💥 20 個 #常見的統計錯誤,你犯過,或是犯了卻不知道嗎?⠀
⠀
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)
⠀
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。
⠀
⠀
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。
⠀
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。
⠀
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。
⠀
4. 描述性統計的誤用,尤其該用 median (interquartile range) 的,硬是用成 mean +- SD。
⠀
5. 使用 standard error of the mean (SEM) 描述量測的精確度,而非 95% CI。
⠀
6. 只報告 p 值,卻沒提到差值以及臨床意義。
⠀
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。
⠀
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。
⠀
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。
⠀
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。
⠀
⠀
🗨 我(蔡依橙)的一些想法
⠀
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。
⠀
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。
⠀
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」。
⠀
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。
⠀
🟠 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/
⠀
🔵 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/
⠀
🟢 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/
⠀ ⠀
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。
⠀
⠀
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
統計顯著定義 在 新思惟國際 Facebook 的最佳解答
💥 20 個 #常見的統計錯誤,你犯過,或是犯了卻不知道嗎?⠀
⠀
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)
⠀
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。
⠀
⠀
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。
⠀
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。
⠀
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。
⠀
4. 描述性統計的誤用,尤其該用 median (interquartile range) 的,硬是用成 mean +- SD。
⠀
5. 使用 standard error of the mean (SEM) 描述量測的精確度,而非 95% CI。
⠀
6. 只報告 p 值,卻沒提到差值以及臨床意義。
⠀
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。
⠀
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。
⠀
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。
⠀
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。
⠀
⠀
🗨 我(蔡依橙)的一些想法
⠀
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。
⠀
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。
⠀
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」。
⠀
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。
⠀
🟠 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/
⠀
🔵 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/
⠀
🟢 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/
⠀ ⠀
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。
⠀
⠀
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
統計顯著定義 在 國家衛生研究院-論壇 Facebook 的最佳貼文
【全球醫師呼籲:請重視氣候變遷與人類健康的密切關係】
去年(2020)台灣面臨56年來首度沒有颱風登陸的一年,今年(2021)台中、苗栗地區也面因為缺水,各地面臨停水,氣候變遷、極端氣候的問題,又再度引起討論[1]。
氣候變遷會對人體健康造成許多方面的影響,比如高溫引起的熱壓力[2]與高溫事件,可能使心臟、血液循環系統和呼吸道相關疾病惡化,提升這些疾病的致死率。另一方面,高溫有利接近地面的臭氧形成,而這些臭氧對人體健康有不良影響,例如可能導致肺功能下降。
水災或暴風雨等極端氣候現象更頻繁出現時,也會對人體健康帶來更多隱憂,比如人可能因此受傷,嚴重時甚至導致死亡等。此外,原本已經受到汙染的水域,可能因為強降雨和水災而提升傳染病爆發的風險。
在德國,氣候變遷帶來的另一個影響就是花粉季時間延長,使氣喘或過敏性鼻炎等呼吸道疾病的症狀更加惡化。而且這樣的氣候條件更有利引起過敏植物的生長與繁衍,如豬草(Ambrosia)就是一個很好的例子[3]。
■氣候變遷,顯然不只是極地的人需要面對
談氣候變遷最大的困難,就是很難讓人感同身受,居住在台灣的民眾,或許很難感覺到海平面上升,極端氣候也只有缺水、下冰雹的時候才會重新被提起。
詩人顏嘉琪創作的詩作〈極地〉,字字句句都提醒了我們,氣候變遷的影響,不只是變熱,跟著詩句將畫面拉到遙遠的極區,以一般人多多少少都在新聞照片看過的冰層融化、極地生物困境,作為整首詩的主題;詩名雖然叫極地,但詩中描述的事件,卻是所有人都需要面對的困境。
■〈極地〉
一切早有了變化
冰在水裡延遲著
季節的鋒芒
有些更敏感的沼澤
被鹿群溫暖的腳趾
穿成雪靴
溪流嚮往的
不再是湖泊
湖床抬起許多
未曾捕獲的魚骨
滿天鹽層像灼熱的星
裂開了
冰的背脊
凍土層還給水
遷徙的自由
記憶沿著鹿角
岔出新的死亡
醒來是島
屍體在夢裡著火
土壤裡孕育的病菌
解散了十萬頭馴鹿
和守候雪崩的西伯利亞牧人
狗兒趴上牠最愛的雪橇
他們埋的很淺
世界是一頂帳棚
掛在門邊[1]
■什麼是氣候變遷?
