大家知道，我很喜歡在這個專頁講數據，做數據圖。最近有很多人談數據，但說得東西卻是完全相反的。其實數據只是工具，你本身明不明白那件事才是關鍵。畢竟同一件事，可以有一百種研究方法，產生一百組數據，總會有一組數據是乎合你的主觀願望的。但這研究方法和你目前要處理的問題是否對得上呢？見到有數字便覺得有故事，會誤己誤人。

這兒難得有人從新解讀早兩天被瘋傳的數據分析，就說明了要讀好數據有多難了。

【更新：有關研究内寫用odds ratio，但我呢幅圖用relative risk既問題，請參考我下面用英文打既回應。簡單來講，就係test-negative design係近期先開始常用既研究方法，希望用case-referent study呢個方法，減少以前用其他研究方法時會出現既偏頗情況（bias），同時突破case-referent study只能計算OR既限制，令OR同RR相等。所以，研究結果就可以應用係vaccine efficacy既公式入面。如果唔明我講咩，我可以將下面留言翻譯做中文，不過呢個大工程如果有讀者request我先做啦。】

對付長輩圖既方法就係製造更多長輩圖。
呢個post簡直害人不淺，剩係英譯中已經譯錯曬。
請大家幫我proof-read下我既資料是否正確，謝謝！

（原圖傳送門：https://www.facebook.com/photo.php…，不過我comment唔到）

（研究全文：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29409570）

【更新：有關研究内寫用odds ratio，但我呢幅圖用relative risk既問題，請參考我下面用英文打既回應。簡單來講，就係test-negative design係近期先開始常用既研究方法，希望用case-referent study呢個方法，減少以前用其他研究方法時會出現既偏頗情況（bias），同時突破case-referent study只能計算OR既限制，令OR同RR相等。所以，研究結果就可以應用係vaccine efficacy既公式入面。如果唔明我講咩，我可以將下面留言翻譯做中文，不過呢個大工程如果有讀者request我先做啦。】

對付長輩圖既方法就係製造更多長輩圖。
呢個post簡直害人不淺，剩係英譯中已經譯錯曬。
請大家幫我proof-read下我既資料是否正確，謝謝！

（原圖傳送門：https://www.facebook.com/photo.php…，不過我comment唔到）

（研究全文：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29409570）