💥 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。
⠀
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

💥 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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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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🟠 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。
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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。
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🟢 2021 / 10 / 16（六）個案報告、技術發表與文獻回顧工作坊
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🔗 原始貼文 │ https://bit.ly/2WESphu

這是我們CourseZ在HK01的廣告文…..現在CourseZ的課程，已經在HK01的平台發售，有興趣可在文章中按連結購買：

https://www.hk01.com/article/665897

在經濟不穩的前題下，市民期望能夠有被動增值資產，就算萬一遇上金融危機，亦可以有收入避免財困。要在租賃市場成功獲利，除了需要準確的投資眼光之外，專業的分析教學亦可令過程事半功倍。CourseZ網上學習平台主辦的「如何做二房東創造被動收入」網上課程，向參加者講解入場的基本準備、租約、裝修、計算回報等，亦會舉出不同參考案例，深入淺出介紹租賃市場的運作，為投資物業作好準備。

在股資市場中獲利，除了對市場的運作熟悉之外，亦需要有銳利準確的投資眼光。「馬丁的金融世界 – iBanker教路（一）：金融投資必學 3 堂課」將會向參加者從零開始接觸金融市場，學習投資股票/債券必備知識，包括股票市場和債券市場的分別、各種基本分析和技術分析、出入市指標等，從iBanker 的角度分析股票市場，並進行投資、理財、風險管理，並以大中華市場作為例子，教授投資者市場致勝之道。

日後若需要在銀行從事財富管理及售賣基金工作， HKSI卷一就是必考科。然而在考生眼中，HKSI的卷一被視為「 死亡之卷」，除了因為合格率只有50%之外，長達三百多頁的溫習手冊，全部更是法規專業字眼，很多字句從英文直接翻譯中文，考生很難看得明白。有見及此，林一鳴博士特別製作一個備課視頻，並分為上下兩個部分，讓考生短時間內掌握考試內容，成功通過資格考試。

常被問到為何XS的語法中要支援那麼多的欄位 ？
今天舉一個例子，用MACD黃金交叉這個交易策略加上主力連續三日買超這個條件後，回測數據的對照圖，來跟大家討論運用不同資料來開發交易策略的思維。
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以下為本段內容文稿：

歡迎來到「一天聽一點」，今天我們來提供一個人人都想要，但不容易得到的東西，那就是「影響力」。

不管你是什麼身份角色，你一定很清楚，我們每個人其實都是社會結構的一份子。我們處在不同的團體裡，就會有角色跟地位上的不同。而這些不同，左右著我們自己說話的份量，或者是行動的影響力。

舉個例子來說好了，如果在你的家庭裡，向來都是以媽媽的意見為主，那麼當你們遇到連續假期，要安排去哪裡度假的時候。

這時候媽媽首先發難，她說：「我們去日本吧！」這個時候通常不會、也不會有人敢跳出來反對，於是呢，你們全家的日本行，就這麼拍板了，這就是媽媽在你們家庭裡的影響力。

而如果是在職場上面，你的老闆要求各個部門，去訂下年度的營業額的目標，那你就會開始著手計畫，想著要怎麼做，才能夠為公司創造更高的產值。這個就是老闆的身份地位，在公司裡面的影響力。

那聽到這裡，你會不會有一種感覺喔，就是「人微言輕，人貴言重」？這樣的感覺還挺令人挫折的。好像只要在團體裡面，自己沒有什麼地位，不管自己說什麼，都不會有人聽、而也不會有人在乎。

但是其實喔，就算是現在的你，在家庭裡沒有聲量，在職場上還不算是個咖，然而也不代表你一輩子都翻不了身。

畢竟呢，像是蘋果電腦的創辦人「賈伯斯」，他在車庫裡面胡搞瞎搞的時候，其實那個時候也不會有人想過，他會有一天成為，領導這麼多頂尖人才，跟著他一起衝，一起研發劃時代的iphone手機，這樣的一個角色。

所以今天喔，我提供給你一個很簡單的方向，只要你試著做做看，就能夠慢慢建立起自己的影響力，讓自己越來越像個咖。

在分享具體的方法之前呢，我跟你先分享一個研究的案例好了。這個研究的案例是加州大學的洛杉機分校，有一個叫做「戈爾史坦」教授。

他曾經呢設計過一個實驗情境，他想要去研究怎麼樣做，才能夠去改變環保告示的內容，讓它更有影響力。去影響更多的房客，願意重複使用毛巾，而不是讓他們每一天都要換新的，這樣子其實很不環保。