牛津辭典2019年選出的年度關鍵字,由「氣候緊急」(Climate Emergency)拔得頭籌,成為使用度最高的字辭,不僅顯示大眾對氣候變遷的意識提升,更代表氣候危機正在全球發生。究竟氣候變遷是什麼?它是怎麼造成的?對你我生活又帶來哪些影響?
「氣候變遷」(Climate Change)是都市傳說嗎?也許大部分的人都聽過,卻不見得知道它正在發生。這個在聯合國會議的決策中時常被提起的關鍵字,我們真的知道它是什麼意思嗎?[4]
▶氣候變遷是指氣候平均狀態的顯著改變或持續較長一段時間(典型的為10年或更長)的氣候改變。氣候變遷的原因可能是地球的自然過程、外部力量,或者人為對大氣組成和土地利用的持續性改變。
■「聯合國氣候變化綱要公約(UNFCCC)」中「氣候變遷」的定義
「氣候變遷」指「在一段可比較的時距內,所觀測的自然氣候變化以外的氣候特徵,且直接或間接歸因於人類活動所導致的大氣成分改變,而引起之氣候變化」。
▶在此所指氣候變遷專指受人類活動影響的部分,與受自然因素影響的氣候變遷作出了明確的區分[5]。
許多人對於氣候變遷的認識,是從2006年上映的紀錄片「不願面對的真相」(An Inconvenient Truth),得知全球暖化(Global Warming)現象,指的是大氣和海洋中的溫室氣體過量(包括二氧化碳、甲烷、水蒸氣、氧化亞氮),使地球猶如被籠罩在厚厚的溫室中,太陽照射的熱量難以散去,導致溫度升高,引發各種極端天氣如乾旱、暴雨、熱浪等[4]。
■氣候變遷與全球暖化
NASA定義,全球暖化是過去一個世紀地表平均氣溫異常迅速增加的現象;而聯合國政府間氣候變化專門委員會(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)於 2018年出版的1.5℃特別報告中解釋,由大氣觀測資料可知,全球暖化指全球地表平均氣溫在30年期間快速增加。
總體而言,全球暖化是地球氣候系統的長期發熱,通常被測量為地球表面氣溫的平均增加。根據IPCC於2013年發布的第5次評估報告(Fifth Assessment Report,AR5)指出,自1880到2012年,全球平均氣溫上升0.85℃,且正以數十年到數千年前所未有的速度發展,此全球暖化的現象極有可能(超過95%的可能性)是自工業革命以來,人類活動(主要是化石燃料燃燒)增加地球大氣中的溫室氣體導致的。而根據「臺灣氣候變遷科學報告2017」指出臺灣全年氣溫在1900-2012年上升約1.3℃,且近50年、近10年增溫有加速的趨勢。
■人為排放的溫室氣體,可能為氣候變遷的主要原因之一
發生氣候變遷的因素有很多,IPCC指出自工業革命起,人為溫室氣體的排放不斷上升,當前已達到最高水平,主要是因經濟和人口增長所造成。
值得注意的是,1750年至2011年間約一半的人為CO2排放是在最後40年間產生,造成大氣二氧化碳(CO2)、甲烷(CH₄)和氧化亞氮(N₂O)的濃度增加到過去80萬年以來最高點。CO2排放約40%留存在大氣中;剩餘的CO2從大氣中移除,儲存在陸地(植物和土壤)和海洋中。海洋大約吸收約30%的人為排放CO2,和水反應產生碳酸導致海洋酸化。整個氣候系統受到各種人為排放溫室氣體的影響,都可能為氣候變遷的主要原因之一[5]。
■全球醫師呼籲:請重視氣候變遷與人類健康的密切關係
地球暖化與極端天氣事件(extreme weather events)例如:風暴、洪水、乾旱、熱浪)逐年增加增強,已嚴重侵害人類生存,乾淨的空氣與水、充足的食物、安穩住所與免於疾病危害等健康生存的條件,都面臨威脅。
因此,世界衛生組織在2008年將「氣候變遷」 (climate change)訂為該年度世界健康日的主題,希望世界各國能重視氣候變遷對人類健康的影響,並且採取適當的因應措施。
