💥 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。
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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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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29部Youtube影片,追蹤數超過3萬的網紅孫在陽,也在其Youtube影片中提到,雖然試算表軟體是因應商業應用而發展的,但在科學上已廣為應用,而「商業智慧」軟體(BI)是另一個適合做科學應用的工具。越早熟悉BI軟體的使用,就能越早利用大數據。面對大數據的分析,需要先利用視覺化分析找到線索後,再找證據驗證想法。所以中研院統計所的陳君厚所長曾說「學習可以做什麼,有助於在資料分析的過程...
「生物統計軟體」的推薦目錄:
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生物統計軟體 在 新思惟國際 Facebook 的最佳貼文
💥 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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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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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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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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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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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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生物統計軟體 在 海洋首都中的航海家 Facebook 的最讚貼文
海上風力發電的天嶄,鴻溝與陡坡
海上風力發電之”本土化”是政府的願景,然而以台灣海事工程業剛在起跑位置來看,已經跑在我們前面的國家,除了歐洲之外,亞洲區的印尼,馬來西亞通通跑在我們前面15年以上,美國,日韓雖然起步也晚,但是挾其岸上重工業之根基,追上去也是指日可待.
台灣海上風力發電的本土化面臨的,有天嶄(無法克服);有鴻溝(不怕摔死的可以奮力一躍);有陡坡(要就現有的資源,法規,人力踩足油門往前衝,全看陡坡與馬力之比例,衝不上去就是倒退嚕)
撇開打樁前的海況觀測,底床測量,海生物統計等前置作業,就從打樁開始,每隻風機就要動員1艘(打樁船(WTIV)+2艘氣泡幕船(DCBV)+4艘警戒船(Guard V)+4艘鯨豚觀測船(MMO),這11艘一組的船團形成圍繞在打樁船(WTIV)為圓心的4層同心圓,半徑為750公尺(MMO),主角是位在圓心上的WTIV,,它就是”天嶄”
https://mship.no/subsea-noise-mitigation/410-subsea-noise-mitigation-european-patent-ep-2-898-351-b1.html
台灣目前海上風力發電還多在30-45米的淺水區,目前全球也就這麼50艘WTIV,
由於是淺水區所以用到的多是歐美即將被淘汰的二軍,不過即使是二軍,二手的也在15億台幣,新造的約在20/22億台幣,撇開對民營公司如此鉅額的投資不說,船上新式電腦軟體及操作;重型吊桿手(液壓補償式吊桿)的執照與人選,就算是老外肯掏心掏肺的教,也再再都需要”破格組成”英語流暢的國家教練隊上去當種子教官,,這種資本密集,技術密集,的綠色通道(跨部會單一窗口”就不是”民營企業”能跨過的”天嶄”.所以在上述11艘船團的圓心,核心技術永遠掌握在老外手中!
再談談鴻溝,圓心之外就是AHTs或是PSV組成的雙層氣泡幕船,(新造一條的造價也要5/6億),所以民企多進口二手船,主要目的在於將WTIV打樁時的噪音降躁到12dB以下,要24小時開啟動力定位系統(DP)抗流抗風的圍繞在圓心等距之外打轉畫圓圈,並施放氣泡幕,DP?台灣發不出執照,保險公司及開發商要求甚嚴,除非有執照,國家代表隊上來也沒用,這是一到”鴻溝”,已經有民營企業”不怕死”的在祕密訓練”本國籍殺手”,企圖一躍而過跨此鴻溝,就怕訓練完後,殺手夜奔敵營,反手一刀殺到東家! 特殊船種的專業認證,永遠掌握在老外的手中!
陡坡!!!最辛苦,辛苦的是面對XYZ世代的草莓一族船員, 3NO/3YES,手藝?NO!, 明天?/NO!, 紀律?/NO! ; 高薪?/YES, 休假?/YES, WiFi?/YES 吃苦耐勞及服從紀律等競爭力,掌握在印菲船員手中,
所以,海工業之本土化,在上有歐洲下有印菲的夾殺下,唯一可以落實的,就剩下”鯨豚觀察員”,而且只有2023-2025三年的時間.(基樁打完後,也就沒啥好觀測了)
生物統計軟體 在 孫在陽 Youtube 的最佳解答
雖然試算表軟體是因應商業應用而發展的,但在科學上已廣為應用,而「商業智慧」軟體(BI)是另一個適合做科學應用的工具。越早熟悉BI軟體的使用,就能越早利用大數據。面對大數據的分析,需要先利用視覺化分析找到線索後,再找證據驗證想法。所以中研院統計所的陳君厚所長曾說「學習可以做什麼,有助於在資料分析的過程中達到事半功倍的效果」。請跟著我們一起來透過實際操作,體驗如何做「探索式資料分析(ExploratoryDataAnalysis)」吧!
本次課程將分成基礎與進階訓練,課程中將會使用全校免費授權使用的PowerBI工具。利用其內建的視覺效果及自訂視覺效果群組,讓您可以建立出色的報表。
日期:2017年8月16日及8月23日(星期三)下午13:30~16:30
地點:陽明大學圖資大樓4樓401室電腦教室(座位50位)
課程簡介:認識大數據、大數據分析、資料視覺化、分群、預測與發布結果,讓數字說話,提升管理品質,有效提升工作效率。
內容大綱:
8/16(三)生醫大數據分析-基礎訓練
1.認識PowerBI、
2.連接到數據、
3.可視化分析、
4.繪製地圖、
5.新增欄位、
6.儀表板201
8/23(三)生醫大數據分析-進階訓練
1.可視化分析
2.計算入門
3.分群、預測與管理
4.儀表板
5.視覺效果
6.分群
7.預測
8.發布與分享成果
生物統計軟體 在 孫在陽 Youtube 的最讚貼文
雖然試算表軟體是因應商業應用而發展的,但在科學上已廣為應用,而「商業智慧」軟體(BI)是另一個適合做科學應用的工具。越早熟悉BI軟體的使用,就能越早利用大數據。面對大數據的分析,需要先利用視覺化分析找到線索後,再找證據驗證想法。所以中研院統計所的陳君厚所長曾說「學習可以做什麼,有助於在資料分析的過程中達到事半功倍的效果」。請跟著我們一起來透過實際操作,體驗如何做「探索式資料分析(ExploratoryDataAnalysis)」吧!
本次課程將分成基礎與進階訓練,課程中將會使用全校免費授權使用的PowerBI工具。利用其內建的視覺效果及自訂視覺效果群組,讓您可以建立出色的報表。
日期:2017年8月16日及8月23日(星期三)下午13:30~16:30
地點:陽明大學圖資大樓4樓401室電腦教室(座位50位)
課程簡介:認識大數據、大數據分析、資料視覺化、分群、預測與發布結果,讓數字說話,提升管理品質,有效提升工作效率。
內容大綱:
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1.認識PowerBI、
2.連接到數據、
3.可視化分析、
4.繪製地圖、
5.新增欄位、
6.儀表板201
8/23(三)生醫大數據分析-進階訓練
1.可視化分析
2.計算入門
3.分群、預測與管理
4.儀表板
5.視覺效果
6.分群
7.預測
8.發布與分享成果
生物統計軟體 在 孫在陽 Youtube 的精選貼文
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課程簡介:認識大數據、大數據分析、資料視覺化、分群、預測與發布結果,讓數字說話,提升管理品質,有效提升工作效率。
內容大綱:
8/16(三)生醫大數據分析-基礎訓練
1.認識PowerBI、
2.連接到數據、
3.可視化分析、
4.繪製地圖、
5.新增欄位、
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1.可視化分析
2.計算入門
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6.分群
7.預測
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