影片地圖

這裡的每一支影片都是從某一章的「延伸觀看」蒐集來的,附上它在哪一章被推薦。清單由各頁自動彙整,不另外手動維護,所以不會和章節推薦的內容脫節。

中文影片

Principles of Epidemiology 03. Disease Occurrence and Prototype of Study Designs
繁中臺大開放式課程 NTU OCW· 92 min繁中,把設計的原型講得最完整。

出自 怎麼讀一篇臨床研究論文

Principles of Epidemiology 08. Case-Control Study 1: Principles
繁中臺大開放式課程 NTU OCW· 54 min繁中完整課程。本章第一、二節的內容在這裡有更完整的推導。

出自 病例對照研究

Principles of Epidemiology 09. Case-Control Study 2: M-H Methods & Selection Bias
繁中臺大開放式課程 NTU OCW· 68 min繁中。Mantel-Haenszel 方法與選擇偏誤,正是本章第四、五節談的東西。

出自 病例對照研究

臨床試驗 01. 課程簡介
繁中臺大開放式課程 NTU OCW· 100 min想把臨床試驗當一門課從頭上的話,這是繁中最完整的一套,本集是總覽。

出自 隨機對照試驗

文獻搜尋 – Cochrane Library + PubMed
繁中Cochrane Taiwan· 96 min繁中,實際示範怎麼把 PICO 轉成檢索式。第三節講的檢索策略,這支是動手版。

出自 系統性回顧與統合分析

如何選擇一個統合分析的研究題目
繁中杜裕康老師研究室· 11 min繁中,講的是題目怎麼選才做得成——這一步做錯,後面的統計再漂亮都沒用。

出自 系統性回顧與統合分析

用 AI 做臨床研究:做出論文第一張表 Table 1|該不該放 p 值?改用 SMD
繁中Colon & Code· 16 min繁中唯一正面處理「Table 1 該不該放 p 值、改用 SMD」的影片,正好是本頁第三、四節的內容。

出自 Table 1 與標準化平均差

AI 臨床研究實戰 EP6|Table 1 基線特徵表怎麼做:p 值的陷阱、常態性檢定、缺失值
繁中Colon & Code· 5 min五分鐘的濃縮版,把 p 值、常態性檢定、缺失值三個坑一次講完,適合先看這支再讀本頁。

出自 Table 1 與標準化平均差

醫學統計 EP10 t 檢定與非參數法
繁中EDMAN MURMURS· 10 min繁中、專為臨床醫師設計,十分鐘把 t 檢定與它的無母數替代品放在一起講。

出自 t 檢定與變異數分析

醫學統計 EP11 ANOVA
繁中EDMAN MURMURS· 14 min接續上一支,講 ANOVA 在比什麼、為什麼不是做很多次 t 檢定。

出自 t 檢定與變異數分析

醫學統計 EP04 標準差與標準誤
繁中EDMAN MURMURS· 14 min分不清 SD 與 SE 的話,本頁的信賴區間與中央極限定理那節會很吃力,先補這支。

出自 t 檢定與變異數分析

生物統計學一 45.【型一與型二錯誤】
繁中臺大開放式課程 NTU OCW· 4 min四分半的短單元,本頁第六節談多重比較時用的就是型一錯誤累積這個概念。

出自 t 檢定與變異數分析

醫學統計 EP12 卡方檢定
繁中EDMAN MURMURS· 10 min繁中、臨床導向,十分鐘把觀察值與期望值的比較講完,讀本頁前先看這支。

出自 卡方檢定與 Fisher's exact test

醫學統計 EP15 RR vs OR
繁中EDMAN MURMURS· 11 min卡方顯著之後要報的效果量就是 RR 或 OR,這支專講兩者的差別與各自的適用設計。

出自 卡方檢定與 Fisher's exact test

醫學統計 EP02 變數類型
繁中EDMAN MURMURS· 9 min選錯檢定多半源於誤判變項類型;不確定手上的變項是名目還是次序時先看這支。

出自 卡方檢定與 Fisher's exact test

醫學統計 EP13 線性迴歸
繁中EDMAN MURMURS· 13 min繁中、臨床醫師視角,係數與 R² 的中文說法在這裡有對照。

出自 線性迴歸

生物統計學一 93.【迴歸分析 (1)】Simple Linear Regression Model
繁中臺大開放式課程 NTU OCW· 22 min繁中,把簡單線性迴歸的假設一條一條列出來,正好對應本頁第六節在檢查的東西。

出自 線性迴歸

Lec04 統計學(二) Ch11.1-11.5 簡單廻歸分析與相關分析
繁中NYCU OCW· 143 min兩小時的完整推導,想把公式補齊再回來的話看這支;只想讀懂論文的話不必。

