💥 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」。
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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
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過8,460的網紅兒童職能治療師 吳宜燁 All for Kids,也在其Youtube影片中提到,任職於喜憨兒基金會的李慶家職能治療師,擁有醫療體系工作十年 社福體系七年的工作經驗。 ‘Snoezelen’起源於荷蘭,由荷蘭文的‘snuffelen’及‘doezelen’兩個字合成的,意思分別為呼吸及小睡。當初是Hulsegge和Verheul1987為Hartenburg教養院內重度及多重障...
文獻回顧 意思 在 新思惟國際 Facebook 的精選貼文
💥 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」。
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文獻回顧 意思 在 新思惟國際 Facebook 的最讚貼文
臨床工作,每天都會遇到大量的患者,也是大量寫作的契機與素材。但是,為什麼有些人能把握,有些人卻不行?
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這牽涉到,作為臨床醫師,有沒有一個好的方法做整理,讓自己在第二次、第三次甚至第十次遇到類似的狀況時,能瞬間翻出過去的這些病例,並找出一個有洞見的意義,串起所有,並發表。
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以蔡依橙校長的經驗來說,相當多篇的 case report / technical note / review article,就是因為平時的病例累積與收集,很穩定且認真,當同一類的案例多次遇見,而且開始感覺到似乎有些全世界都還不知道、還沒有人提過特定意義的時候,就能迅速藉由優秀的索引,找出過去的所有病例,並嘗試拼湊出一個連自己都覺得有意思的敘事。
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#個案有了,#敘事方向確定,接著就是迅速的把 #圖片做好,然後 #寫出文字,#就能投稿。
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蔡依橙校長,將介紹他是如何去收集並整理這些患者,如何輸入並做成索引,以及在機會來的時候,這些自己過去所輸入的資料,是如何快速化為論文,迅速刊出的。
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如果你在一個臨床領域努力,長年累積類似疾病的患者治療經驗,一定要學會這種累積病例、快速索引、整理發表的技術,畢竟這是讓全世界醫療同行,了解你的醫療實力與技術的最好方法。
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🚩 三種文體,隨時把握臨床中的任何機會!
【最新梯次】10/16(六)個案報告、技術發表與文獻回顧工作坊
【立即報名】https://casereport.innovarad.tw/event/
文獻回顧 意思 在 兒童職能治療師 吳宜燁 All for Kids Youtube 的最佳解答
任職於喜憨兒基金會的李慶家職能治療師,擁有醫療體系工作十年 社福體系七年的工作經驗。
‘Snoezelen’起源於荷蘭,由荷蘭文的‘snuffelen’及‘doezelen’兩個字合成的,意思分別為呼吸及小睡。當初是Hulsegge和Verheul1987為Hartenburg教養院內重度及多重障礙的住宿者所設計的,目的是使其休閒場所更有變化,‘Snoezelen’這個詞,用來形容這個人工化的設計場所,希望把放鬆及刺激的經驗透過多感官環境的佈置傳送出去Hulsegge &Verheul, 1987。‘Snoezelen’流傳到英國後,英國人取其意義以‘多感官環境’Multi-Sensory Environment來稱呼,並將其應用於特殊教育中Davies, 2002。
現況
目前多感官教室於使用上之稱呼有Snoezelen Roo與Multi Sensory Environment簡稱MSE兩種,台灣地區多感官引進約二十年左右,目前大多建置在身心障礙機構、社福機構、特殊學校、部分醫院...總數約八十多間,使用/操作人員也十分不同,作業模式亦然。多感官使用了許多職能治療相關的學理應用,例如:感覺統合、感覺註冊、行為改變技術...等,究竟多感官如何發揮作用?
多感官刺激訓練教室,多感官刺激訓練教室是透過精心設計的燈光、聲音與各式各樣精巧的高科技設施,營造出一個富有吸引力及舒適的學習環境,給予特殊需求學生各種充滿觸覺、前庭覺、本體覺、視覺、聽覺等各種感官刺激,並藉由教學環境與訓練課程的安排,學習探索環境、減緩不正常張力變化、減低學生焦慮不安的情緒,削弱不適應性行為、提升注意力、加強人際互動等,期望提供極重度的孩子更多學習刺激。
過去20年多感官環境Snoezelen廣泛地使用在智能障礙者兒童和成人的教育、治療、及休閒方面。連結到從情境和事件的探索發現的意思,多感官環境為考慮多樣化概念的一種技術。更早有瑞士的醫師、法國的教師等已在200多年前開始運用這樣的技術在醫療和教育方面。主要的考量有二 Maria Montessori, 1870-1952:一、智能障礙者需要被教育而非被安置在貧乏的機構環境,造成更多的感官剝奪。二、發展的發生是透過對環境自發性以及反映對結構環境價值的信念所產生的行動,這樣的行動也鼓勵感覺動作的改善。
多感官訓練教室促進多重感官經驗的接近機會。使用者也普遍地接受多感官環境對極重度和多重障礙者所提供的休閒功能。『休閒』廣泛地被接受擁有自我發展和自我實現的潛能,在英國將多感官環境同化為國民教育的感官課程,以完成更寬廣的特殊教育和治療目標。
文獻回顧與分享
大多數文獻多提及多感官之使用結果,鮮少提及操作過程與機轉,台灣部分相同,將陸續分享使用多感官多年的個案故事與發現,從多感官設計、施工、經營、操作、個案評估、分析、教案製作、成效追蹤。希望能讓大家有機會多接觸多感官治療對於服務使用者所帶來的益處。