💥 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
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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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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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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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檢驗報告negative意思 在 台灣主權和平獨立 Facebook 的最讚貼文
8/3 6:00-7:30pm, the Eastern Time, Boston’s Jetblue staffs including their supervisor at the check-in counter said that people who hold this passport are not allowed to go to Taiwan unless having COVID-19 negative test result.
We said that that regulation is for foreigners not for Taiwan citizens. They denied it and said that what they’ve got in their system is that we are not allowed to depart. After 1.5 hours fight, we eventually found they set our nationality “China”, and what exactly in their system for us should be “Chinese Taipei”.
Even knowing the mistake they had made, we still got no apology. The supervisor just said how can they know, there’s no Taipei on the passport. They even did not want to let us get on the flight even that there were still 15-20 mins before departure. The supervisor just said, sorry but now it’s too late to get on the flight, with a totally not sorry tone. What had changed her mind was that the next EVA flight which can bring us home will fly after two days, so she needs to give us two days hotel. After realizing that, she immediately called to hold the plane and shouted in high pitch to ask us run.
To JetBlue, we just want to say, even there is no ROC or TAIWAN in your system, and there is no Taipei on our passport, there is still no reasons that you make our nationality “China” when you are totally knowing that we are Taiwan citizens.
To 長榮航空公司 EVA Airways staffs, we really appreciate all your help, your strong voice through the phone telling them that “the nationality of Taiwan citizen is not cn!”
各位想回台灣的鄉親,小心了,Jetblue有可能會說拿這本護照的人回不了台灣。
8/3從波士頓返台,先是坐Jetblue飛紐約JFK機場然後轉長榮航到台北。因為行李很多,所以即便從波士頓飛紐約是國內線,我們還是在起飛2個小時前到波士頓機場。然後呢,我們在Jetblue櫃台被擋了超過一個半小時。
他們說我們必須要武漢肺炎檢驗報告陰性才能登機,我們就說,拜託我們台灣人耶,那是給外國人的。他們就一直說是他們的系統上說的。
後來我們打給長榮航,繼續釐清台灣人並不受限,那只限定外國人。他們打死不信。後來搞半天,才發現他們根本搞錯我們的國籍。
當時的對話超級荒謬,長榮航紐約的同仁也在電話線上幫忙,從頭到尾我們就一直說我們台灣公民,但是這句話不知道怎樣進不去他們的耳朵裡。一直無限迴圈後才發現我們的國籍被設定為"China",而不是應該被設定的"Chinese Taipei"
發現後,他們的長官用一副阿怪我啊不然你要怎樣的語氣說,我系統裡面沒有ROC也沒有TAIWAN,你護照上也沒有Taipei阿.....她真的是這樣說的。可是拜託,即便航空公司櫃台沒有概念到這樣,可以問阿,需要把我們直接設成"China"嗎?阿我們一直那邊Taiwan、Taiwan是喊辛酸的嗎?
那位長官完全沒有要道歉的意識。當下我們也只想趕快上飛機。但是她根本不想讓我們上飛機,只是冷冷地說,不好意思,來不及了,你們飛不了了。我們就跟他說,我們沒地方去,那該怎辦。她說,會補你們旅館錢。我們就說可是長榮飛台北要兩天後,所以你們要給我們兩天後的錢。聽到這邊,她才出現整個挫賽的表情,然後馬上打電話請班機延後起飛,然後要我們快衝去安檢,然後衝去登機。
然後事實證明,飛機並未延誤,原因是我們提早了兩小時花了一個半小時在跟他們吵。
寫這篇希望給現在還在國外準備歸國的人說,如果發生這樣狀況,不用跟他們廢話,直接問他們他們設我們的Nationality是什麼。
感謝過程中長榮航紐約JFK客服地勤的協助,讓我們感到聲勢比較強大。
#本來太累不想寫什麼但是真的太氣
#還有東西被運丟(還好東西找回來了)
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