所以呢，戈爾史坦教授，和他的研究團隊，設計了兩個版本的告示；一個是「標準版」，一個是「特別版」。

而把這個告示，隨機的放在飯店房間的浴室毛巾架上面，而這些房客們不知道自己，其實參與了這個實驗。

在「標準版」的環保告示卡上面，它寫這樣的文字喔：「舉手之勞做環保，我們的環境值得你我尊敬，住房期間如果你重複使用毛巾，可以幫忙拯救我們的地球。」這個是「標準版」的喔。

但是在「特別版」的告示上面，寫的文字是這樣喔：「加入其他房客的行列，一起舉手之勞做環保，高達有75%以上的房客，已經加入了我們最新的環保專案，重複使用客房內的毛巾。」

當你聽到這裡的時候，或許你會覺得很好奇，這樣子不同的寫法，真的會有任何差別嗎？

但是事實上，研究結果告訴我們喔，看到那些「特別版」的文案，就我後面說的那個文案的房客，有44%重複使用毛巾，而前面第一個「標準版」的文案，只有35%。

也就是說喔，一個不存在的前任房客，竟然讓後面進住的這個房客，願意動手做環保。你有沒有發現，這好像是一個很神奇的狀況喔。

標準的版本之所以比較沒有效果，是因為標準版它只講「對」的話，但是有時候「對」是沒有用的；而往往越對的話，有時候還會被忽略，引發了很多的抗拒。

而在特別版的文案裡面，它卻明確的標示出「他人的作法」，你前面的房客怎麼樣，所以產生更大的影響力。

「他人的作法」之所以有用，能成為驅動別人行動的關鍵，這是因為喔，我們每個人，都會為了贏得大家的認同，害怕被討厭、害怕被團體排除在外，所以就會別人怎麼做，而我跟著怎麼做。

那你聽到這邊，你會不會覺得喔，那原來要有影響力，就是去唬爛別人說，啊別人怎麼做，然後你就跟著做。是這樣子嗎？

其實當然不是喔，如果這樣子的做法、這麼蒼白的做法是有用的話，那你小時候，你媽媽跟你說隔壁的小明考一百，你表弟拿獎學金，那你不就是現在也是好學生了嗎？！

但事實上不是如此嘛，當媽媽這樣說的時候，你骨子裡、你肚子裡是不是只有濃濃的不爽情緒，不是這樣嗎？

那所以現在的關鍵就是，讓別人願意聽話的關鍵點，究竟是什麼？

別忘了喔，即使影響力比較小的標準版的文案，它還是有35%的人，他願意重複使用毛巾，那麼這35%的基本影響力，又是怎麼來的呢？

那是因為喔，其實在標準版本的告示，和特別版本的告示卡，它們的背面，都有另外一段文字。這個文字內容這樣說喔，你聽聽看喔。

「你知道嗎？如果飯店所有貴賓都加入我們的環保專案，每年就可以省下七萬二千加崙的水、還有三十九桶的石油，並阻止四百八十加崙的清潔劑，被釋放到大自然裡面。」

那你聽到這裡喔，這是不是一種叫做「具體化數據」的說服方法？而這樣子之所以能對人產生影響力，是因為這些明確的數字，可以讓每一個人都很清楚的知道，自己行為背後會造成什麼好處、造成什麼影響。

這種發揮影響力的原則，其實也是前面所提到的賈伯斯，經常在用的。

賈伯斯還活著的時候，他曾經和他的工程師，在會議上面，他說過一段話。這段話的大概的意思是這樣喔～

他告訴工程師說：「假如你們可以縮短10秒的開機時間，再乘以500萬的用戶，那你等於每一天省下了5,000萬秒。」

「一年下來，就可以折算成為十個人的壽命。所以你們要是可以讓開機快10秒鐘，就等於喔蘋果公司，挽救了十條人命。」

你聽到這裡，你會不會覺得賈伯斯真的蠻厲害的喔，他果然是一個很有影響力的人。
如果賈伯斯都用這樣的一個，具體數據的一個訴求，去發揮影響力。那我們當然是要提煉他裡面的精華，就是「具體化」你的訴求。你不要只告訴別人「對」的話，那這個「對」的背後的具體是什麼？

