匯東華統計顧問有限公司
本頁為電子報網頁版,內容與 2026/9/4 發送之電子報信件相同。
您好,本期四篇文章,分別回答四個具體的問題。
科別、血型、職業這類類別變數存成 1、2、3、4,那是代號不是數量,直接放進迴歸會拿到一個無法解讀的係數,而軟體不會提醒你。第一篇文章用一份 200 人的示範資料,在 SPSS 裡把建立虛擬變數、選參考組到跑迴歸實際做一遍,也實測了「四欄全放」時 SPSS 會怎麼默默處理。
ChatGPT 的回答看不懂、太冗長、太亂、太像 AI,能不能靠一個短指令立即修正?第二篇文章用修改前後對照,示範八種立即見效的用法。
TRIPOD+AI 是 BMJ 於 2024 年發表的臨床預測模型研究報告規範,27 項主條目、52 個編號子條目,已取代 2015 年版。第三篇文章依八個大類逐項導讀每一條要寫什麼、為什麼要寫。
800 條 AI 研究軌跡的實測顯示,AI 檢查出問題、也把問題寫下來,卻仍把有問題的結論交出去,出現率 82.5%。第四篇文章列出四件你自己查得出來的事。
四篇的共同點是:工具給出的結果看起來都沒有錯誤或警告,缺陷與該查的項目,還是要自己動手核對才查得出來。
AI 自檢到問題,不等於問題被處理。人工驗證不可或缺。
科別、血型、職業存成 1、2、3、4,那是代號不是數量。直接放進迴歸會拿到一個無法解讀的係數,而軟體不會提醒你。本文用一份 200 人的示範資料,在 SPSS 裡從建立虛擬變數、選參考組、跑迴歸一步一步做完,並實測錯誤作法「四欄全放」時所得結果:SPSS會默默地自己刪掉一欄,報表照常產生,零錯誤零警告。而它刪掉哪一欄,實測顯示你無法預測,也無法指定。
設置、置入模型與判讀虛擬變數分析結果需要同時具備專業與技巧。當做錯時,軟體不會停下來,也不會報錯出紅字。模型的結構由研究問題決定,不由個別 p 值決定。
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看不懂、太冗長、資訊太亂、文字太像 AI?先找到你的痛點,再加上一個短指令。本文以修改前後對照示範八種立即見效的用法,也提醒:生成內容變得好讀,不等於內容已經可信。
先讓回答變得可用,再驗證它是否可信。真正的核心,仍是使用者的判斷力。
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BMJ 於 2024 年發表的 TRIPOD+AI,是臨床預測模型研究的報告規範,27 項主條目、52 個編號子條目,已取代 2015 年版且原文明講舊版不應再用。改版的原因是要讓迴歸與機器學習對同一張表。本文依標題、摘要、前言、方法、開放科學、病人與公眾參與、結果、討論八個大類,逐項說明每一條要你寫什麼、為什麼要寫,並附 13 項摘要專用清單、52 列完整對照表,以及哪些條目只適用開發研究、哪些只適用評估研究。臨床預測模型系列第 1 篇。
D 指開發研究,E 指評估研究。既開發也評估的論文,52 列全部都要對。
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800 條 AI 研究軌跡的實測:最常見的失敗不是漏看問題,是辨識到問題也有寫下來,但依然把原來有問題的結論交出去,出現率 82.5%。這代表「我有叫它再檢查一次」不構成把關。本文列出四件你自己查得出來的事。
AI 可以幫你找出問題。要不要因為那個問題而產生行動與改變結論,是你的工作。
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本頁內容整理自匯東華電子報第 4 期(發送於 2026 年 9 月 4 日)。電子報每雙週五發刊,下期 2026 年 9 月 18 日。
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全民健保研究資料庫、國外大型資料庫資料非常齊全,種類多,需要串接與清洗,進行正規化後才能更進一步進行資料探勘與統計分析。

Fig1.同一個Project資料散落在不同tables,無法使用

Fig2.整併與清理為可分析的table

Fig.3整理和分析後形成有意義的知識
概念與流程示意圖
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