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[爆卦]論文研究方法種類是什麼？優點缺點精華區懶人包

雖然這篇論文研究方法種類鄉民發文沒有被收入到精華區：在論文研究方法種類這個話題中，我們另外找到其它相關的精選爆讚文章

在 論文研究方法種類產品中有71篇Facebook貼文，粉絲數超過34萬的網紅PTT Gossiping 批踢踢八卦板，也在其Facebook貼文中提到， Re: [問卦] 益生菌不就是養樂多嗎？ https://disp.cc/b/163-e5yO 『看來這位施主對於益生菌有點興趣 今天就來講講益生菌的故事 用喝的養樂多和一般益生菌 其實益生菌跟養樂多有一些淵源 可以說沒有養樂多，就沒有益生菌 https://i.imgur.com/uCoH...

　同時也有518部Youtube影片，追蹤數超過1萬的網紅ダイヤの原石，也在其Youtube影片中提到，【チャンネル登録】 ↓ぜひお願いします♪ http://www.youtube.com/c/ダイヤの原石​​​​​​...​ ○Twitterはこちら→https://twitter.com/daiyadaiya0423​​​... ○公式LINEはこちら→https://lin.ee/...

「論文研究方法種類」的推薦目錄

論文研究方法種類 在 Jamie醫學日記｜讀書×學習×生活 Instagram 的最佳解答

2021-08-03 15:19:31

. 啊～拖了好久終於把這個暑假去溫哥華的心得寫完了！篇幅非常長，有將近五千字，所以我分批放上來。這是第一篇，講行前準備跟課程的部分 PS：照片是我拍的唷！XDD . 【前言】剛上幼稚園沒多久，我們家就去了一趟加拿大西部。哥倫比亞大冰原、飛機上的泡麵、甜蜜的楓糖漿等等都存在記憶深處。時隔16年，終於有...

  • PTT Gossiping 批踢踢八卦板

    論文研究方法種類 在 PTT Gossiping 批踢踢八卦板 Facebook 的最佳解答

    2021-09-17 19:41:43
    有 51 人按讚

    Re: [問卦] 益生菌不就是養樂多嗎？ https://disp.cc/b/163-e5yO 『看來這位施主對於益生菌有點興趣
    今天就來講講益生菌的故事
    用喝的養樂多和一般益生菌
    其實益生菌跟養樂多有一些淵源
    可以說沒有養樂多，就沒有益生菌
    https://i.imgur.com/uCoHVca.jpg
    燕九郎表示 郭我闢室

    益生菌是近代20世紀以後才有的概念
    原本是俄國學者Elie Metchnikoff發現說一些保加利亞的百歲人瑞
    有喝乳酸飲料的習慣
    所以就產生了一個大膽的想法
    「乳酸對人體健康有益」

    這個大膽的想法
    最後是由最大膽的日本的代田捻博士實踐完成
    他看到了Metchnikoff的發現
    對這些可以改善人體健康的小東西感興趣

    .
    當時大約是1930年
    社會對這方面的研究非常的少
    他想到一個標準－必須能在模擬胃酸和膽汁的環境存活
    經過了嚴密的篩選，才終於找出了屬於C菌(乾酪乳桿菌)中的代田菌
    也就是養樂多裡面包含的主要益生菌
    且證明了長期服用可以改善人體消化
    於是從此開始了養樂多這個跨國企業的第一步
    https://i.imgur.com/4PXRQtJ.jpg

    其實並不是所有乳酸菌都可以說是益生菌
    依照ISAPP(國際益生菌和益生元科學協會)定義，
    益生菌必須是：
    「活的微生物，當給予足夠量時，可對宿主健康有益」

    也就是說保健品中只要聲明說「含有益生菌」
    就必須要經過科學的安全性和有效性實證研究對人體是有好處才行
    也就是要有科學的論文啦
    要去追蹤吃進去的東西和預期結果之間的關聯
    並且用時間關係、關係強度、劑量反應、可否複製等等標準確認是否有因果關係。

    像VSL#3、B5624這種醫療級最頂的益生菌的Paper都是好幾百篇起跳
    就算是一般益生菌也至少要多少要有個一二十篇研究不然都不好見人
    (當然雜牌例外囉)
    所以並不是指著發酵食品就可以說是益生菌
    沒這麼簡單啦

    .
    最簡單的檢視方法，就是看菌株編號或專利
    從三零年經過了幾十年的研究，在龐大的利益之下
    人類又找出了幾百種對人體有益的細菌
    像養樂多是Lactobacillus casei Shirota是C菌中一個分支
    還有比較有名的有A菌、B菌、LP菌等等..
    每個菌種後面菌株又是各有千秋
    針對的功效也會有些不一樣，有些對免疫力、有些對改善腹瀉比較強、
    有些則是抗過敏比較強

    當然市面上賣的益生菌不會一次全打包這麼多種類，
    能有真正有用的菌株編號8~10種就已經很多了

    .
    益生菌吃下去後最被人認可直接改善的功能是腸胃道的消化
    而免疫力提升、情緒、記憶力等等改善算是健康腸胃道附帶的功能
    因為發炎還有排泄變好
    自然免疫細胞不用花這麼多力氣去處理腸胃裡面的問題

    .
    一位健康成年人腸道內大約有100兆的細菌，又分為數百種菌種
    其中菌可以簡單分成好、壞、伺機三種
    大概長這樣 看起來比較派就是的壞菌
    https://i.imgur.com/oKIm7Yj.jpg
    壞菌比較有名的
    https://i.imgur.com/Oj0ae35.jpg
    阿不 是大腸桿菌，它的反應機制會傷害人體運行
    例如造成發炎、腸滲漏等等不良的反應
    而當腸道環境不好(例如便祕、壓力大等等)
    數量就會提高

    而占最多伺機菌就像牆頭草一樣
    本身還是有害，不過因為人體免疫夠強沒有效果
    反而在腸道環境夠好時，還會壓縮更壞的壞菌的空間
    但一旦變差就會變成一起加入壞菌的幫兇
    所以好菌影響了八成五的菌的腸道

    .
    基本上壞和伺機菌是不可能完全被消滅
    所以該追求的是好菌數量的多樣化和平衡
    只要好菌占上方就不會有事，反之就有事
    總而言之就是 益菌多壞菌就少

    .
    最簡單的判斷方法是
    大便很臭、或形狀太水
    就是壞菌占上方，腸道裡面戰況要GG了
    就大概是適合吃補充益生菌的時候了

    .
    養樂多確實算益生菌啦』

  • 蔡依橙的閱讀筆記

    論文研究方法種類 在 蔡依橙的閱讀筆記 Facebook 的最佳解答

    2021-09-02 14:40:59
    有 438 人按讚

    💥 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

  • 新思惟國際

    論文研究方法種類 在 新思惟國際 Facebook 的精選貼文

    2021-09-01 11:01:16
    有 143 人按讚

    💥 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。
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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。
    ⠀
    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/
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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/
    ⠀
    🟢 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

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