2017年10月21日 星期六

卡方檢驗後的兩兩比較分析 (Post Hoc analysis after Chi-square test is significant)

    昨晚一位好朋友微信問在RxC(即多行x多列)的表格進行卡方檢驗後, 知道差異有統計學意義, 應如何進行事後的兩兩比較分析呢~

    我知她僅能使用SPSS統計軟件, 就告知她: 在SPSS進行卡方檢驗事後的兩兩比較分析, 一般只能拆表, 而且要修正每個檢驗的p值(即Bonferroni校正呵...)

    她又問到如何可以不用這樣"痛苦"? 我告訴她可以用R統計軟件吧... 但無奈她不懂R...
如有一數據集, 內容如下:
                 有效    無效
靜脈注射   25       7
肌肉注射   22       10
口  服 藥   15        17
    在SPSS的處理如youtube的視頻那樣, 哇... 真的"痛苦"! 在R軟件呢?
#第1部份:處理數據
dat<-matrix(c(25,22,15,7,10,17),nrow=3,ncol=2)
rownames(dat)<-c("靜脈注射","肌肉注射","口服藥")
colnames(dat)<-c("有效","無效")

#第2部份:矩陣-組間兩兩比較, 注意用Bonferroni法校正p,即0.05/3=0.017
chi<-chisq.test(dat)#總結果x2=7.1954,p=0.02739
chi1<-chisq.test(dat[c(1,2),])#靜脈注射與肌肉注射比較,結果x2=0.3204,p=0.5714
chi2<-chisq.test(dat[c(1,3),])#靜脈注射與口服藥比較,結果x2=5.4,p=0.02014
chi3<-chisq.test(dat[c(2,3),])#肌肉注射與口服藥比較,結果x2=2.3063,p=0.1288

#第3部份:快捷方法
#install.packages("fifer")先安裝這統計套件
library("fifer")#載入套件
chi.result<-chisq.post.hoc(dat,test="chisq.test",control=c("bonferroni"))
##結果
##             comparison        raw.p  adj.p
##1 靜脈注射 vs. 肌肉注射 0.5714 1.0000
##2 靜脈注射 vs. 口服藥     0.0201 0.0604
##3 肌肉注射 vs. 口服藥     0.1288 0.3865


    其實第2部份與第3部份任選1個即可... 而且紅色字內容只是註釋, 實際操作時沒有必要寫!
    結果與視頻的有不同, 是因R的chisp.test預設了作"連續校正的"(correct=TRUE). 如果改為correct=FALSE, 結果就完全一樣啦...

師生關係2 (Teacher-student relationship2)

    我相信每個人會有一個或一些影響他(她)的老師, 當然這個(這些)老師有好, 有不好; 有正面影響的, 也有負面影響的吧!? 對我影響較大的, 有兩位老師:
一位是中學時候的數學老師: 羅立仁老師;
另一位是博導: 陳清教授...

    小學時我的數學很差, 我想是因我笨外, 學校沒有將數學的解題思路教好等有關! 尤其在"方程式"解題上, 我更是一塌糊塗. 直到中學二年級時, 遇上羅老師, 他當時已是白髪滿頭的老人, 且由於他來澳不久, 滿口是福建腔, 被安排到語言實驗室(即英語會話室)作操作員, 負責機械的維修等; 偶爾也會擔任一些數學的督課班... 我已忘記是如何開始向他討教的, 只記得每當我數學有不明白, 就會跑到會話室找他, 他就會在紙上詳細地將題目解答, 並說明了解題的思路. 我最記得他說: 不要太多花巧, 要每步將題解出來... 在他的教導之下, 我的數學是有明顯的進步, 雖不至於前矛, 但起碼也能"過關"呵... 師生共相處了4年, 直到我高中畢業離校; 羅老師不久後因退休而離校, 之後便回到梅州過著"對著數學日與夜"的快樂日子吧! 雖然曾在澳門碰上他, 並與他飯茶, 但已是多年前的事, 衷心祝福他健康呢~~~
南方醫科大學公共衛生與熱帶醫學學院

    至於遇上陳清老師, 並以她作為博導, 可說是一種"緣份". 據知, 我是南方醫科大學(原第一軍醫大學)公共衛生與熱帶醫學學院的第一個"澳門仔". 回顧讀博的3年,以及畢業離校後的聯絡,她教曉我的就是"謙卑"呵... 至今我都一直與老師聯絡著呢...

