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想自學 meta-analysis,然而相關的書,隨便買都厚厚一大本,光是 fixed-effect model 就一大章,都還沒講到 random-effects model 就想投降,更別說,後面還有 heterogeneity、subgroup analysis、publication bias 等。
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但是,這就像我們去買汽車的教科書,光引擎原理就一大章,還沒講到缸內直噴、渦輪增壓、油電混合就投降,更別說後面的傳動系統、主被動安全、自動駕駛。想開車上路,真有需要了解這麼多嗎?
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事實上,難的是懂「汽車原理」,如果只想學會「開車」,並不難。難的是懂「meta-analysis 公式與理論」,如果只想學會「發表 meta-analysis 文章」,並不難。
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#是要認識整片森林,#還是採一朵香菇就好?
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從「學問」的角度去看,那可是一片森林,人家「寫教科書」的,自然應該全部涵蓋。但我們在這浩瀚森林中,不過是個「採香菇」的,你只要知道在哪裡可以找到香菇、應該怎麼採、如何避免採到毒菇,然後順利的把香菇帶到市場上賣,就行。
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延續這樣的概念,如果我們反過來,不從 meta-analysis 的理論與公式教,而從「剛開始發表 meta-analysis」所需要知道的統計項開始教呢?
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就像教了油門、煞車、方向燈之後,讓你先上路,在安全的環境逐漸熟悉。駕輕就熟之後,有了自信,你想學任何汽車的原理甚至改裝,自然水到渠成。
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這堂課,我們不講複雜理論,只講實際應用的重要概念。減少混亂,化繁為簡。雖說是「簡」,但在寫作、投稿、審閱過程中,重要的眉角,依然將以最實用的角度,與您分享。
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🎯 克服經費與資源稀少的困境,帶您踏入統合分析的領域。
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☑ 統合分析研究規劃技巧
☑ 正確拆解論文架構
☑ 必學的重要專有名詞
☑ 互動實作:完成一套 Meta-analysis 圖表
☑ 以發表為導向的搜尋文獻
☑ Meta-analysis 圖表優化重點
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「因為是統合分析的初學者,在準備過程中主要還是以類別變項為主,這次課程聽到很多資料(包括連續變項)的處理方法,像是標準差和標準誤的概念和處理,只要有 sample size 和 p-value 就可以跑統計,以及嘗試向作者要 raw data,這些都有助於我對於未來統合分析的題材有更多選擇。」
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👨🏫 講者陣容
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#張凱閔,知名復健醫學與超音波學者,台大流病與預防醫學博士,SCI 論文超過 190 篇,並有 25 篇以上為 meta-analysis,探討臨床常見議題。
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#曾秉濤,專業精神科醫師,擅長從臨床工作找到發表議題,並組成研究團隊,SCI 論文超過 85 篇,並有 70 篇以上為 meta-analysis。
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#蔡依橙,專業課程開發與整合者,能迅速理解學門架構,並以初學者能理解的方式,建構學習流程。生涯被 SCI 期刊接受的圖表,已超過 500 張,熟悉學術審閱過程與要求。
同時也有10000部Youtube影片,追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル,也在其Youtube影片中提到,...
heterogeneity 在 新思惟國際 Facebook 的精選貼文
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「因為是統合分析的初學者,在準備過程中主要還是以類別變項為主,這次課程聽到很多資料(包括連續變項)的處理方法,像是標準差和標準誤的概念和處理,只要有 sample size 和 p-value 就可以跑統計,以及嘗試向作者要 raw data,這些都有助於我對於未來統合分析的題材有更多選擇。」
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heterogeneity 在 政經八百 Facebook 的最佳解答
#八百回合經濟談
〔#讓振興券飛一會兒 #是逆風高飛還是卵覆鳥飛?〕
上禮拜的 #桃園市普發五千 提到發放振興券或現金對財政健全的傷害,這週政經八百就帶壯士們談談——振興券究竟有沒有效果?
