九招教你快速识别不真实数据？
2016-01-23 Geoffrey James MedSci原创
MedSci评：这里说的数据，指的不是医学数据，但是医学数据同样如此，如何保证数据的真实性，不仅仅是数据不造假就够了，而是数据能代表“真实世界”。MedSci经常与临床医生打交道，每天都能接到大量医生的数据，现在越来越多发现很多数据是“不造假”（每个病例都是真实的），但数据“不真实”（不能代表真实世界人群的规律）。数据背后是研究设计，我们在研究设计中往往会出现各种各样的问题，例如随机对照研
MedSci评：这里说的数据，指的不是医学数据，但是医学数据同样如此，如何保证数据的真实性，不仅仅是数据不造假就够了，而是数据能代表“真实世界”。MedSci经常与临床医生打交道，每天都能接到大量医生的数据，现在越来越多发现很多数据是“不造假”（每个病例都是真实的），但数据“不真实”（不能代表真实世界人群的规律）。数据背后是研究设计，我们在研究设计中往往会出现各种各样的问题，例如随机对照研究的随机出了问题，观察研究样本选择出了问题，统计中误用了统计方法出了问题，数据是不是第三方收集的？原始数据是否公开？数据背后是否有赞助商？收集数据时是否采用诱导性方法？这些在医学中都是非常常见的。这篇文章有一定的借鉴意义。如果进一步了解相关知识，还可以看MedSci学院视频，可以下载我们的APP观看正文： 决策本身就够困难的了，更不要说是根据一些糟糕的数据做出决策了。 好的决策应该是“数据驱动”的，但是如果数据有效性不好，就不可能据此做出好的决定。我的整个职业生涯几乎都在做市场调研和调查数据分析方面的工作，根据我的经验，我已经找到了一个试金石，能够判断一组业务数据是否值得在决策过程中引用。 要想从有效
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受教了
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诶。忽悠人的东西让人防不胜防
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有意思
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端正态度，实事求是，树立良好的科研之风
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还是在app上面比较好，在网页上面还要注册，在app上面可以直接打开看
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