學習基本統計詞彙與概念 -- 療效驗證型論文

閱讀醫學期刊的療效驗證型論文，讀者需要孰悉那些統計方法與數據解讀(但不包含研究設計相關)之基本知識?相關詞彙請提供英文。

ChatGPT: 閱讀醫學期刊的療效驗證型論文時，讀者需要熟悉一些統計方法和數據解讀的基本知識。以下是一些重要的概念：

1. 描述性統計(Descriptive Statistics)：包括平均數（mean）、中位數（median）、眾數（mode）、範圍（range）和標準差（standard deviation）等基本的統計量。
2. 推論統計（Inferential Statistics）：這包括信賴區間（confidence intervals）、標準誤（standard error）和顯著性水平（p-values）。
3. 假設檢定（Hypothesis Testing）：你應該理解虛無假設（null hypothesis）和對立假設（alternative hypothesis），以及如何接受或拒絕假設。
4. 相關性和迴歸分析（Correlation and Regression）：相關性用來確定兩個變數之間的關係。迴歸分析用於基於其他變數來預測某個變數【或變項，我偏好使用變項】。
5. T 檢定和變異數分析（T-Test and ANOVA）：這兩種方法用來比較兩組或多組的平均值。T 檢定用於比較兩組，而變異數分析用於三組或以上。
6. 卡方檢定（Chi-Square Test）：這是用於分析類別資料的統計檢定。這種檢定被應用於類別資料的群組，以評估觀察到的群組間差異可能是偶然產生的機率。
7. 效應值（Effect Size）：這是對一種現象大小的定量度量。在實驗中，它是各組之間差異的大小。
8. 羅吉斯迴歸（Logistic Regression）：當預測變數是二元或分類時，常用此方法。這常用於醫學研究中，例如預測疾病發生（是或否）的可能性。
9. 多元迴歸（Multiple Regression）：這是一種統計技術，可以用來預測基於兩個或更多預測變數的結果變數。
10. 多變量分析（Multivariate Analysis）：這是一種統計方法，用於分析三個或更多變數之間的關係，以確定變數之間是否存在顯著關係。
11. 總分析/後設分析（Meta-Analysis）：總分析是一種統計技術，將來自多個獨立研究的結果結合在一起，以產生更有力的結論。

這些都是基本概念。更進階的論文可能需要了解更為複雜的統計概念和技術。理解這些將有助於深入了解研究及其發現。

【Note 1: 入門者，如未修過相關統計課程者，以上相關概念的學習目標以 WHAT 為主--瞭解初步概念與使用目的為主。無須探究 HOW--如何計算/使用軟體分析，亦無須探究 WHY --為何採用此分析/使用條件等

Note 2: 上述11種統計方法，亦經常用於其它類型的研究，如描述/探索性研究】

請解釋2.推論統計，相關詞彙請提供英文

ChatGPT: 推論統計（Inferential Statistics）是一種統計學的分支，主要的目的是從樣本數據中推斷或推測母體的性質。以下是一些關鍵概念：

• 信賴區間（Confidence Intervals）：信賴區間是一種估計母體參數（例如平均數或比例）的範圍。例如，如果我們說一種藥物的治療效果的信賴區間是30%到40%，這意味著我們相信真實的治療效果在這個範圍內。
• 標準誤（Standard Error）：標準誤是樣本統計量（如平均值或比例）的標準偏差。它是一種衡量樣本統計量可能有多遠離母體真實值的方式。
• 顯著性水平（Significance Level, commonly represented as α）：顯著性水平是決定統計結果是否顯著的閾值。它通常設定為0.05，這意味著如果樣本結果的發生機率小於5%，則視為顯著。
• p值（p-value）：p值是在虛無假設為真的前提下，出現樣本統計量或更極端情況的概率。如果p值小於顯著性水平（例如0.05），則我們拒絕虛無假設，並認為結果具有統計顯著性。

透過這些概念，我們可以根據樣本數據對母體做出更準確的推測，並理解結果是否具有統計顯著性。

請解釋3.假設檢定，相關詞彙請提供英文

ChatGPT: 假設檢定（Hypothesis Testing）是一種統計方法，用於決定一個特定的假設是否為真。此方法透過分析樣本(sample)數據以檢定整體（母體, population）的假設。