▌ 振興券呼聲再起
在近乎完美防守一年多後,今年五月台灣進入三級警戒,迎來的是各大產業的生意下滑,許多人的生計因此受到影響。
這樣的背景下,出現不少重發振興券或是普發現金的呼聲。
由於許多人抱怨之前的振興券使用複雜,而且要掏出 1000 元才能換取總共 3000 元的券;
再加上實體券印製和配發成本高,很多人希望政府直接普發現金,以減去不必要的浪費。
但是普發現金真的比振興券好嗎?振興券究竟能不能有效紓困疫情的衝擊?
▌ 需求面的財政政策
不論是普發現金還是發放振興券,原理都是基於傳統凱因斯的理論:
透過增加民眾所得來刺激民眾的消費,從而使企業的收入上升,避免企業在不景氣時解雇員工而造成失業。
理論上,增加的收入也會進到員工的口袋,從而進一步增加消費,自此無限循環。
但是天下沒有白吃的午餐,發放現金和振興券的財源都是民眾繳納的稅負!
要是政府發了 100 萬,全國增加的收入卻不足100萬,等於全國民眾實際上付出了更高的代價來刺激消費。
因此,這時候政策能不能催出比成本更多的消費便十分關鍵。
▌ 財政乘數
財政乘數簡單來說,就是政府每發放 1 元,我們國內的總所得(GDP)會上升多少元。
在普發現金的情況下,民眾可以輕易地把部分現金存入,並選擇不消費,而企業也不會因此收入增加。
這樣一來,財政乘數就會很低,振興的效果便不容易達成。
近期幾篇對美國在疫情期間紓困的研究發現,民眾收到現金以後,存款有顯著的上升。
紓困金中僅有 35% 左右用於消費,且消費的商品集中於本來就會使用的生活必需品。
考量到亞洲人普遍儲蓄率高,在台灣普發現金對刺激景氣的效果可能更差。
相反的,我國去年發放的振興券則要求民眾先將手上的現金拿去兌換實體券,這樣不但沒辦法將這筆錢存入,還得在時效內使用於特定商家,迫使民眾必須增加消費,進而振興經濟。
然而,這樣的實體券仍然會出現與現金相同的替代問題:
民眾用得來的振興券來購買本來就會用現金購買的生活必需品,把原本會使用的現金存起來,導致消費其實終究沒有增加。
▌ 財政政策的延遲
普發現金和振興券除了對於刺激整體經濟效果有限,他們也很可能無法及時紓困到快要撐不住的中小企業。
財政政策在總體經濟領域最為人詬病的一點就是「政策延遲」:疫情自五月爆發至今已近三個月,撐不住的中小企業在這段期間很可能已經關閉。
政府如果九月發放振興券,民眾如果十月才消費、把錢花出去,振興券的好處也進不到這些已經關閉的中小企業手中。
連帶地,受到影響而失業的員工也因為沒有收入來源,僅能將領到的振興券或現金花在生活必需品上。
他們不但不會因此額外支出並刺激消費,也因為沒有工作而無法收到振興券所帶來的好處。
普發的現金和振興券最終可能會集中到不需要紓困的企業手裡,反而失去了紓困的原意。
▌ 小結
雖然振興券實際的成效仍然需要更多的資料來評估,但以上這些因素,都使得普發現金或振興券未必能夠達成紓困和振興經濟的目標。
目前政府針對受影響的企業和員工所提供的紓困金,可能會比振興券在減少失業、保障中低收入戶所得上更為直接有效。
參考資料:
Guerrieri, V., Lorenzoni, G., Straub, L., & Werning, I. (2020). Macroeconomic implications of COVID-19: Can negative supply shocks cause demand shortages? (No. w26918). National Bureau of Economic Research.
Bi, H., & Gulati, C. (2021). Fiscal Relief during the COVID-19 Pandemic. Economic Review, 106(2), 5-24.
Karger, E., & Rajan, A. (2020). Heterogeneity in the marginal propensity to consume: evidence from Covid-19 stimulus payments.
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