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由於平台的推廣,加上網路時代快速的要求,網路問卷已經愈來愈普遍,也愈來愈被大家接受。現在不只消費者調查,觀眾、遊客、員工調查也大量在使用網路問卷。

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筆者這次將利用Joinpoint軟體官方提供的資料,來介紹Joinpoint軟體的操作與需要注意的細節(主要針對筆者在學習過程中所遇到的狀況)Joinpint軟體的操作可分為四個區塊:

操作步驟

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參、文獻排序

在多篇文獻的排序中(包含內文引用或後續的參考文獻),中文的文獻須排列在英文文獻之前,除此之外,中英文獻的排序規則並不完全相同,以下將分開說明,並依據規則的先決條件依序呈述。

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貳、參考文獻

參考文獻是在本文之後,將有用到的文獻全部彙整,書寫樣式基本上以第一行靠左對齊,第二行以後為縮排兩字元。在呈現的部分,會因為文獻屬性差異而呈現不同內容,下面筆者將列出一些常用的文獻屬性來歸納。

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正在進行研究或攻讀學位的您,一定常被要求以APA格式撰寫報告或論文,所謂的APA格式是指美國心理學會(American Psychological Association)出版的《美國心理協會刊物準則》,目前是一個為廣泛接受的研究論文撰寫格式,特別針對社會科學領域的研究,用來規範學術文獻的引用和參考文獻的撰寫方法。

由於中文與英文在撰寫上有一定的落差,所以真正的APA格式其實無法完全100%套用在中文的報告上,網路上可以找到最完整中文版的APA格式規範應該就屬於臺北市立教育大學前校長林天佑所整理的版本,最後一版為2010年所整理的第六版至於書籍的部分則可以搜尋美國心理學會出版手冊:論文寫作格式(陳玉玲、王明傑,2011)或學術論文寫作:APA規範(張保隆、謝寶煖,2005)。

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上班族最關心的莫過於升遷與獎金,而每年或每季的考核決定了員工的未來,這不僅員工關心,主管或老闆也非常頭痛。但是,大家回想一下自己公司的考核,是否常有以下的毛病?

1.使用紙本評分表或EXCEL進行管理,怎麼催都有人不交,統計起來也費時費力…

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本篇文章介紹美國衛生研究院(National Institutes of Health (NIH))提供的Joint Trend Analysis software,這個軟體主要運用在長期趨勢資料分析(例如:想研究癌症的發生率在各個年代的變化),透過此軟體使用者可以很容易地根據資料產生不同的Joint regression model,此迴歸模型主要用來找出癌症發生率趨勢變化的轉折點(Jointpoint),可以回答哪一個時間點開始出現趨勢的變化(例如:發生率的下降或上升)。

在使用上,一開始使用者能藉由提供最小和最大轉折點個數。軟體將以最小轉折點個數(例如0個轉折點,此時圖形為一條直線)開始計算,並測試增加轉折點是否相較於前一個模型更具有統計顯著性,最後軟體能幫使用者找到一個最佳的模型(轉折的趨勢都有達到統計上的顯著),使用者能夠測試趨勢的明顯變化是否具有統計意義。此外軟體還提供查看每一個模型的圖形,從具有最小轉折點數量的模型到具有最大轉折點數量的模型,讓使用者可以用於結果的呈現。如附圖所示:

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比較療效時常見的偏誤(Sharma 等人)

Sharma 等人於 2019 年在《Clinical Epidemiology》發表了一篇名為『Observational studies of treatment effectiveness: worthwhile or worthless?』的文章2,本篇文章所提到的偏誤以及處理方式並非針對醫學資料庫,而是對於所有的觀察型研究都適用,而且針對的是前瞻性世代研究(prospective cohort study)。

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醫學資料庫常見的偏誤(Franklin Schneeweiss

  • 因果關係錯置

這是指因(介入/處置)與果(結果變項)在時間軸上的錯置,偏誤來源來自於事實上是結果變項決定了之後要做何種介入(或醫療選擇)。這種偏誤的處理方式很簡單,只要確認結果變項是發生在介入之後即可,亦即追蹤時間是從介入開始算。

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醫學資料庫研究目前佔目前醫學研究相當大宗,由於資料在研究想法產生之前就已經存在,而不需要再收案或追蹤,一旦可以有權限使用資料時,可以快速地做資料處理及統計分析進而發表,甚至搶先在臨床試驗之前就先有真實世界數據(real world data)的結果。

 

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