💥 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。
⠀
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。
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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。
⠀
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/
⠀ ⠀
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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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

【高端施打與否在個人 毋需吹捧更不應刻意唱衰】

指揮中心宣布下週開始施打高端的新冠疫苗，我也把握受邀至高端疫苗參訪的機會，跟過去長期從事「無國界醫生」而聞名的 #連加恩 醫師請益，藉此整理說明一般人對於國產疫苗的疑問。

💉政府用獨特的EUA標準護航國產疫苗？

台灣目前以 #免疫橋接 跟AZ比較中和抗體效價來做為EUA的審查標準確實是國際首例，而現行歐美採用三期數據的EUA標準難以在台灣施行，則是因為疫情與國際相比「不夠嚴重」。

傳統三期試驗保護力數據的實驗方法為找兩批受試者，在雙盲條件下分別施打疫苗與安慰劑後，等到受試者群體染病達一定程度時，再去比較施打疫苗實驗組與對照組的罹病與重症率差異，以台灣的環境條件而言，需達 #連續60日每日確診千人以上 才能獲取足夠有效的數據來分析。

因此在「疫情嚴峻」加上國際疫苗「全世界皆短缺」的情形下，台灣採行「免疫橋接」來審查國產疫苗的EUA可以理解為不得以而為之的方式，就像不同疫苗「混打」與否的可行性與保護力，現階段也是以免疫橋接的方式來評估，且亦有數個東南亞國家在台灣核可EUA後與高端 #洽談採購意願，再加上今日最新消息也指出聯亞生技「未通過」EUA審查，因此說政府用EUA護航國產疫苗上市其實並不盡公允。

💉高端疫苗沒有保護力數據與國際認證

高端之所以能通過台灣的EUA審查是因其中和抗體效價較AZ高3.4倍，這是做為第三方學術機構的中研院所量測，高端20-64歲實驗組的效價為733，AZ的實驗組來源為台灣首批接種的醫護人員，在同樣的實驗條件下量測出的效價約在180-250左右。

那抗體效價能否與保護力畫上等號呢？依現行的學術研究（Nature Medicine，可參考先前科普文）指出兩者之間 #具有正相關性，因此批評高端疫苗「不具任何保護力」反而沒有依據，至於效價與保護力的因果關係則需更多進一步的研究來驗證。

至於國際認證則相對不是緊急迫切的問題，一般沒有緊急出國需求的民眾，在居家檢疫與邊境管制尚未解除前，即便接種了兩劑AZ或莫德納也不會輕易出國，而依高端正進行的三期試驗進度，則 #預期明年(2022)上半年進行申請取得國際認證的相關作業。

📒個人小結

我認為是否選擇國產疫苗是民眾的自由意志，但毋需吹捧與過度唱衰，個人則已登記接種高端疫苗的意願，對於高端疫苗的有效性也採「審慎樂觀」的態度，如著名知識型Youtuber台大醫師蒼藍鴿的醫學天地也表示，雖然國外也有其他疫苗的抗體效價表現比AZ高，保護力卻不如預期的情形，但其預防重症的效果仍然很好。

無論接種什麼疫苗都不是萬靈丹，大家仍須保持衛生習慣、社交距離與戴口罩，站在預防重症的角度也呼籲大家，無論是何種疫苗，只要輪到了就盡快去打，一起努力早日達成群體免疫的目標。

#我OK我會打
#下周高端疫苗開放36歲以上預約
#繼續等待下一輪

📖蛋白次單位疫苗介紹
https://reurl.cc/O0oVDD

📖國產疫苗解盲小知識
https://reurl.cc/7rqRWD

📖 蒼藍鴿相關評論
https://reurl.cc/9rKQ0j

ROG Zephyrus M16 開箱評測實測 評價實際表現 高效能 2021 遊戲 剪片 專業需求效能筆電推薦， 實測 NVIDIA GeForce RTX 3070 搭配 Intel Core 11th H45 處理器 i9-11900H 的實際性能表現，邦尼帶來 Premiere Pro 剪輯實測、螢幕色域表現達到 100% sRBG / 99% DCI-P3、 性能跑分，並實際遊玩 Cyberpunk 2077 , 古墓奇兵：暗影 , 刺客教條：維京紀元，充電速度 續航測試 遊戲光追 發熱散熱表現溫度、評價、推薦、值不值得買。

ROG Zephyrus M16 搭載 16 吋 2K QHD 16:10 165Hz 顯示器，支援 Adaptive-Sync，效能上採用 NVIDIA GeForce RTX 3070 搭配 i9-11900H + 32GB RAM + 2TB 三星 PCIe 4.0 SSD，本集也將帶來 240W 充電速度實測 , 續航力測試 電力 電量測試 、跑分測試 PCMARK 10 , CineBench R23 , 3DMark , Premiere Pro 2021 輸出測試，本集為完整評測，將帶來更完整的效能快充續航實機實際測評。

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05:56 Arc Flow 風扇 / 風扇噪音實測
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09:50 古墓奇兵：暗影實測
10:09 刺客教條：維京紀元實測
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11:42 遊戲時風扇散熱實測
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