如果回到前面的環保實驗喔，我們就可以知道，可以產生影響力的方法，是「具體化的訴求」，再加上「他人做法」的參照。

那麼在實際執行上，到底應該怎麼做，才可以發揮自己的影響力呢？

如果用我們前面提過的例子，來打比方好了。
假如喔，你希望自己的連續假期，可以好好支持國內的觀光旅遊，而不是一窩蜂的跑到日本去。

那麼你或許可以試試看，這樣的說法告訴你的媽媽，比如說吧：「媽～去年因為普悠瑪的翻車，讓花蓮觀光的人潮掉很多，觀光局呢，它就推出住房補助。」
「每晚可以省下一千塊的住宿費，而我們一連住四天，就可以省下四千塊，等於少訂了一個房間。」

「再加上隔壁的王媽媽，還有李大嬸，她們也從花蓮玩回來，她們都說喔，大家因為怕翻車，所以風景區裡面沒有什麼人，旅遊品質超級好的。」

聽到這裡你有聽出來了嗎？幾個訴求喔：「少了四千塊」、「少訂一天房」、「隔壁的王大媽、李大嬸」這些是不是都是「具體化的數字」和「他人作法」兩個組合拳的表達方式？

那如果你也有同樣的困擾，試試看這樣的說法，我相信你媽媽對於假期的安排，她會慎重的重新考量。

如果再說回前面提到的，職場上的例子。假如你的老闆想用一個A廠商，但是你知道A廠商的產品的良率，越來越差，但只是因為呢，他跟老闆的私交所以呢才繼續跟A廠商合作。

那這時候，你可以怎麼樣發揮影響力，去扭轉這個局面？

我們一樣喔，用「具體化」的訴求，你可以試試看這樣子跟老闆說，你說：「對～老闆，Ａ廠商跟我們合作很多年，大家默契是沒話說的。」

「但我做了一個市場調查，我發現同業研發的一個趨勢，已經開始淘汰老式的生產方法，改用更環保的創新材料。」

「那我們目前在這個領域裡面，已經有十多家公司用B廠商的產品，他們的市佔率是60%，而且現在是推廣期間。」

「B廠商同意，只要我們改用他們家的產品，願意再給我們打八折，省下好幾百萬的成本。」

說實在的一點，你的老闆聽到這裡，除非他有特別的考量；要不然喔，我相信他不會跟錢過不去，換廠商的機率會大大的提高。

最起碼當你是這樣敘述的時候，你的老闆會知道，你是一個會做功課、講話是有憑據的好員工。

所以我們再看一次喔，你看這一段訴求：「同業中，已經有10家公司，60%的比例用了新產品」、「新產品可以打八折」、「省下好幾百萬的成本」。這些是不是就是「具體化」和「他人作法」的一個表達方式？

聽完上面兩個例子，你可能發現喔，如果我們想要對人有影響力，在給出任何訊息的同時，你一定要記得一點，就是所謂的影響力，並不是只有說「很對」的話。

它的關鍵在哪裡？它的關鍵在於，你有事實的依據，讓人家知道比較的標準在哪裡，那這個時候，對方就比較容易按照你參考的建議，去做出更適當的決定。
所以，當你了解了「具體化的數據」和「他人作法」，這兩個能夠產生的影響力之後，接下來更重要的是喔，要是讓你能夠有更長期的影響力，它有一個更大的基本功，就是你自己是不是一個「說到做到」的人？

如果你不是的話，那你可能就是「出一張嘴」，很快的你說的再對、再符合前面所說的法則，一樣都白搭。

因為呢，一個人會相信的，始終是你活出來的樣子。而你活出的樣子越好，之於對方，就越能夠成為具有參考性，跟說服性的那個「他人的做法」。

所以如此一來喔，當你再提出「具體化的數據」，才會讓人會有想要跟隨、會想要按照你說的去的一個根基。

所以最後喔，如果你要成為別人心中，那個有力的「他人」；我很鼓勵你喔，可以把握我們近期推出的線上課程，叫「時間駕訓班」。

透過這堂課呢，你可以學會有效使用心智的能量的關鍵法則，讓你活出「說到做到」的圓滿人生。

那另外呢，如果你想要進一步的，跟別人達成共識，產生更大的影響力，我更鼓勵你可以把握，我們在今年7/4開課的「高難度對話的望聞問切」。

你會在這一門課裡面，學會怎麼樣讀懂對方的言下之意，跟言外之意，並且透過好的問句引導，自然而然的達成必要的共識。

我很希望今天所提出來的「具體化數據」和「他人作法」這兩個部份，能夠帶給你一些啟發與幫助，我是凱宇。

如果你喜歡我製作的內容，請在影片裡按個喜歡，並訂閱我們的頻道，別忘訂閱旁邊的小鈴鐺，按下去，這樣子你就不會錯過，我們所製作的內容。

那麼如果你對於啟點文化的商品，或課程有興趣的話；我們在每一段影片的說明裡，都有相關的連結。

我很期待無論是線上課程，還是實體課程的教室裡，我都能夠跟你相遇、跟你一起前進，謝謝你的收看，我們再會。

(連續劇上一回： https://youtu.be/Ovjo4l4Tll4 )

