2016 / 11 / 25

那些重要的專有名詞:Meta-analysis 重要數值

 

講者:張凱閔

 

 

 

 

Meta-analysis 的書,隨便買都厚厚一大本,光是 fixed-effect model 就一大章,還沒講到 random-effects model 就投降,更別說後面的 heterogeneity、subgroup analysis、publication bias 等。

 

但是,這就像我們去買汽車的教科書,光引擎原理就一大章,還沒講到缸內直噴、渦輪增壓、油電混合就投降,更別說後面的傳動系統、主被動安全、自動駕駛。

 

不過,難的是懂「汽車原理」,如果只想學會「開車」,並不難。難的是懂「meta-analysis 公式與理論」,如果只想學會「發表 meta-analysis 文章」,並不難。

 

從「學問」的角度去看,那可是一片森林,人家「寫教科書」的,自然應該全部涵蓋。但我們在這浩瀚森林中,不過是個「採香菇」的,你只要知道在哪裡可以找到香菇、應該怎麼採、如何避免採到毒菇,然後順利的把香菇帶到市場上賣,就行。

 

延續這樣的概念,如果我們反過來,不從 meta-analysis 的理論與公式教,而從「剛開始發表 meta-analysis」所需要知道的統計項開始教呢?

 

就像教了油門、煞車、方向燈之後,讓你先上路,在安全的環境逐漸熟悉。駕輕就熟之後,有了自信,你想學任何汽車的原理甚至改裝,自然水到渠成。

 

這堂課,我們不講複雜理論,只講實際應用的重要概念。減少混亂,化繁為簡。

 

雖說是「簡」,但在寫作、投稿、審閱過程中,重要的眉角,依然將以最實用的角度,與您分享。

 

 

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