最近在網路上修了一門新課, 是倫敦帝國大學開的, 因此我參考裡面內容,再加上其他資料, 綜合寫成這篇文章
關於生物統計, 裡面提到看一篇臨床研究時, 有幾個環節很重要:
1. 病人從哪裡來: 這個非常重要, 病人是從單一家醫院, 還是許多家醫院綜合起來, 例如說: 如果是世界級的癌症醫院提到他們的治療成效, 那在引用時就要非常小心, 因為其他機構不一定能達到同樣的治療效果
2. 病人數有多少: 許多統計方法背後都有假設, 這些假設要成立往往需要較大的樣本, 因此樣本數很重要
3. 追蹤多久: 許多疾病的進程很慢, 要追蹤夠久才有機會看出療效
4. 統計指標: 這篇論文是看五年存活率還是看副作用, 還是其他,都會影響到我們對論文的解讀
5. 研究的型態: 會影響到論文的證據力, 是所謂的retrospective還是prospective; 是所謂的cohort, case control, 還是randomized control trial, 詳細的可以去看我以前的文章(點此)
再來就是在閱讀統計細節時, 需要注意到以下幾個細節:
1. variables(變數): 變數可以簡單分成continuous(連續) or discrete(離散)
2. distribution(分布): 觀察變數分布非常重要, 因為可以決定之後用的統計方法, 常見的有以下幾種:
(1) uniform distribution
(2) normal distribution
(3) Poisson distribution
(4) binomial distribution
3. sampling(取樣方法):
(1) simple
(2) stratified
(3) cluster
reference:
1. coursera
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