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每雙週五發刊|統計方法應用解析、研究設計常見陷阱提醒、數據決策品質治理新知

匯東華統計顧問 · 陳秀敏 博士

本頁彙整往期匯東華電子報網頁版,最新一期列於最上方;各期網頁版內容與當期發送之電子報信件相同。

第 5 期 · 2026/9/18(五)

p < 0.05 就有意義嗎?

研究結果報告 p < 0.05,就代表有實務意義嗎?本期說明效果量、信賴區間與最小重要差異三個數字各自回答什麼問題、怎麼一起判讀,並附一頁對照表與送審前的改寫對照表。另有臨床預測模型系列第 2 篇,以模擬圖與公開資料重分析說明 ROC 曲線、校準圖與決策曲線三者的判讀與整合;研究誠信與 AI 治理系列第 4 篇,依衛福部三階段九項指引整理醫院導入生成式 AI 的五項治理重點;以及 SPSS 常態性檢定從選單操作到結果判讀的完整路徑。

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第 4 期 · 2026/9/4(五)

AI 自檢到問題,不等於問題被處理。人工驗證不可或缺

執行迴歸分析時,類別變數如何設為虛擬變數?本期用一份 200 人的示範資料,在 SPSS 裡把建立虛擬變數、選參考組、跑迴歸整套做一遍,並附「四欄全放」的實測結果。另有 ChatGPT 八個短指令對應四種常見痛點並附修改前後對照、臨床預測模型系列開篇逐項導讀 TRIPOD+AI 的 27 項條目並附 52 項對照表,以及從 800 條 AI 研究軌跡實測中整理出的四件自查項目。

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第 3 期 · 2026/8/21(五)

把關這件事,不能外包

統合分析被撤稿,通常是哪裡出了問題?本期先給三類真實出現過的方法學缺陷,依據是 187 則有明確理由的撤稿通知。另有專欄「研究誠信與 AI 治理」No.02 談 AI 去技能化的證據目前走到哪裡、文獻檢索工具 Elicit 如何用一句研究問題找證據並整理成可核對的表,以及變項本身不顯著但交互作用顯著時該不該留在模型裡的方法論問答。

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第 2 期 · 2026/8/7(五)

經得起追問的證據:換一種做法,結論還在原地嗎

本期從一則審稿意見談起:審稿人只說結論可疑,卻沒給解法,而他要的變數在資料庫裡根本不存在。另外帶來全新專欄「研究誠信與 AI 治理」的第一篇、《Nature》報導的開源學術潤飾工具,以及 8 月課程資訊。

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第 1 期 · 2026/7/24(五)

生成(Output)≠ 完成(Outcome),判斷力為核心

本期先從「審稿人最常打回的方法學問題」談起;也帶來一則統計史上的偏誤新知、AI 文獻品管師工具更新,以及 8 月課程資訊。

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數據是礦藏,數據清洗是挖出鑽石的第一步,尤其是巨量知識。數據清洗或串接執行過程需要細心與專注,且有可能會消耗許多時間和精力,就由我們來替各位處理掉這個大麻煩。

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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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