    但願我曾教過的學生, 對我的評價不是太差吧~

2017年10月5日 星期四

師生關係 (Teacher-student relationship)

    數一數, 帶學生進行研究和論文寫作已有多年及多次. 當然自從到政府工作後, 就沒有正式的帶學生啦~ 期間有不少次被朋友或以往的學生邀請, 但為了養家, 只好辭謝呵! 又或當朋友身份, 出來喝杯可樂, 分享一下經驗還是可以的...

    在認識的很多學生中, 各人與我的關係都總算還好; 但仍有數個學生, 關係就很一般~~~究其原因, 我發現這數個學生, 大都抱著急於畢業, 急於求成、急於寫論文"交差"等急功近利的心態. 我很明白她們的, 有哪個學生不想早些畢業呢! 但能否畢業, 是否取得好成績畢業, 不只是交了論文, 答辯了就好的... 一個例子:
    早前(約一年前)一位以往的上司說: 你能作為"副導師"(co-supervisor), 幫手帶這兩位碩士研究生做論文課題嗎?
    "不好! 但作為舊上司的學生, 可當作朋友, 飲杯可樂, 分享一下經驗", 我說...
    原來這兩位"朋友"是政府的護理人員, 首次見面已開門見山地說, 她們只想畢業... 看過她們分享的論文後, 真的不敢恭為; 而且有些內容, 我懷疑兩人是互相抄襲的, 並曾直接指出問題所在; 但無奈地比面舊上司, 只好再次與她們見面, 分享些經驗. 第二次見面, 其中一個已很氣急敗壞地說, 她想什麼時候趕答辯, 但又要出國探親, 所以趕論文很辛苦... 其實我聽了也很無奈, 心想: 答辯的不是我, 你們來討教, 還這樣高傲; 而且我一毛錢也沒有收的, 只是比面舊上司. 之後我就對她們說: 你們認為可以的話, 就去答辯了吧...
    結果她們真的拿著這兩份"垃圾"一樣的論文去答辯...好似一個得了C等級, 一個要作重大修改後再答辯...!!!??? 我對這結果不覺意外, 反而覺得她們活該!

    與導師保持良好的關係, 虛心討教, 不耻下問, 帶著問題與導師討論, 這才是正道呢...

2017年9月23日 星期六

我一篇有關兒童傷害的普及文章(My article of first aid of child injuries)

    接孩子回家時, 在一機構的書架上, 看到新一期的《百份百家長》雜誌(它是免費的!), 心想: 不知我被邀稿的一篇文章有否被刊出呢? 於是便拿來翻翻, 喜出望外, 果然文章被刊出了...

    該篇文章是一篇普及文章, 主要講述兒童青少年常發生的運動傷害, 及其急救事宜. 有興趣的, 可到以下網址下載呵~ http://www.dsej.gov.mo/caet/p100/no49/p42-45.pdf
 

2017年9月10日 星期日

學習使用時空掃瞄軟件---SaTScan 2 (Learning to use the software of Spatial and temporal Scan --- SaTScan 2)

    為了加深對時空分析的認識, 我近期對此及其應用軟件SaTScan進行了更深入的研究:



時空分析的理論

檢驗事件(尤其是疾病)的發生在空間、時間、空間及時間的分佈上是否隨機性

隨機性  ~事件呈較平均的地理分佈(p≥0.05

非隨機性~事件呈現聚集現象p<0.05

完成事件的地理上的監測:偵測出呈顯著性的高發區(熱區)低發區(冷區)

統計量:最大似然值(maximum likelihood, MLH 
p值:蒙地卡羅模擬法(Monte Carlo hypothesis testing

可做到:

搜尋時間、空間、時間及空間的聚集事件

靈活調整的空間掃瞄的單位

不可做到:

生成聚集事件的地圖,因此需配合地理訊息系統(GIS)或制地圖軟件(Google Earth, QGIS, ArcGIS…

生成其他統計或回歸模型


時空分析的實踐

軟件:SaTScan, Google Earth

SaTScan:由哈佛大學公共醫學院Dr. Martin Kulldorff研發,應是目前唯一的時空分析軟件,又叫“Kulldorff”時空分析法。

Google Earth:將SaTScan的分析結果在Google Map呈現。



 實踐例子: 澳門2011年至2016年腸病毒感染的時空分析

目的:瞭解澳門2011年至2016年腸病毒感染的時間與空間的聚集性

問題:

有否時間與空間聚集性?

若有,在何時及何地?