根據聯合國跨國氣候變遷小組IPCC 2007年的評估報告,全球平均溫度升高將導致:
(1)部分地區水資源減少及乾旱增加
(2)物種滅絕或遷移
(3)部分地區農作物會減產,而魚類的分佈與產量也會改變
(4)海平面上升等等現象,造成人類飲水、食物取得困難,生態失衡
(5)氣候變化對於工業、居住環境與社會將造成負面影響
(6)更將損及幾百萬人的身體健康
以下針對上述評估報告中提到的人體健康影響議題,進一步彙整出可能造成的重大危機:
(1)糧食不足
(2)越來越頻繁的極端天氣事件將導致更多人因為熱浪、洪水、風暴、火災和乾旱而生病、受傷或死亡
(3)水資源不足以及暴雨會導致衛生環境不佳
(4)熱浪將導致心血管或呼吸系統疾病死亡率的增加、氣喘等呼吸系統與心血管疾病的發生率增加
(5)氣溫與降雨型態的改變會導致媒介動物之地理分佈的改變,造成瘧疾、登革熱、血吸蟲病(Schistosomiasis)、萊姆病(Lyme disease)、蜱媒腦炎(tick-borne encephalitis)等傳染病之散播。
▶提到這,相信你我都已深刻感受到氣候變遷確實與傳染病傳播有著密切的關係。
■氣候變遷與傳染病
研究學者在2008年回顧「氣候變遷與傳染病」對北美洲可能的影響時,曾提到4類傳染病:
1. 「人畜共同傳染病與蟲媒傳染病(Zoonotic and vector-borne diseases)」
病原會因為氣溫升高,而縮短在媒介昆蟲體內的發育時間,增加能夠感染人體的期間;而氣候改變會改變媒介昆蟲與動物宿主的地理分佈與族群數目。
▶例如:萊姆病、登革熱、瘧疾、狂犬病、西尼羅病毒出血熱(West Nile Fever)、屈公病(Chikungunya)、兔熱病(Tularemia)等。
2. 「水媒與食媒疾病(Water- and food-borne diseases)」
某些病原菌在溫度較高時其存活與繁殖較好,而暴雨及洪水將增加病原進入水源的機會。
▶例如:腸道出血性大腸桿菌感染症(verotoxigenic Escherichia coli)、彎曲桿菌(Campylobacter)、沙門氏菌(Salmonella)、志賀氏菌(Shigella)、弧菌(Vibrio)、退伍軍人菌(Legionella)、肉毒桿菌(Clostridium botulinum)、腸梨型蟲(Giardia)、隱胞子蟲(Cryptosporidium)。
3. 「傳染性呼吸系統疾病(Communicable respiratory diseases) 」
冬季氣溫上升可能會減少呼吸道疾病的發生率,但是氣候改變造成空氣污染物的濃度升高會對呼吸道黏膜造成傷害,進而增加感染傳染病的機會。
▶例如:流行性感冒、呼吸道融合病毒(respiratory syncytial virus)、肺炎鏈球菌(Streptococcus pneumoniae)。
4. 「侵襲性黴菌疾病(Invasive fungal diseases) 」
生態和氣象變化會改變當地的土壤生態、水文與氣候,造成侵襲性黴菌持續存在於環境中,並且釋放出孢子。
▶例如:皮炎芽生菌(Blastomyces dermatitidis)、隱球菌(Cryptococcus gattii)、粗球黴菌(Coccidioides immitis) [6]。
■氣候變遷與人類身體健康
聯合國氣候變遷委員會(IPCC)向各國政府提出警告,若不減少排放量,氣候暖化可能透過4種方式影響人類身體健康。
▶「蚊蟲傳播」
氣溫升高提供蚊蟲繁衍的溫床,例如攜帶登革熱的蚊蟲更為普遍,且蚊蟲分布的活動空間比過去還廣[7]。
▶極端氣候將導致「細菌透過水源傳播」