出自 線性迴歸

醫學統計 EP14 羅吉斯迴歸
繁中EDMAN MURMURS· 13 min繁中、臨床醫師視角的完整一集,術語的中文說法在這裡有對照。

出自 邏輯迴歸與勝算比

【Hands-on】L9 R: Logistic Regression
繁中MeDA School(洪弘)· 45 min繁中、研究所級的 R 實作,想把整個流程跟著敲一遍再看這支。

出自 邏輯迴歸與勝算比

【Lecture】L12 Generalized Linear Model (1)
繁中MeDA School(洪弘)· 41 min繁中、研究所級的廣義線性模型講義。本站盤點的中文影片裡沒有專講計數迴歸的一集,這支是最接近的。

出自 Poisson 與負二項迴歸

存活分析(Survival Analysis)
繁中Ming-Chieh Shih· 16 min繁中,從資料結構講起,中文術語對照可以直接拿來用。

出自 Censoring 與存活資料的結構

【Lecture】L19 Survival Analysis (1)
繁中MeDA(臺大公衛洪弘教授)· 44 min繁中研究所等級的完整講授,想把設限的數學基礎補起來看這一集。

出自 Censoring 與存活資料的結構

醫學統計 EP16 存活分析:解讀階梯狀 KM 曲線與風險比率
繁中EDMAN MURMURS· 11 min繁中,專為醫師設計,講的是「看到這張圖要讀什麼」而不是怎麼算。

出自 Kaplan-Meier 曲線與 log-rank 檢定

如何看懂 K-M 存活曲線:以 FLAURA 研究為例
繁中腫瘤科吳教恩醫師· 9 min拿一篇真的腫瘤試驗當例子走一遍,適合在讀完本頁之後看。

出自 Kaplan-Meier 曲線與 log-rank 檢定

存活分析(Survival Analysis)第二部分
繁中Ming-Chieh Shih· 18 min繁中,接續 B3-01 推薦的第一部分,這一集講到 Cox 模型與 HR 的中文說法。

出自 Cox 比例風險模型

【Lecture】L20 Survival Analysis (2)
繁中MeDA(臺大公衛洪弘教授)· 51 min繁中唯一講到假設診斷與殘差的完整課程,想補數學細節看這一集。

出自 比例風險假設與 Schoenfeld residuals

【Hands-on】L12 R:Survival Analysis
繁中MeDA(臺大公衛洪弘教授)· 19 min繁中的 R 實作課,示範存活資料在 R 裡怎麼整理與建模。想把本頁的程式碼真的跑起來,先看這支熟悉 survival 套件的操作。

出自 時間相依共變項

醫學統計 EP17 敏感度、特異度與預測值
繁中EDMAN MURMURS· 9 min繁中、臨床醫師視角,術語的中文說法在這裡有對照。

出自 2×2 表、敏感度與特異度

Principles of Epidemiology 10. Diagnosis, Tests, and Screening
繁中臺大開放式課程 NTU OCW· 60 min繁中完整課程。本頁最後一節談的驗證性偏誤,在這裡有更完整的流行病學脈絡。

出自 2×2 表、敏感度與特異度

實證醫學-診斷與篩檢
繁中rookie days 菜鳥日子· 31 min繁中,把篩檢與診斷兩種情境的差別講得比多數教科書清楚,對應本頁第五節。

出自 預測值與盛行率

好想告訴你的醫學統計-敏感性、特異性、陽性預測值與陽性概似比
繁中獸醫好想告訴你· 19 min繁中唯一正面處理「陽性概似比」的完整一集,術語中文說法在這裡有對照。

出自 概似比與 Fagan nomogram

ROC 系列 1/6:ROC 曲線是什麼
繁中EDMAN MURMURS· 13 min繁中六集系列的第一集,術語中文說法在這裡有對照。

出自 ROC 曲線與 AUC

ROC 系列 4/6:AUC 的兩大臨床陷阱
繁中EDMAN MURMURS· 13 min繁中,正好對應本頁第五、六節談的兩件事。

出自 ROC 曲線與 AUC

ROC 系列 5/6:最佳切點與代價權衡
繁中EDMAN MURMURS· 16 min繁中,正好對應本頁第二、四節:為什麼「最佳」取決於代價。

出自 切點選擇與兩條 ROC 的比較

ROC 系列 6/6:罕見疾病與過度樂觀陷阱
繁中EDMAN MURMURS· 17 min繁中,對應本頁「在同一份資料裡挑切點」那一節的樂觀偏誤,講法與這裡互補。

出自 切點選擇與兩條 ROC 的比較

AI 臨床研究實戰 EP7|預測 vs 分類、Data Leakage、Propensity Score
繁中Colon & Code· 10 min繁中,前半段正好在講「預測問題和因果問題不是同一件事」,對應本頁第一節。

