[爆卦]sem意思是什麼?優點缺點精華區懶人包

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在 sem意思產品中有22篇Facebook貼文,粉絲數超過13萬的網紅蔡依橙的閱讀筆記,也在其Facebook貼文中提到, 💥 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...

 同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過1,060的網紅Michorie,也在其Youtube影片中提到,⚡️ Subscribe my channel ⚡️ ♡ 隔了好久出的最后一集,真的很不好意思,因为开学后就没时间剪片了!现在刚好是sem break所以才有时间剪片,非常简单的影片 只是想记录我们的旅程。谢谢观看 ♡ #Krabi #Thailand 泰国甲米4天3夜之旅 Instagag...

sem意思 在 ???? ??????.????????港愛情 Instagram 的精選貼文

2021-08-02 05:14:34

[gfmurmur9631] 我今年28,佢29,一齊左2年 岩岩一齊果陣,佢都話無咩可以畀到我,因為佢要讀反書,一讀就係4年,佢都話會反下PT果d,同埋我覺得就算讀書,屋企人都會俾畀下零用錢。咁開始頭一年,我係反緊工,佢就開始讀書,佢都同我講學費係佢自己交,都無咩錢,咁因為我有做嘢,平時食嘢啲洗...

  • sem意思 在 蔡依橙的閱讀筆記 Facebook 的最佳貼文

    2021-09-02 14:40:59
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    💥 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

  • sem意思 在 新思惟國際 Facebook 的最佳解答

    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。

    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

  • sem意思 在 Rudi Leung 廣告風涼話 Facebook 的最讚貼文

    2020-08-26 13:04:52
    有 327 人按讚

    已經很久沒有做純Display Ad + SEM的廣告Campaign。

    我也不知道何來的勇氣,建議了一個Creative一點也不花巧的Campaign,然後還提議客戶,把多一點的預算,作媒體投放之用。

    直白一點說,我們賺錢的空間,部分直接轉嫁了給合作的Media Agency。同時,我們提案的,是很多Creative Agency都不屑一顧的Banner Ad和Google AdWords。

    雖然不是Creative取勝,可是,我們的廣告策略,卻是拳拳到肉,於是,在提案時,十分順利。

    Campaign踏入第三個星期,目前為止,已經看到很多有趣的Insights,因為廣告可以直接追蹤到埋單成效,看到客戶的生意有明顯上升趨勢,實在令人鼓舞。

    面對疫情,大部分客戶都要面對嚴峻的挑戰,作為客戶的合作夥伴,我們更要設身處地,想盡辦法幫助對方解決面對的商業難題。

    此外,作為Creative Agency,有一家可以開心見誠,同舟共濟的Media Agency亦很重要。

    我做過一家公司,公司Credential有一張Chart,表達的意思大概就是,一個Award Winning的創意,如何可以讓客戶的媒體使費大幅減少云云。所以,公司的目標,就是要客戶買單我們的大創意作品,從而把更多的預算,從合作的Media Agency拿過來。

    上述道理,本來沒有絕對的錯或對,可是,當抱住這種自私心態做事,合作便將注定失敗,三輸的結果,是意料之內,在這個人人顧住搶資源的時勢,大家將會輸得更慘烈。

    #廣告風涼話

  • sem意思 在 Michorie Youtube 的最佳解答

    2019-10-06 22:00:01

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    #Krabi #Thailand
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    ∼∼∼∼∼∼∼∼∼∼∼∼∼∼∼∼∼∼∼∼∼∼∼∼∼∼∼∼∼∼∼∼∼∼∼∼∼∼∼∼∼

    Disclaimer :
    1. ?
    Tropical Love by Nadro & Timmy Commerford https://soundcloud.com/lacunarecs
    Music released by Lacuna https://youtu.be/9LYY1X8tAYI
    Free Download / Stream: https://bit.ly/tropical-love
    Music promoted by Audio Library https: https://youtu.be/d39uyInnXa0

    2. ?
    Track: Perspective — IVAAVI [Audio Library Release]
    Music provided by Audio Library Plus
    Watch: https://youtu.be/MTNPhR1xlmc
    Free Download / Stream: https://alplus.io/Perspective

    3. ?
    Track: Different Story — Another Kid [Audio Library Release]
    Music provided by Audio Library Plus
    Watch: https://youtu.be/LgGurhDjE5c
    Free Download / Stream: https://alplus.io/different-story

  • sem意思 在 S.H.G. Record Youtube 的最讚貼文

    2019-04-23 02:13:13

    (隔離位)
    Freerider你 會唔會羞恥?
    Freerider開會要遲幾多次?
    缺席幾多次? 仲要忍你幾多次?
    想Freeride? 除非放低 一大疊 銀 紙

    第一日 又話自己好盡責
    之後唔得閒 你話你都無辦法
    搵親你唔係失蹤 就隔日先覆
    唔通你 咁陰功 被外星人捉?

    Free rider有樣睇 都知你濕滯
    好心你俾我啲野就唔好咁廢
    話知你隻狗哽親阿爸撼親阿媽界親
    總之夠膽當我老襯free ride我就打到你暈

    Freerider你 會唔會羞恥?
    Freerider開會要遲幾多次?
    缺席幾多次?仲要忍你幾多次?
    想Freeride? 除非放低 一大疊 銀紙

    (唔好意思啊我咁岩有重要野做啊)
    (本來打算前一晚先做既 不過一打開你都已經做曬 咁阿~唔該曬啦)

    船到橋頭自然直 做咩你要咁勤力
    最後出黎present都會有分拎
    唔駛probat就ok 不如返歸攬下babe
    做人要知足 點解強求要攞A

    copy and paste 咁又搞掂一份
    唔該唔好理我 唔好咁多嘰訖
    咩hon畢業都係萬二蚊起薪
    點解為咗份野要咁早起身

    Freerider你 會唔會羞恥?
    Freerider開會要遲幾多次?
    缺席幾多次?仲要忍你幾多次?
    想我幫你?哈 唔洗旨意
    人無恥則無敵 你成功 洗乜努力
    淨係識得諗自己 職責卸曬俾人地
    祝你平步青雲 大展鴻圖 名揚四海 下Sem你嘅組員就係
    你自己 :)

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