# 傑出榮耀
2018 年 11 月,新思惟研究校友,各類文體 PubMed 發表 50 篇!再創新高!
Meta-analysis 的書,隨便買都厚厚一大本,光是 fixed-effect model 就一大章,還沒講到 random-effects model 就投降,更別說後面的 heterogeneity、subgroup analysis、publication bias 等。
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。
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?
# 歷屆校友心得
『當曾醫師秀出那一張 slide,說明 ES 的基本原則,類別變項用 odds ratio;單位不同用 Hedges’g;單位相同用 difference in means 時,我就知道,選擇這堂課是對的,我沒有白來。』
『他們已經把初學者可能遇到的關卡和可能犯的錯誤一一破解,讓每位學員將試誤所耗費的時間成本降到最低,優化每一個操作步驟。』
# 課程特色
以「指定論文」為核心,不講空泛概念,與您分享研究規劃技巧、論文架構、meta-analysis 的重要關鍵。新思惟,珍惜你的週末進修時間,不廢話,直接講重點。
# 互動實作
使用「指定論文」的原始資料作為學習素材,實際在自己的電腦上,配合講師與助教的協助,從 Excel 內的數據開始,經過統計軟體,變成可以投稿的 Figures 與 Tables!被 SCI 期刊刊登,離你不遠!
2019 / 3 / 9(六)陪你從 0 到 1
統合分析工作坊|無資源寫作起步
https://meta-analysis.innovarad.tw/event/
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大家知道,我很喜歡在這個專頁講數據,做數據圖。最近有很多人談數據,但說得東西卻是完全相反的。其實數據只是工具,你本身明不明白那件事才是關鍵。畢竟同一件事,可以有一百種研究方法,產生一百組數據,總會有一組數據是乎合你的主觀願望的。但這研究方法和你目前要處理的問題是否對得上呢?見到有數字便覺得有故事,會誤己誤人。
這兒難得有人從新解讀早兩天被瘋傳的數據分析,就說明了要讀好數據有多難了。
【更新:有關研究内寫用odds ratio,但我呢幅圖用relative risk既問題,請參考我下面用英文打既回應。簡單來講,就係test-negative design係近期先開始常用既研究方法,希望用case-referent study呢個方法,減少以前用其他研究方法時會出現既偏頗情況(bias),同時突破case-referent study只能計算OR既限制,令OR同RR相等。所以,研究結果就可以應用係vaccine efficacy既公式入面。如果唔明我講咩,我可以將下面留言翻譯做中文,不過呢個大工程如果有讀者request我先做啦。】
對付長輩圖既方法就係製造更多長輩圖。
呢個post簡直害人不淺,剩係英譯中已經譯錯曬。
請大家幫我proof-read下我既資料是否正確,謝謝!
(原圖傳送門:https://www.facebook.com/photo.php…,不過我comment唔到)
(研究全文:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/29409570)
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