Arctime:https://youtu.be/Zc4IeFJqDhg
🔸CC字幕的開啟方式:https://youtu.be/k65E3bjUPbs
🔸關於留言你該知道的事:https://youtu.be/TVZWf6Xopuo
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13:22 林氏璧:實驗室爆量、行政流程塞,通報不及創時間差!
18:14 蓋牌掀牌並非重點!陳秀熙:快篩站帶動通報人數增量!
28:17 陽性率降?林氏璧:每日數據易混淆,以週為單位更準確!
32:04 一人一室收治輕症!呼吸器、負壓病房留給重症患者!
44:55 感染源歸類可再細分?家戶感染、不明感染源成關鍵!
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Covid-19疫苗好不容易研發完成
但你知道為何花這麼久時間才完成?
因為在60年前美國曾發生疫苗慘案
這就是非常著名的『卡特疫苗事件』
當時的卡特疫苗因為研發過程不當
造成了數百萬的美國人受到嚴重影響
到底疫苗研發的過程中哪裡出了差錯?
現在Covid-19各類型的疫苗是否安全呢?
趕快在留言欄留言跟我們一起聊聊討論
#Covid #疫苗 #病毒
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時間校正軟體 在 [ W10] 如何開機自動校正網際網路時間一次? - 看板Windows 的必吃
作業系統:Windows 10
Service Pack:21H2
發生問題頻率:每天
問題內容:如何開機自動校正網際網路時間一次?
★2022年2月6日補充:
經網友推薦,我目前用的方法(●這個方法我有成功):
一、最新版NTP校時軟體(即NTPClock.exe這個程式)之下載網頁:
https://www.stdtime.gov.tw/chinese/home.aspx
二、使用SoftPerfect RAM Disk 3.4.8 64-bit免費版:
[工具]→[應用程式]→[新增]NTPClock.exe(記得要先按右鍵→[相容性]→勾選「以系統
管理員的身分執行此程式」)
NTPClock.exe的介面按右鍵選「網路校時設定」→
「校時通訊協定」選「SNTP」。
「時間伺服器位址」可以設「time.windows.com」。
「更改系統時間方式」:自動
或是
(●理論上可行,但這個方法我沒有成功過。)
新增的應用程式以在 Windows 10 啟動時自動執行(網路上找的這個方法,我沒試過):
A、選取 [開始] 按鈕,並捲動以尋找您要在開機時執行的應用程式。
B、在應用程式上按右鍵、選取 [更多],然後選取 [開啟檔案位置]。這樣會開啟儲存應
用程式捷徑的位置。如果沒有 [開啟檔案位置] 的選項,即表示該應用程式不會在開機時
執行。
C、檔案位置開啟後,按 Windows 鍵 + R,輸入 shell:startup,然後選取 [確定]。這
會開啟 [啟動] 資料夾。
D、將檔案位置中的應用程式捷徑複製並貼到 [啟動] 資料夾。
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.229.152.215 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Windows/M.1643690215.A.437.html
※ 編輯: ilanese (36.229.152.215 臺灣), 02/01/2022 12:37:24
感謝!
解決的方法補充在本文最末。
※ 編輯: ilanese (36.229.141.224 臺灣), 07/09/2022 18:44:27
※ 編輯: ilanese (36.229.141.224 臺灣), 07/10/2022 12:31:27
※ 編輯: ilanese (36.229.141.35 臺灣), 07/18/2022 08:08:39
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