【 播足22年!商業二台音樂節目《短期租約》11月結束 】
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繼上周五(3/9)「叱咤903」商業二台DJ Colin(麥濠麟)主持最後一集節目《廣東爆谷》並離開商台後,自一九九九年五月開始於同一頻道首播的經典深夜音樂節目《短期租約》,主持人兼現職商業一台創作主管的資深傳媒人鄺兆昌(Wasabi)周日晚(5/9)於節目開始後不久隨即宣布:「短期租約,約滿喇!」其後他在個人Instagram表示,2021年11月28日會播出《短期租約》最後一集,又指出他參與創作和演出的舞台劇《久天長地》會是近來最後一次公開演出。
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節目「休業」的消息一出,一班忠實聽眾隨即議論紛紛,其中有人直接問Wasabi:是否受到壓迫,他坦言並非如此。「係咪被壓迫?唔好太多想像啦!冇乜任何大嘅壓迫!」之後Wasabi解釋,決定要將一個播足22年的電台節目結束,跟年紀和體力有關,「始終我哋要接受一樣嘢就係,生命裏面係會有好多嘅轉變,有啲嘢係控制唔到㗎,譬如係年齡啦,年齡同心態係有唔同嘅。」開咪只是Wasabi的副業,平日本身已有很多正職的工作需要處理,工時長,但因為周日需要返電台為主持三個小時的節目做準備,他坦言:「中間有段好長嘅時間我係返七日工!」Wasabi承認,近年無論體力和精神消耗得相當快,「真係做少少嘢呢,都會令到個人好攰,咁就開始諗下,究竟每個星期日,我仲要做節目嘅話,咁我係需要調節我自己嘅心態呢?」
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對於是否離開商台,抑或停薪留職,Wasabi沒有明確交代,只是說:「唔好諗係咪公司唔要我,可幸都未係!」又指暫時未知道節目停播之後會有何打算,但最想可以休息半年,「因為我真係好需要瞓覺!」他又直言,明白聽眾對於節目結束會感到不捨和不習慣,但相信大家會隨時日過去而適應,對於會不會將來再度開咪,他在節目裏借播放RubberBand的新歌《Ciao》表明心意:「說了再見,真的可以再見嘅,但唔知幾時。」
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Wasabi於一九九〇年加入商台,擔任廣告部文案撰稿人,又參加了為期三個月的DJ訓練班,黃偉文是其同班同學。隨後時任商業二台創作總監鄭丹瑞突然要求他需要負責主持一個一小時的雜誌式節目,只有一天時間撰寫計劃會和決定藝名,同事因為他喜歡吃山葵,因此建議他取藝名Wasabi(山葵的英文),正式開始他的咪前生涯。後來Wasabi移民加拿大,加入溫哥華中文電台主持節目及從事廣告創作,其後回流香港,一九九九年回歸商台,擔任節目監製及主持《短期租約》,此外他亦身兼多職,除了創作過多首廣東歌詞,又先後推出多本散文和小說,近日他正積極為舞台劇《久天長地》排練,此劇將於9月24日於香港演藝學院公演,改編其原著小說《甚麽天長 怎樣地久》,同劇演員包括游學修、當奴、楊淇、朱栢謙、白只和王曉怡,張珮華則是監製和出品人。
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(06092021)
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#游大東 #游大東影視筆記 #商台 #叱咤903 #WASABI #短期租約 #久天長地 #游學修 #白只 #當奴 #楊淇 #朱栢謙 #王曉怡 Mrwasabi 同窗文化工作室 #張珮華 #廣東爆谷 9588hk 私家音樂 快樂的 Music Picks 廣東歌fans應援事件 881903.com 商業電台
同時也有34部Youtube影片,追蹤數超過43萬的網紅Carl Ho卡爾 頻道,也在其Youtube影片中提到,▷ 背景音樂 BGM ◁ Pokémon Sun & Moon OST:Route 1 (Melemele) Pokémon Sword and Shield OST:Sonia's Theme Pokémon Sword and Shield OST:Salon Pokémon Sword and...
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error中文 在 蔡依橙的閱讀筆記 Facebook 的最佳貼文
💥 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。
⠀
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。
⠀
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
error中文 在 新思惟國際 Facebook 的最佳解答
💥 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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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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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。
⠀
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。
⠀
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
⠀
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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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。
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影片來源:《向西聞記新春SP: 阿姨!我不想努力了!》
全片45分鐘,請到 https://hmvod.com.hk 收看。
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