【經濟日報專欄】別被市場情緒牽著走！照著景氣週期投資才是硬道理

全球股市陷入疲憊震盪，包括高盛、美銀等各大投行，紛紛看壞美股九月行情，密集警告美股將面臨回調風險，至於會因為什麼原因跌，有人說是9/21的聯準會FOMC會議釋放縮減購債消息，有人說是因為估值已經過高，漲多就是最大的利空。

其實，只要是在牛市氛圍中，所有的消息都是利多，如果行情反轉向下，所有的消息又統統成了利空，端看你所在的市場趨勢，而能夠意識到並根據基期高低，判斷是否要增加或減少部位的投資者，才能在股市中長期賺多賠少。

我常跟投資朋友說，市場的變動不是線性關係造成的，每個因素對市場的影響也時大時小，比如你想一下，女生在情人節的時候收到一盒巧克力，跟體重剛上升的時候收到一盒巧克力，表現出來的情緒大不相同。

景氣差時我們渴望通膨，帶領我們走出谷底，景氣好時我們害怕通膨太高，迫使實質利率上彎，導致沒人想借錢，迫使股市回調。

最糟糕的是，這些影響市場的因素，他們之間還會互相影響。通膨會導致實質利率提升，利率提升又會影響到房貸市場，房貸利率升高又會促使聯準會減少QE，減少QE又會導致市場情緒悲觀，促使經濟熱度降低，壓低通膨，整個經濟世界就像一個輪迴。

分析當然有意義，但搞清楚哪個因子大哪個因子小，肯定是有難度的，投資還是要依循規律，不要依循判斷，就算你每次對，錯一次，前面對了幾次都沒用。

（全文請點連結）
https://money.udn.com/money/story/121853/5753999

💥 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。
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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。
⠀
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。
⠀
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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

💥 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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/// 非商業合作影片 This video is not sponsored ///

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影像製作：小蟲
作詞：曾勝傑、羅凱 作曲：羅凱
製作人：麻吉弟弟

我用科學 解決生活裡 所有的問題
從你手機 半導體 到天上飛的飛機
再給我幾年 就能發明時光機
飛回1900跟普朗克說 別灰心

要世界認同真理 只需要時間證明
要站在世界的頂 我只缺了一份愛情
只要算出我們之間 線性關係
愛不就是 一堆波 函數特性
像我這 Scientist
Like E=mc2 , it’s effortless

介於要跟不要 像薛丁格的貓
介於活跟死掉 疊加狀態微妙
一下笑 一下不笑 一下要 一下不要
女人心無法預料
只有親口問 答案才會揭曉
像薛丁格的貓 Bang

像薛丁格的貓 女孩說她不要 不要
像薛丁格的貓 女孩 為何都追不到

還以為站在巨人的 肩膀可以摸到天
還以為在她的身邊 機率波可以實現
也許平行世界 早就把手牽
她早就靠著我的肩
可是空間軸不會有焦點
所以我沒有發現

勝利方程式裡
纏結像是幽靈
每次實驗裡
被拒絕不分距離
上帝到底玩不玩骰子
打破常識再嘗試
科學家不輕易投降
科學不會無計可施
像電子跳躍 受挫換個軌道
(我)不知不覺 寫了一首詩

介於要跟不要 像薛丁格的貓
介於活跟死掉 疊加狀態微妙
一下笑 一下不笑 一下要 一下不要
女人心無法預料
只有親口問 答案才會揭曉
像薛丁格的貓 Bang

像薛丁格的貓 女孩說她不要 不要
像薛丁格的貓 女孩 為何都追不到

介於要跟不要 像薛丁格的貓
介於活跟死掉 疊加狀態微妙
一下笑 一下不笑 一下要 一下不要
女人心無法預料
只有親口問 答案才會揭曉
薛丁格的

像薛丁格的貓 女孩說她不要 不要
像薛丁格的貓 女孩 為何都追不到
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Q:BGM是?
A:全部都是YOUTUBE創作者工具箱的音樂，因為我沒有保留原
本的名稱，因此全部都不知道名稱，要找的朋友請點右上角你
的頭像點創作者工作室，然後左邊下邊有個創作者工具箱。

Q:使用甚麼器材拍攝?
A:EOS R+iPhone+GOPRO7+RX100M5

Q:剪接軟體是?
A:sony vegas 13 pro+Pr+Ae

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What camera do you use?
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What software do you use to edit video?
sony vegas 13 pro+Pr+Ae

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