“統計真的很難”......這是多數人接觸到統計學常有的反應，但是統計真的有這麼難嗎？到底大家覺得難在哪裡？就跟大家分享一下我學統計這幾年的心得吧！（推眼鏡）
字典上統計的定義：
The practice or science of collecting and analyzing numerical data in large quantities, esp. for the purpose of inferring proportions in a whole from those in a representative sample - Oxford Dictionary (1)
收集同一範圍內的事物，加以整理、計算，運用數字表示眾多事實的特性，並觀察其全體相關和演變情形，所作的比較、研究 - 線上國語辭典 (2)
其實就文字的解釋好像滿清楚直覺的，怎麼課越上越不知道自己在做什麼呢？（純屬個人學習心得，大家上課還是要認真 ）就我學統計跟幫別人解決統計問題的經驗，這裡就列出幾個常見的gap：
- 沒法解釋到底要分析什麼問題
- 不清楚自己的資料結構是什麼？
- 以為統計只是”套公式”
- 知道很多方法，但是不知道用在哪裡
- 軟體跑出來的結果不知道怎麼解釋，也不知道對不對
- 翻譯名詞太多，其實都是講一樣的東西
- 想要跟別人做一樣的東西，但是其實長得一點也不一樣
- 其他......
接下來，我就試著用比較簡單的語言來幫大家突破心防吧！
一定要講喝奶茶的故事！先跟大家分享一個喝下午茶可以被寫成書的故事 (3)。英國統計學家Ronald Fisher(17 February 1890 – 29 July 1962)某日與朋友們喝下午茶的時候，突然有位女士表示可以喝得出奶茶是”茶加奶“還是“奶加茶”！
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| 喝奶茶示意圖？？(4) |
這一個看似簡單的問題，卻引起Mr. Fisher想要用科學的方法來看看這位女士是否真能夠分得出”茶加奶“還是“奶加茶”。於是，他用這兩種方法調製出數量相同的奶茶，那位女士在不知情的情況下寫下她的結果，最後Mr. Fisher再將結果拿來比較試喝的結果與正確答案的差異。大家可以猜猜看最後這位女士真的有喝得出不同嗎？這個故事其實在告訴我們“統計其實可以很生活化的”！！
FYI: 這是學統計跟研究法最重要的一門科目“實驗設計Experimental design”(不是指在實驗室用化學藥劑的那種實驗唷）的雛型！實驗設計的東西我們後面再慢慢聊吧！
統計其實無所不在阿！邊喝奶茶，我們想想看生活中我們用了哪些統計。舉例來說，我們常常需要搭乘捷運，你知道每天、每月、還是每年搭乘的人次嗎？哪一站會是每天旅客進出量最大的呢？今年搭乘的旅客跟去年比有明顯的成長嗎？哪一個年齡層的旅客最常搭乘捷運呢？........要回答這些問題，其實都需要統計分析啊！
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| 臺北捷運公司運量統計表2013/05 (5) |
除了捷運運輸量，小到我們每月的平均花費、選票統計與候選人得票率、工廠的品質管理、病人的存活率、甚至大到全國出生死亡率......等等，其實都與統計脫離不了關係的！所以，其實我們的生活與生活很貼近，甚至我們平時都在使用，但是為什麼把統計課本打開卻又變成了“天書”呢？
統計分析其實是多種語言的應用！簡單地說，統計分析就是把我們收集來的資料，經過一些整理與計算出結果，再用我們自己的語言來解釋那些結果。可以說把數學語言變成統計語言最後再“翻譯”成大眾能夠瞭解的語言。那為什麼統計學這麼難懂呢？因為“統計學”是一門學問，既然是學一門學問，寫書跟教書的人當然都是使用“專業術語”來教課（並沒有錯），但大家在矇懞懂懂之下，好像那些公式還相對比較好懂，所以就選擇去記公式，後來就只套公式這樣的回圈，到最後真的在統計這個叢林裡迷失了！
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| 危險的森林？？？(6) |
說的這麼簡單，為什麼那些“檢定、統計量、常態分配、一堆講不出名字的分配、顯著不顯著、p值.......”都搞不懂在做什麼？為什麼我們需要知道那些東西？統計學上那些名詞的定義當然是用統計學跟數理的方法，也就是統計的語言去定義它（就像我們不會在醫學教科書裡看到定義缺血性中風是”腦部的血管被堵住了“這樣的文字吧！），但經過多年的經驗與發展，這些所謂的專業名詞也開始有更簡單白話又精確的解釋，雖然坊間已經有許多簡易的統計書籍，但還是沒辦法跳脫既定的框架跟用詞（尤其是翻譯過後，同一個名詞有不同的翻譯@@），真的很可惜！這麼說好了，要學會怎麼使用統計這個工具，不只要認識統計語言，更重要的是要瞭解他們背後的應用意義，才會真的應用自如啊～
但是如果真的要學好統計，或者你是研究生或統計相關科系，那就乖乖把統計理論跟推導吃下去吧！
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| 吃？ (7) |
實證醫學Evidence-based medicine or practice可以定義為 (8)：
Evidence based medicine is the conscientious, explicit, and judicious use of current best evidence in making decisions about the care of individual patients.
