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
作者：Geoffrey James
版权声明：
本网站所有注明“来源：梅斯医学”或“来源：MedSci原创”的文字、图片和音视频资料，版权均属于梅斯医学所有。非经授权，任何媒体、网站或个人不得转载，授权转载时须注明“来源：梅斯医学”。其它来源的文章系转载文章，本网所有转载文章系出于传递更多信息之目的，转载内容不代表本站立场。不希望被转载的媒体或个人可与我们联系，我们将立即进行删除处理。
在此留言
小提示：本篇资讯需要登录阅读，点击跳转登录
继续努力
63
好好学习
100
好文章
104
小手一抖，一分拿走
113
好好学习一下
101