出自 變數選擇

SEER 數據之臨床預測模型 課時10 模型驗證
簡中Bessie Hiram· 13 min簡中,把內部驗證的操作流程走一遍;術語的中文說法在這裡有對照。

出自 內部驗證與樂觀偏誤

SEER 數據之臨床預測模型 課時09 利用校準圖評價模型
簡中Bessie Hiram· 17 min簡中,把校準圖從畫到讀走一遍;中文術語在這裡有對照。

出自 校準

因果圖 DAG 是什麼?一張圖看穿因果的陷阱
繁中Colon & Code· 6 min繁中唯一正面講 DAG 的短片,正好對應本頁第三節。

出自 干擾、DAG 與該校正什麼

Principles of Epidemiology 05. Causal Inferences, Bias, Confounding, and Interaction
繁中臺大開放式課程 NTU OCW· 63 min繁中完整課程。想把因果推論當一門課上的話,這一集是本頁的教科書版。

出自 干擾、DAG 與該校正什麼

資料小探 – 傾向分數配對法
繁中資料科科講· 4 min繁中最短的入門,四分鐘建立畫面感,讀本頁之前先看這支。

出自 傾向分數配對

Outcome research: Causal inference & Propensity score II 傾向分數
繁中陳冠甫(長庚)· 64 min繁中完整課程,本頁每一節在這裡都有更長的版本。

出自 傾向分數配對

工具變數 (instrumental variables)
繁中李昱老師· 179 min繁中就只有這一門計量經濟脈絡的工具變數課程,沒有臨床版本。想用中文把數學搞懂的話這是唯一選擇,但例子全部是經濟學的。

出自 工具變數

【Biostatistics Corner】Meta-analysis 基礎篇
繁中Sardinosis· 10 min繁中、醫學生視角的統合分析入門,先建立「合併的是什麼」的整張地圖再進來看本頁的細節。

出自 效果量與變異數

醫學統計 EP18 統合分析:加權整合多項研究、看懂森林圖
繁中EDMAN MURMURS· 9 min繁中,核心就是「為什麼要加權」——本頁第三節在做的正是把那個權重拆開來看。

出自 固定效應與隨機效應

統合分析的異質性(Heterogeneity)
繁中杜裕康老師研究室· 11 min繁中談異質性最清楚的一支,台大生統教授親講。讀本頁前兩節之前先看,術語對照可以直接沿用。

出自 異質性:I²、τ² 與預測區間

統合分析異質性和小樣本研究偏誤
繁中杜裕康老師研究室· 10 min接續第一支,把異質性與小研究效應綁在一起談,正好銜接本頁最後一節與 B7-04。

出自 異質性:I²、τ² 與預測區間

為什麼傳遞性假設對網絡統合分析很重要?
繁中杜裕康老師研究室· 15 min傳遞性是整個方法的地基,而它不是靠統計檢定得出來的。讀本頁第一節之前先看這支。

出自 網絡統合分析:間接比較與治療排名

利用 Stata 進行網絡統合分析
繁中杜裕康老師研究室· 17 min從資料長相一路做到報表;本頁用的是 R,但報表上要看的東西完全一樣。

出自 網絡統合分析:間接比較與治療排名

使用 SUCRA 進行網絡統合分析治療排名
繁中杜裕康老師研究室· 18 min排名指標講得最完整的一支,正好對應本頁最後一節。

出自 網絡統合分析:間接比較與治療排名

元件網絡統合分析簡介
繁中杜裕康老師研究室· 19 min當「一種治療」其實是好幾個成分組成時(複方、合併療法)的延伸做法。本頁不談,但值得知道有這條路。

出自 網絡統合分析:間接比較與治療排名

英文影片

Types of Study Designs in Clinical Research Explained & Made Easy
ENThis Is Why with Dr. Busti· 51 min想先把各種設計的地圖建起來的話,這支一次講完。趕時間就跳過,本章第二節有濃縮版。

出自 怎麼讀一篇臨床研究論文

Cohort Studies: A Brief Overview
ENTerry Shaneyfelt· 6 min五分半的總覽,看完再讀本章第一節會比較有畫面。

出自 世代研究

Cohort study vs case-control study: everything you need to know in 5min
ENMichael Fralick· 6 min世代與病例對照的分野,這支講得最乾淨。

出自 世代研究

Case-Control Studies: A Brief Overview
ENTerry Shaneyfelt· 5 min五分鐘的總覽,先建立方向感再讀本章。

出自 病例對照研究

Case-control study explained
ENHenrik's Lab· 3 min三分半,圖解為主。

出自 病例對照研究

Randomized control trial (RCT) explained
ENHenrik's Lab· 3 min三分半鐘把隨機化在解決什麼問題講完,適合在讀本章前先看。

出自 隨機對照試驗

Intention-to-treat analysis: What is it and why is it important?
ENTerry Shaneyfelt· 5 min專門講 ITT 為什麼不能因為病人沒吃藥就把他移出去,與本章的〈第四步:意向治療分析〉搭配看。