利用正當、精確的方法得到的最新且最佳的證據來支持對於病患的醫療決策與處置行為亦即，以實證醫學的角度，我們的所有醫療處置行為都要有臨床研究的證據來支持，但是這是一個理想，有時真的很難依照現在的標準來進行臨床試驗。例如：目前沒有臨床試驗來驗證adrenaline跟其他的antihistamines對於治療anaphylaxis效果的差異，因為adrenaline被公認為第一線的藥物，但如果要試驗，勢必對某些患者給予其他非第一線藥物，那在倫理上就有問題了！想想我們EMT的單項技術規範或者是clinical practice guidelines，其實還有很多院外的處置都沒有研究證據的支持，所以其實可以不用太驚訝如果某天某項處置已經不在院外使用了！
這個好像離我們有點遠，那我們拉近一點好了
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| Ambulance Victoria Anual Report 2011/12 (9) |
這是澳洲維多利亞省緊急救護服務於2011/12年的年度報告：
第一點：92.4%的嚴重的心臟及創傷疼痛患者接受到顯著的疼痛緩解
第二點：97%的患者滿意或非常滿意救護服務第三點：52.6%成人VF/VT心臟停止患者抵達醫院時恢復生命徵象
第四點：29.3%成人VF/VT心臟停止患者存活並且出院
從這份年度報告的其中一個表格，我們可以發現這四個指標在今年都有達到並超過既定的目標！這是一個很基本的統計分析結果的格式，透過我們平時寫的救護記錄表來累積年度的救護出勤與病患數據資料庫，來分析我們想要知道或解決的問題。這個資料收集與分析的過程我會在陸續的文章中分別說明。舉例來說，如果我們做出了類似的統計結果，發現我們的OHCA到院前ROSC比率低於10%，那我們可以討論些什麼呢？出勤時間？插管率？出勤人數？是否給藥？胸外按壓時間？人員訓練？.......等等我們記錄在救護記錄表上的東西，是否成為影響到院前ROSC的比率呢？如果某些項目對於ROSC是有相關的，那我們可以怎樣去進行改進呢？.....一項一項地抽絲剝繭，也許我們會發現某些我們認為有影響的項目經過統計的分析卻其實沒有影響，那我們就可以討論其中問題在哪裡了？是統計上的顯著還是臨床上的顯著呢？是不是很有趣啊！
國外到院前救護的研究不多，在台灣，針對院外的研究更少，EMT實際參與研究的人數更少！！
EMT用血汗跑救護＝辛苦地收集資料，結果卻不是自己去進行分析，少了很多真正參與院外急救過程的人，也就可能少了很多研究分析人員想不到的看法跟論點！！！！！！！（這才是重點）
所以之後的文章就是會以EMT的角度來看統計分析，讓目前或即將或想要參與救護資料分析的EMT們可以更容易上手！
統計其實不是這麼難上手，只要有心學，有好心人幫忙引導重要的觀念，你可以把它玩弄於股掌之間！（哈？）有興趣的人一起加入吧！講理論我也會自己講到睡著，所以我們會利用一些例子來應證那些理論，讓統計成為我們的好朋友吧！
問題討論
雖然這只是一個前言而已，但我相信大家都躍躍欲試了吧，那就丟幾個問題大家來討論看看好了：
- 你的救護經驗當中，假設目前都沒有任何研究證據的前提下，有什麼評估或處置方式你覺得有疑問，想要提出來透過研究來驗證呢？
- 如果你手邊已經有救護的年度或當月資料，試著用你認為你會的方法來分析這份資料，你可以做出怎樣的分析結果呢？
- 這裡有兩本書推薦“生物醫學統計概論 3版”與“統計，改變了世界”，影響我很大，所以大家可以去翻翻看，再跟我分享心得吧！
如果不想直接回覆，可以寄mail跟我討論喲！
(1) Oxford Dictionary Online http://oxforddictionaries.com/
(2) 教育部重編國語辭典修訂本 http://dict.revised.moe.edu.tw/
(3) The Lady Tasting Tea http://books.google.com.au/books/about/The_Lady_Tasting_Tea.html?id=ej9xytYdkyAC&redir_esc=y
(4) 喝奶茶的美女圖片來源 http://www.facebook.com/photo.php?fbid=10151525711798380&set=a.10151525711788380.1073741837.189979853379&type=1&theater
(5) 台北市捷運局統計資料 http://web.trtc.com.tw/RidershipCounts/c/10205.htm
(6) 危險的森林 http://www.alicia-logic.com/capsimages/LOTR_Fell027_RingWraith.jpg
(7) 吃？ https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEg1HDOSqlHHs241ZhUihqTp8XABf9AgwFzl_1HJ3NPN1L1CMakWWSKoxoHF7cbFsU5b1JUrVzICLgEJvnYQgyarw40WUhgVWP5uT0jx8LpYdK_E7ii8FZEeC4CNs6effsevjcsVEQ9ZY1I/?imgmax=800
(8) Sackett DL, Rosenberg WM, Gray JA, Haynes RB, Richardson WS (January 1996). "Evidence based medicine: what it is and what it isn't".BMJ 312 (7023): 71-2.
(9) Ambulance Victoria Anual Report 2011/12 https://docs.google.com/viewer?url=http%3A%2F%2Fwww.ambulance.vic.gov.au%2FMedia%2Fdocs%2FAV%2520Annual%2520Report%25202011-2012%2520Web-d8ebb0d0-2bd2-402d-9dd2-4af241ab5506-0.pdf
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