今日就跟大家分享9個荒謬的傳統智慧，因為很多投資新手都十分依賴傳統媒體去學習所謂的傳統投資智慧,但其實原來很多都是不準確甚至甚至會令你虧損，所以今天特意分享讓大家走少一點冤枉路。

藍籌股穩健
藍籌股指只代表當地指數但不代表一定穩健，加上篩選藍籌股公式上已有一定偏見，不能即時更新，令香港指數成份股如例如旺旺(151.HK)﹑聯想(992.HK)﹑思捷(330.HK)等，加入藍籌股後就算下跌亦易入難出。

重榜股低波幅
我們在港股中分別篩選出幾隻重榜股給大家參考，騰訊(700.HK)就是其中一隻市值最高的股票。眾所周知是股價不斷向上，而美股情況亦是同樣。最主要視乎公司現金是否運用得宜，到時侯股價自然可以不斷創新高，相反用在不適當地方的話股價終會下跌。

細價股賺得多
別以為細價股升幅驚人，給你一個例子就會明白：普匯中金國際-新(997.HK)連續幾天大幅度向上，當你以為可以入市時，發覺升勢卻是涉及財技成份，由大戶 25股合為1股引起，所以除非知道「內幕消息」補捉完整升浪，否則還是可免則免。

跌10％止蝕
本來止蝕離場是正確方向，然而現實是很多股票跌10%就會出現反彈，理文造紙(2314.HK)兩次在高位跌10%均有反彈，如你運用這個規則止蝕便會錯失之後升幅，不斷止蝕。下個問題是為何一定要用10%作止蝕，不可用15%還是20％？其實這都是個人隨心設定，沒有數據支撐，事實上若你用技術分析進行部署會更有效。

蟹貨返家鄉離場
當股價返回自己買入價後，很多人都會選擇離場。皇家加勒比海郵輪(RCL.US)幾次無法突破蟹貨阻力區，當成功突破後若按買入價離場的話，你便會錯失之後升幅。其實蟹貨區基本上沒有技術分析可言，當中長線公司有盈利時候，估值亦會慢慢變得吸引，另外亦要看環球資金流﹑成交量等進行買入策略。

追落後
很多人會買走勢較為落後的股票以便從後趕上，然而去到跌市時人們都不會去沽出強勢領先股票，反而優先沽出落後股。有一個例子經常引用，就算劉翔不去跨欄跑跟我們比賽跑步，我們輸也是理所當然，因為關係到實力問題。用同一個理念去比較科網股，金山軟件(3888.HK)及雲遊控股(484.HK)走勢上呈現背馳，如選擇後者，走勢只會更為落後甚至下跌。原因就是金山軟件盈利不斷上升，雲遊控股卻不斷下跌，這個情況試問如何追落後。最終一定要看基本面

市盈率越高越貴
這個答案相信大家都知道是一個謬誤，騰訊市盈率幾乎50倍但仍然可以繼續破頂。最主要是市盈率沒有量度增利增長，單純利用過去數據去計算。

三飛烏鴉
坊間經常提到三飛烏鴉或三白武士，代表連續三天陰燭下跌或連續三天陽燭上升。其實兩者都不可信。IGG(799.HK)幾乎連跌十天後反彈，同樣情況早前再連跌三天反彈再跌。問題就在於到底要跌多少天才有反彈，那就形成坊間的四飛烏鴉﹑五飛烏鴉等出現。

五窮六絕七翻身
這是極荒謬但極多人相信，也讓最多人下最大注。我們早前做個不同統計證明五角六絕七翻新時如何不準確(https://youtu.be/7gL6Uo4CzVM?list=PLuZUR1nnsEKolE_dlUsJPbg7JmZqeO7Pa),首先五窮六絕出現機會僅24.49%，再加上七翻身，成功發生只有58.33%。

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