據喬治梅森大學的氣候中心主任莫娜所說,氣候異常易產生短期降雨量暴增,進而引發洪水氾濫,雨水與污水混合,將導致食源性疾病傳播到食物生長地方。
▶「2型糖尿病患者增加」與氣候升溫有關
根據《BMJ護理雜誌》報導[8],2型糖尿病患者增加與氣候升溫有關,但仍需要精確的實驗證明,專家目前推測與棕色脂肪組織有關。棕色脂肪組織在較冷天氣時會燃燒脂肪並產生熱量,反之,氣溫升高會降低這些組織的活性,可能刺激胰島素分泌異常與糖尿病。
▶「呼吸疾病」
最後一點是最直觀的呼吸問題,溫室氣體與化石燃料污染物會在大氣中,產生固體顆粒與液體的混合物,可能侵入肺部與血液中。據《柳葉刀》報導[9],這些粒狀混合物恐降低肺功能及增加心血管疾病(如中風)的風險,該報導統計,全球每年有800萬人死於空污[10]。
全球氣候變遷與人類健康兩者間的關係是多樣、複雜且重要的,極端的天氣更會影響人的健康、安全及存活。許多呼吸道疾病、心血管疾病、腎臟疾病、消化道疾病、神經疾病、精神疾病、傳染性疾病、熱相關疾病、意外災害及癌症等都與天氣變化息息相關。
因此在天氣變化時應提高警覺,隨時掌握天氣動態,留意身體的情況,當氣溫特別熱或特別冷時應小心有無呼吸道疾病、心血管疾病、神經疾病或熱疾病的相關症狀,及早發現不適症狀並及時就醫治療。
而預防勝於治療,臨床醫療人員應了解氣候變遷對於人的影響,具備天氣變化可能造成相關疾病的知識,知道不論氣溫過高或過低時都會增加死亡率,寒冷效應持續時間比熱效應長,並能夠提供病患諮詢和當天氣變化時先提醒病患,尤其是老人及本身罹患慢性病的人更應叮嚀其注意身體情況有無變化,將有助於減少併發症及死亡率。
藉由努力了解氣候變化對於健康的影響,建立預警系統隨時掌握當地最新的氣象動態,以及提升醫療體系對於緊急情況的快速反應,可以減少或避免人體健康遭受天氣所帶來的威脅[11]。
【Reference】
1.來源
➤➤資料
∎[1] (The News Lens 關鍵評論網)【接地氣的現代詩】顏嘉琪〈極地〉:詩中描述的氣候變遷,顯然不只是極地的人需要面對:https://bit.ly/32PPYbv )
∎[2] 指逾量生理代謝熱能、作業環境因素(包括空氣溫度、濕度、風速和輻射熱)及衣著情形等作用,對人體造成的熱負荷影響
∎[3] (中時新聞網)「氣候變遷與健康」:https://www.chinatimes.com/realtimenews/20210423000005-260405?chdtv
∎[4] Greenpeace 綠色和平 (台灣網站) 「什麼是氣候變遷?全球暖化的原因?有哪些影響?懶人包一次告訴你」:https://bit.ly/3xmfa7D
∎[5] (行政院環境保護署)「氣候變遷衝擊-天氣與氣候」:https://ccis.epa.gov.tw/know/detail2
∎[6] 飛資得醫學資訊 (FlySheet Med-Informatics) 「全球醫師呼籲:請重視氣候變遷與人類健康的密切關係」:http://vip.flysheet.com.tw:8080/mednews/003/item/115-003-hot.html
∎[7] (Medical Society Consortium on Climate & Health) MEDICAL ALERT! Climate Change Is Harming Our Health :https://medsocietiesforclimatehealth.org/wp-content/uploads/2017/03/gmu_medical_alert_updated_082417.pdf