在假設檢定中，一般研究人員先設定二種假設：

• 虛無假設（Null Hypothesis, H0）：這是我們試圖推翻的假設。它通常表示為沒有變化或沒有差異的情況。例如，虛無假設可能是“藥物A與安慰劑對疾病X的影響二者無差異”。
• 對立假設（Alternative Hypothesis, HA 或 H1）：這是我們希望證實的假設，即存在一種影響或差異。例如，對立假設可能是“藥物A對疾病X的影響比安慰劑更有效”。

然後我們根據收集到的數據以檢驗這二種假設。如果收集到的數據足夠證明虛無假設是不真實的（或者說，對立假設是真實的），我們就會“拒絕虛無假設”並接受對立假設。否則，我們就“不能拒絕虛無假設”。

最後，我們通常會用一個 p值（p-value） 以幫助我們決定是否要拒絕虛無假設。p值是在虛無假設為真的前提下，觀察到樣本數據（或更極端數據）的機率。如果p值非常小（例如小於0.05），我們通常會拒絕虛無假設。

解讀治療成效的數據時，如 p value, effect size (效應值), confidence interval (信賴區間)，standard error(標準誤)這4者各有何特點與差異，請製表說明之。相關詞彙請提供英文。

以下是關於 p值、效應值、信賴區間和標準誤的基本特點和差異：

統計指標	特點	解釋
p值 (p-value)	p值反映如果虛無假設為真，出現當前樣本數據的機率。	p值越小，表示我們的結果或是觀察到的差異越不可能只是隨機發生。常見的門檻值為0.05，如果p值低於此數值，我們就認為結果具有統計顯著性。
效應值 (Effect Size)	效應值是一種量化測量，用於表示研究變數間關係的強度或實驗結果的重要性。	效應值能夠幫助我們了解觀察到的差異或關係的實際（實質）重要性/大小，而非僅僅是統計顯著性。例如，一個實驗可能有一個非常小的p值（即統計上顯著），但效應值可能很小（表示實質上的差異並不重要）。
信賴區間 (Confidence Interval)	信賴區間是一種範圍估計，用來表示我們對於某個母體參數的估計的不確定性。	信賴區間提供一種估計我們的結果可能的範圍。例如，一個95%的信賴區間表示我們有95%的信心，該區間包含真實的母體參數。
標準誤 (Standard Error)	標準誤是一種衡量樣本統計量如何因抽樣誤差而從母體參數偏離的尺度。	標準誤愈小，表示我們的估計愈接近母體的真實值。標準誤也常用於計算信賴區間。

希望這表格能夠清楚解釋這四種統計指標的特點與差異。請注意，這些指標通常一起使用，以提供對研究結果最完整的理解。

請解釋信賴區間（confidence intervals）之概念，以及其常被使用之目的。並以職能治療相關研究為例說明。

另可考慮練習--英文閱讀!!

ChatGPT

Confidence intervals (CIs) are a type of estimate used in statistics that indicate the reliability of an estimate. It provides a range of values which is likely to contain the population parameter of interest. Confidence intervals are usually stated with a confidence level, typically 95%, which represents the probability that the interval will contain the true parameter value in repeated sampling.

The main purpose of using CIs is to provide an indication of the uncertainty or precision of a sample estimate of a population parameter. They provide a range within which we expect the true population value to lie with a certain level of confidence.

In the context of occupational therapy research, for example, suppose a researcher is studying the effect of a new occupational therapy intervention on improving the motor skills of children with cerebral palsy. After conducting a study with a sample of children, the researcher might report that the average improvement in motor skills score is 10 points, with a 95% CI of 8 to 12. This means that the researcher is 95% confident that the true average improvement for the entire population of children with cerebral palsy who receive this intervention will be between 8 and 12 points. The CI provides a measure of the precision or certainty [或上述的 reliability] of this estimate.

When interpreting the results of a study, it's important not just to look at whether an effect is statistically significant (typically indicated by the p-value), but also to consider the size of the effect (measured by the effect size) and the precision of the estimate (given by the CI). A wide CI might indicate that more research is needed to precisely estimate the effect of the intervention, while a narrow confidence interval might provide strong evidence of a beneficial effect.