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臨床研究不同於自然科學的研究(例如物理、化學),其不可控制的變因非常多,不易證實某種操弄因子(Manipulated variable)的效果,也很難證實該研究的可重複性(Repeatability)。因此在近10幾年來的醫學研究,產生了許多報告指引(Reporting guideline),目的在於使得研究過程的訊息透明化以及對於研究結果的標準化報告,最終達到降低研究偏差的目標。

表一列出較為常見研究類型的報告指引,包括隨機試驗(Randomized clinical/controlled trial, RCT)的CONSORT statement、系統性回顧(Systematic review)或Meta-analysisPRISMA statement、觀察型研究(包括病例對照研究 [Case-controlled study];世代研究 [Cohort study]; 橫斷面研究 [Cross-sectional study])的STROBEstatement、以及針對例行性蒐集資料的觀察型研究(通常是資料庫研究)的RECORDstatement

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因政府帶頭召開,年金改革的議題炒得很熱。由於歷史因素,各人身處職業不同、年資不同,經歷年代也不一樣,所以每個人注意的點都不一樣。只是,各種退休基金愈來愈不夠用是事實,無論開源或節流,總是要改變,大家不接受也不行了。

筆者年逾45,工作已超過20年,累積相當的年資;但離法律退休年齡65,卻還有20年。在這個工作生涯的中點,不禁開始思考退休準備。個人目前除了國家法定的勞保、勞退外,平常從事定期定額的基金投資,自己的第一棟房子頭款就是這樣來的。

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2016 TED Al Gore: 關於氣候變遷的樂觀事實

Al Gore~前任美國副總統

Al Gore長時間為環保問題奔走盡力,演講中處處可以看到他的投入與熱情,每一句話,每一個口號他說出來就是和實驗室的學者或是腦充血的學生說出來不一樣,這是一場動感的演說。他用了大量精美的圖表及數據做他鋒利的武器,希望可以一刀一斧砍進每一個聽演講人的心,的確很令人動容。等了好多年終於帶來了一些好消息,令人振奮,不過我想這是一場無止盡的戰爭,人類是會用自己的智慧幫助自己還是毀滅自己呢?這不重要,先把冷氣打開我好熱!!

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在發展量表的程序上,預試是檢驗測量題目是否適切的重要程序,其中又以項目分析(Item-analysis)最為重要,除了透過量化指標去檢驗題目的適切性,研究者也應根據自己的需求及理論層次來評估(邱皓政,201014-2)。

項目分析所參考的指標數眾多,在社會科學的研究中,最常用的則是「極端組檢定」(comparisons of extreme groups)(又稱內部一致性效標法)及「校正項目總分相關分析」(corrected item - total correlation),利用求得各題項之決斷值(Critical RatioCR值)及相關係數(correlation coefficient),以瞭解各題項之鑑別力(discrimination)與同質性(homogeneity)為何,來作為選題的依據。

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2015年時筆者曾經寫過「寫好Meta-analysis文章的第一堂課:PRISMA檢核表」(網址:http://goo.gl/my89kO),接著這篇文章來介紹在執行Meta-analysis時有哪些必要的程序,以及簡略地介紹這些程序。補充說明,以下程序是筆者從事多篇meta-analysis後的個人經驗分享,並沒有特別的文獻佐證。

筆者將Meta-analysis的執行按照順序分成五大區塊,分別為一、文獻搜尋(Literature search)、二、研究品質評估(Quality of study)、三、資料萃取(Data extraction)、四、統計分析(Statistical analysis)以及五、出版偏差(Publication bias),以下分別介紹每個區塊的內容。

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在上一篇文章中,筆者介紹了雙變數的趨勢分析(Bivariate analysis / univariate analysis)的SPSS操作程序與報表解讀,不過當我們要考慮控制變項(Control variable or covariate)時,就必須使用多變項分析(Multivariable analysis),本篇文章將介紹在調整其他變項效果之下的趨勢分析。

在開始示範操作程序之前,要先釐清一個重要的觀念,通常我們看到的「P trend」指的都是「線性趨勢」(Linear trend),也就是一次方的直線關係。除了直線關係之外,也有可能存在著曲線關係,常見的有二次方(Quadratic)及三次方(Cubic)的趨勢,在此先不詳細介紹曲線關係,本文焦點在於介紹直線關係的趨勢分析。

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