∎[8] Blauw LL, Aziz NA, Tannemaat MR, et al. Diabetes incidence and glucose intolerance prevalence increase with higher outdoor temperature. BMJ Open Diabetes Research and Care 2017;5:e000317. doi: 10.1136/bmjdrc-2016-000317
https://drc.bmj.com/content/5/1/e000317
∎[9]Cohen AJ, Brauer M, Burnett R, et al. Estimates and 25-year trends of the global burden of disease attributable to ambient air pollution: an analysis of data from the Global Burden of Diseases Study 2015. Lancet. 2017 May 13;389(10082):1907-1918. doi: 10.1016/S0140-6736(17)30505-6. Epub 2017 Apr 10. Erratum in: Lancet. 2017 Jun 17;389(10087):e15. Erratum in: Lancet. 2018 Apr 21;391(10130):1576. PMID: 28408086; PMCID: PMC5439030.
https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(17)30505-6/fulltext#articleInformation
∎[10] (台灣醒報)「氣候變遷危害健康 IPCC:提防4種疾病」:https://anntw.com/articles/20181015-zjUN
∎[11] (台灣內科醫學會)內科學誌-氣候變遷與人類健康:http://www.tsim.org.tw/journal/jour23-5/05.PDF
➤➤照片
∎[3]
2. 【國衛院論壇出版品 免費閱覽】
▶國家衛生研究院論壇出版品-電子書(PDF)-線上閱覽
https://forum.nhri.org.tw/publications/
▶氣候變遷與健康:https://forum.nhri.edu.tw/book-106-1/
3. 【國衛院論壇學術活動】
▶https://forum.nhri.org.tw/events/
#國家衛生研究院 #國衛院 #國家衛生研究院論壇 #國衛院論壇 #衛生福利部 #國民健康署 #氣候變遷 #健康 #不願面對的真相 #全球暖化 #溫室氣體 #傳染病
衛生福利部 / 國民健康署 / 財團法人國家衛生研究院 / 國家衛生研究院-論壇
統計顯著定義 在 7-1-3 統計上的顯著性(難度: ) - YouTube 的推薦與評價
7-1-3 統計 上的 顯著 性(難度:□□□) · 09. 假設檢定 · 2 6 显著 性检验的原理. ... <看更多>
統計顯著定義 在 臺灣學術倫理教育資源中心台灣學術倫理教育資訊中心題庫 ... 的推薦與評價
... 定義理論或專有名詞。為了確保精準度,他應該先找相關. 完整複製論文作者對於這些 ... 顯著好轉的跡象,因此他決定提早終止研究,並轉介受試者至專科醫院接受治療。 (3) ... ... <看更多>
統計顯著定義 在 第6單元相依樣本的推論統計| 心理科學基礎統計 的推薦與評價
分析100位試閱民眾觀看廣告前後的認同意見調查,其中70位前後認同一致,5位觀看前不認同但觀看後認同,25位觀看前認同但觀看後不認同。以0.05做為顯著性水準,McNamer氏 ... ... <看更多>