💥 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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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」。
⠀
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。
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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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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

【#推算過關香港各類人的肺炎感染率】這是因為專門研究這題目的博士朋友的計算，獲他授權在這裏分享：

//朋友問，流行病學的數學研究是做什麼的。我以前讀博士時，同一個department有約1／3同學都是做這類研究的，我雖然不是專家，但亦對他們做的方法、研究角度有少少認識。我一個簡單的例子推論解釋一下。

先講結論：陸路過關的非深圳人最大機會有肺炎患者在其中。

1. 用簡單統計概念（Bayesian）去計一計以下四種人士誰最高危：

A）經陸路過關的深圳人
每日2000人，假設有深圳戶藉，假設因為醫療、戶籍問題想去香港的人概率低（1/2000，我叫做x值）。估計深圳社區爆發有1000人不在隔離/未出現病徵，而每天有2000人過境，深圳人口約數1000萬（我叫做y值，即有能力去香港的人）。那麼任何一個深圳人入香港而有病嘅概率是0.025%，以2000人計，每日最少有一人有病過關是39%。

B）陸路過關的非深圳人
每日1000人，假設沒有深圳戶藉，假設因為醫療、戶籍問題想去香港（或經香港去海外）的人概率偏高（1/1000，如果以500萬人在武漢封城前離開武漢計，這很有可能是估計低了）。估計全國有100000人感染而未被隔離，假設當中有5000萬人有能力（體力、資源、方法）來港。那麼任何一個非深圳中國籍旅客來港而有肺炎者的機率為0.38%，以1000人計，每日最少有一人有病過關是98%。

C）經常往返香港－中國的香港人
每日20000人，假設他們都有在深圳活動，感染機會與深圳人相約。估計深圳社區爆發有1000人不在隔離/未出現病徵。那麼這些人當中有任何一個人感染的機會是0.01%。以20000人計，每日最少有一人有病過關是63%。

D）經機場入境的中國人
每日6000人，假設沒有深圳戶藉，假設因為醫療、戶籍問題想去香港的概率偏高（1/1000）。估計全國有100000人感染而未被隔離，假設當中有2500萬人有能力經飛機來港。那麼這些人當中有任何一個人感染的機會是0.03%，以6000人計，每日最少有一人有病過關是85%。

2. Risk factor: 陸路過關的非深圳人 > 經機場入境的中國人 > 經常往返香港－中國的香港人 > 經陸路過關的深圳人

3. 按2月4日水平，粗略估計每天有8.1個肺炎患者過關。但這個數有太多assumption，可能衡量相對risk factor比較重要。

4. 假設以發燒為徵狀去阻止人入境。按現時數據看，沒有病徵的潛伏期median是4天（我不知道mean）而一般觀察期為14天，粗略估算每天有2.3個肺炎患者不被偵測進入香港。

5. 按著以上推論，如果不全面封關，什麼措施最有效防止肺炎人士入境？

以高至低排：

i)封關
ii）14日隔離令到(4)的detection rate 可以去到近乎100%，前提是可以有效執行
iii) 減少不經常往來香港-中國的中國人入境
iv）中國居民遵守中國的隔離令，令到y值減低，可惜的是這有太多的不人道例子
v) 中國居民相信中國的醫療、防疫、醫療設施，令到x值減低。
vi) 措施減少／discourage香港居民從陸路入境
i 和 ii 執行的技術層面高但最安全。iii 是有限度而可以減少一定數目的方案但仍然會有一定肺炎數目流入，iv - vi 嘅效用差不多但比iii差。

6. 以上的計算都是非常簡單的Bayesian粗略計算，有好多assumption，純粹是推論，所以不是嚴肅的計算(back of envelope)。但這類型的推論的超級深化版本，就是流行病學數據模型(epidemiology)的基礎。當中可以用Bayesian，可以用agent based modelling，可以用stochastic analysis，考慮的因素有傳播性、人口流動、交通匯處、天氣等等。最終結果是可以提供一些reduce risk的方法予公共機構考慮。

7. 比如說，我從前department有一個教授幫過英國政府做瘋牛症response的計算，英國政府問：是否要殺晒英國所有的牛才可以遏止傳播？教授研究了一會，結論是：只要在每一個出事農場方圓10公里內做vacinnation 就可以了將風險減到0.01%以下，結果瘋牛症真的沒有大規模爆發。

8. 順帶一提，現時中國境外死亡率低於SARS和MERS，雖然仍有待觀察，但估算中國公佈的死亡數字未必是合理的數字，反映現時中國醫護問題頗大，這個數是令到x和y值變高，但或者幸運的是：這樣說的話只要香港醫療仍然有足夠資源應付疫情，死亡率不會特別高。

9. 這類型的公共措施，最重要的是市民和公共服務一方的互信。否則有瞞報、差的compliance，就會導致誤差。有誤差即是response有問題，就會引發更大的恐懼、瞞報、差的compliance的惡性循環。

10. 中國的問題是很多時候我們不知道數據的準確性。//

(From Yu-xi Chau)

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《賭馬男人嫁得過》?（2020）
《YouTuber新手到網紅》?（2019、2020再版增訂本）
《5**數學男人嫁得過》?（2019）
《碌葛男人嫁得過》?（2018）
《賭波男人嫁得過》?（2018、同年再版）
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賭Sir考試戰績:

新制中六DSE: (2016 M2 + 2017 M1)
?數學必修 (Mathematics) 一take過 奪5**
?數學延伸M1 (Calculus and Statistics) 一take過 奪5**
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國際高考International Advanced Level: (2017 + 2018)
?Core Math 1 2 一take過 奪A
?Core Math 3 4 一take過 奪A
?Further Pure Math 1 一take過 奪A
?Further Pure Math 2 一take過 奪A
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?Mechanics 1 一take過 奪A
?Mechanics 2 一take過 奪A
?Mechanics 3 一take過 奪A
?Statistics 1 一take過 奪A
?Statistics 2 一take過 奪A
?Statistics 3 一take過 奪A
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舊制中七高考: (2011)
?純粹數學 (Pure Mathematics) 一take過 奪A
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舊制中七高考: (2011)
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