資料收集:

從報章內容撰取數據…

製成Excel數據表

資料分析:Excel數據表內有發病人數(*.cas)及無病人數(對照組*.ctl),選用Bernoulli Model(伯努利模型)

結果研讀:(2011至2013年澳門中區的腸病毒感染有聚集現象)

CLUSTERS DETECTED

Location IDs included.: 1650, 1102, 1224, … 1621, 1114, 1236

Coordinates / radius..: (22.203412 N, 113.552529 E) / 0.70 km

Time frame............: 2011/1/1 to 2013/12/31

Population............: 856

Number of cases.......: 237

Expected cases........: 176.46

Observed / expected...: 1.34

Relative risk.........: 1.39

Percent cases in area.: 27.7

Log likelihood ratio..: 13.439157

P-value...............: 0.00026

2017年7月22日 星期六

學習使用時空掃瞄軟件---SaTScan 1 (Learning to use the software of Spatial and temporal Scan --- SaTScan 1)

    流行病學嘛~尤其是描述性流行病學! 要研究"三間分佈"呢~
    人間的分佈, 當收集到人口學特徵的資料後, 就較容易用普通的統計軟件分析;
    時間的分佈, 其實很多普通的統計軟件, 都有時間序列的分析方法, 雖然有點複雜, 但仔細研究一下, 相信都能解決到問題...
    空間的分佈, 很多統計的軟件也沒有這些功能, 因為GIS是一項較複雜的技術! 也是近今約30年慢慢發展的...如果是僅制作些空間分佈圖等, 現在都有些軟件能供應用! 如(偉大的R), QGIS, GeoDa..., SPSS據聞也有, 但能力就很"雞"~ (SAS我就不知道了!)

    但是我就不只滿足於這些, 要研究一下時間-空間的技術, 於是... 是好踏上這條... SaTScan路~~~ 也有人叫做Kulldorff時空掃瞄方法.

    即是說, 要進行時空掃瞄分析, 就要使用SaTScan軟件 (以我知, 暫時只有此款軟件才可完成此功能~ 不知R有沒有, 但肯定SPSS及SAS沒有吧)!

1. 下載這款軟件很方便, 只要到它的網站 (https://www.satscan.org/download.html) 作簡單登記後, 它就會透過電郵給你一個密碼! 然後就可以免費下載. 其實也可將它制作成免安裝的. 但我不做壞人家的規定呢...
輸入文件設定界面, 主要有三種文件要輸入: 個案文件, 對照組文件/人口文件, 地理定位文件
研究方法設定界面
輸出文件界面設定

2. 這款軟件並不難用, 但難在於它使用的資料準備、參數設定及結果的研判上.
2.1. 在資料準備上, 它可讀入很多的資料類型, 如dbf, csv, xls, txt等, 但我個人認為csv文件格式它讀入時較順利.
我同一個文件上, 最好有:
個案編號、
個案陽性數(case no)、 
對照個案數(control no---可計算伯努尼分佈Bernoulli distribution) 或 地區人口數 (population---可計算泊松分佈possion distribution)、
地區的經度(longitude)、地區的緯度(latitude)---可透過Google Earth取得!
2.2. 參數設定:最好使用50%人口, 看情況而定的馬可科夫鏈迭代次數(設定為999, 但小樣本可設為9999 或99999)
2.3. 結果最好配合Google Earth使用, 一目瞭然! (因為會生成KML文件)
在Google Earth 軟件輸出的結果--- 以紐約乳癌為例, 紅色為熱點---高發區, 藍色為低發區
    SaTScan對於疾病的空間, 時間聚集判斷很有用呢!!!

2017年6月17日 星期六

澳門科技大學健康科學學院畢業禮 (Graduation ceremony of Health Faculty of MUST)

2018年

    今年再被澳科大健康科學學院邀請, 作為校外嘉賓參與院內的畢業禮. 每年我都會很珍惜這個邀請, 除了是畢業禮, 更是舊同事們的每度聚會啦...
    見證著學院近年畢業生的人數越來越多, 說明了學院近年有了明顯的發展! 當然, 也有很多"可進步"的空間... 期望學院能朝向好的方向發展吧!
2018年6月9日攝於澳門科技大學健康科學學院
 

2017年

    每年的6月中旬, 我都會被邀作為嘉賓(其實是舊同事的身份), 回到澳門科技大學健康科學學院, 出席研究生的畢業禮!
    雖然我留在學院工作的日子不長, 數數只有約1年多的時間, 但與舊同事們的感情很好! 因為同事人數不多, 工作和說話都比較坦誠; 那些日子的確很開心呢~
    一幌已參加了5~6屆吧! 唯有一年是不能到會的, 因為那年亦是我博士畢業的那年...
每年我都會與畢業的研究生會合照, 並祝福她們前程似錦! 因為職讀的研究生能畢業是不易的! 2017.06.10