成長的過程，聽過很多次的論文寫作和研究設計，總覺得少了什麼？今天的這堂課，確實揭露了很多我之前不知道，或者是一知半解的事情。
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從 author 的角度，和 reviewer 及 editor 的角度來看文章，通常不一樣。整天的課程除了 author 的甘苦談之外，還讓我們知道，平常那些高高在上的 reviewer 和 editor，拿到稿件時，都在想些什麼。
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之前在想為什麼論文都不被接收時，都沒想到 editor 或 reviewer 在想什麼？或許是在電風扇面前吹著一疊論文，決定哪一篇要閱讀？還是用亂數決定今天要接收哪一篇？
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這個課程告訴我們，有多少機率可以會從 editor 手中存活到 reviewer 身上，再有多少的比例從 reviewer 手上回到 editor 手上。
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#提高勝率的決定因素是什麼？
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就是讓他們覺得你的文章有價值、有臨床意義、對醫學有貢獻。以寫文章而言，要吸引 editor 和 reviewer 的目光，除了標題要訂得好、摘要重點簡單扼要，還要有精美的圖表。
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👉投稿就像一場交易，得要端出最好的商品。
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自己之前在寫論文時，最常遇到的障礙，就是英文和統計。殊不知，這些也只是評審和編輯考慮的一個面向而已。（而且如果沒有要投那麼高分的雜誌，這些面向似乎沒有想像中的重要。）
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假設 editor 或 reviewer 是個要去買東西的人好了，一定先確認是否是自己要買的東西，然後看產品的外表，最後才會去比較貨品的好壞特性，價格便宜與否。
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以文章而言，外表就是標題、摘要，和圖表。一個好的論文外觀，給 editor 的第一印象自然高，也就有機會落到 reviewer 手上。一個好的圖表呈現，自然可以讓文章大大加分。寫論文跟生產產品一樣，好產品，外表又精美，就能吸引人購買。一樣的道理，高分的期刊當然要收好文章，要怎樣讓自己的論文看起來有價值，除了要有內容，也要知道怎麼包裝。
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👍 從寫作到投稿，專為初學者設計的課程！
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#這堂課將與你分享
☑️ 國際期刊如何審稿？第一眼就被喜歡的關鍵。
☑️ 臨床論文寫作，常見錯誤與如何避免。
☑️ 新手都能懂的統計：實作前的介紹
☑️ 讓 revision 幾乎全被 accept 的關鍵技巧
☑️ 在中小型醫院工作，論文起步的務實建議。
☑️ 研究主題怎麼找？研究資源如何累積？
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研究假設統計假設 在 Re: [統計] 研究假設- 看板TransPSY - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
※ 引述《starlitsky (星)》之銘言：
: 我們系上的教授說(我是心理系的)有一種狀況 是假設1理論跟2理論對立
: 那如果1理論說：A=B 那我們做後設研究得選一個當做假設
: 所以選說假設A理論會正確 這時候A理論就是虛無假設 同時也是研究假設
: 但2理論是對立假設 這種情況虛無假設=研究假設比較常見
: 然後老師覺得我做得比較像是探索式的實驗 nneekkoo這句說得很好
: "得先證實B是有效的，才能說B也可以達到結果。否則是不能拿來舉例、證明的"
: 所以我不該假設虛無假設=研究假設(因為我還沒證明B是有效的)
這段有邏輯矛盾之處
你想證實A=B 你先要證實A=\=B
當A=\=B被證實，你才要去證實A=B ？
這是什麼邏輯？
如果A=\=B被證實了，就代表A真的不等於B，結束了，你還能證什麼？
除非是A=\=B是被錯誤地證實，即type 1 error
此時你探討A是否等於B才有意義。
但有人做一個研究宣稱A=\=B 那你又怎麼知道他是否有犯type 1 error呢？
或是他研究中有什麼不對的地方存在…
也有可能他的研究是正確的
所以你重複同樣的研究時，你應該是保持在中立未知的狀態
你的研究還是要去檢驗 道底A=B這個假設能否被拒絕
而不是去假設A=B為研究假設，就算你有理論支持A=B
這只是理論的層次，還並沒有實徵的data
你在做實際的研究時，你應該還是保持開放的可能性
: 而應該寫把三種情況都寫下來(1>2 或 1<2 或相當)
: 然後三種情況的EMG(我的測量方法)會是怎樣的!
: 但針對"是否研究假設可以=虛無假設?"
: 這個答案是"可以" 科學方法沒有那麼死板(例子就是上述選邊站的那個)
: 唯有最後結論只能說找不到充分可以拒絕的理由 所以接受虛無假設 也就是符合研究假設
這點我想說明一下我的觀點
你可以把研究假設=虛無假設，只要你有你一定的邏輯架構來支持
我看的論文少，我是從沒看過量化取向的論文，曾經有出現過 "研究假設=虛無假設"
即然你說科學方法沒有那麼死板，是否你可以找到任何一篇論文
他的研究假設=虛無假設的？
否則你怎麼知道 這個陳述的"答案"是"可以"的？
你是根據 1心理系大教授的話語 2科學方法沒有那麼死板
根據這兩點，你就推斷 "研究假設=虛無假設" 這個陳述的答案是 "正確" 的？
還是你有什麼其他理由沒說的？
但是在
統計中的假設檢定的方法 卻不容許你這樣做
如果 研究假設=虛無假設 照這個邏輯
你無法計算出任何統計檢定值
因為在統計中去計算alpha beta p-value power都是根據一個前提假設
就是 研究假設 乃 處在虛無假設的 對立面、互斥
假設考驗 就是在 考驗虛無假設成立下的機率 即p-value
當p值很小時，才說虛無假設成立下的機率很小很小
小過alpha時，才會說拒絕虛無假設，研究假設獲得支持
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