出自 隨機對照試驗

Hazard Ratios – Best explanation for beginners
ENThe Pharmacist Academy· 3 min本章的模型是 Cox,先確定你對 HR 的解讀是穩的。

出自 預測模型研究

COX REGRESSION and HAZARD RATIOS
ENBiostatsquid· 11 min從迴歸到風險預測的橋接,看完再讀本章的「開發」那節。

出自 預測模型研究

Narrative vs systematic vs scoping review
ENResearch Masterminds· 9 min先把三種回顧的差別分清楚,本章第一節講的就是這件事。

出自 系統性回顧與統合分析

How To Conduct A Systematic Review and Write-Up in 7 Steps (PRISMA, PICO)
ENDr Amina Yonis· 18 min從 PICO 到 PRISMA 走完一遍流程,適合真的要動手做之前看。

出自 系統性回顧與統合分析

How to Critically Appraise a Systematic Review: Part 1
ENTerry Shaneyfelt· 8 min從讀者角度評讀一篇 SR,與本章最後的「常見誤用」對照著看。

出自 系統性回顧與統合分析

[R tutorial EP1] How to make baseline characteristics table / Table1
ENBedroom Medicine· 5 min想直接看套件怎麼一行產出這張表的話看這支,補上本頁刻意手算的那一段。

出自 Table 1 與標準化平均差

Table 1 in R with gtsummary
ENRverse Analytics· 1 min一分鐘示範 gtsummary 的產表流程,是 tableone 之外另一個常見選擇。

出自 Table 1 與標準化平均差

The Main Ideas of Fitting a Line to Data
ENStatQuest with Josh Starmer· 9 min最小平方法在做什麼,九分鐘看完再讀本頁第三節,「殘差平方和最小」就不再是口號。

出自 線性迴歸

StatQuest: Logistic Regression
ENStatQuest with Josh Starmer· 9 min九分鐘建立直覺:為什麼要把機率換成 log-odds、那條 S 形曲線從哪來。讀本頁「這個模型在解決什麼問題」那一節前先看。

出自 邏輯迴歸與勝算比

Logistic Regression Details Pt1: Coefficients
ENStatQuest with Josh Starmer· 19 min專講「係數怎麼變成 OR」,正好是本頁第四、五節在讀的那幾欄。

出自 邏輯迴歸與勝算比

Explaining generalized linear models (GLMs)
ENVery Normal· 12 min把線性、邏輯、Poisson 收進同一個框架。看完會發現這三章其實是同一件事換連結函數。

出自 Poisson 與負二項迴歸

Censoring and Truncation [Survival Analysis 2/8]
ENzedstatistics· 14 min本頁的最佳搭配。把 censoring 與 truncation 的差別講得比多數教科書清楚,讀完本頁第二節再看會更有感。

出自 Censoring 與存活資料的結構

Survival Analysis [Simply Explained]
ENnumiqo· 13 min十三分鐘的整體導覽,適合完全沒接觸過存活分析的人先看,建立整張地圖再進來看細節。

出自 Censoring 與存活資料的結構

Kaplan-Meier-Curve [Simply Explained]
ENnumiqo· 10 min十分鐘把 KM 的計算過程一步步畫出來,看完再回來讀本頁的公式會輕鬆很多。

出自 Kaplan-Meier 曲線與 log-rank 檢定

Cox Regression [Cox Proportional Hazards]
ENnumiqo· 6 min六分鐘的模型總覽,動畫把「風險比固定」這件事畫出來。

出自 Cox 比例風險模型

The Cox proportional hazards model explained
ENTileStats· 14 min把「比例」這個假設用圖一步步拆開,是本頁第一節最好的視覺補充。

出自 比例風險假設與 Schoenfeld residuals

Survival Analysis Part 9 | Cox Proportional Hazards Model
ENMarinStatsLectures· 14 min從模型推導講到假設的位置,看完會知道這個假設不是外加的檢查項目,而是模型定義的一部分。

出自 比例風險假設與 Schoenfeld residuals

Cox Proportional Hazard Models
ENEpidemiology Stuff· 10 min流病視角,重點放在假設違反時結論會怎麼歪,與本頁最後兩節搭配。

出自 比例風險假設與 Schoenfeld residuals

COMPETING RISK EXPLAINED
ENNienke de Glas, MD PhD· 9 min臨床流病視角的八分鐘短片,是本主題最省力的入門,看完再讀本頁第二節。

出自 競爭風險:CIF 與 Fine-Gray

Competing Risk Analysis
ENAmerican Joint Replacement Research-Collaborative· 8 min用關節置換登錄資料當例子——「翻修手術 vs 病人先過世」與本頁 MGUS 的情境完全同構。

出自 競爭風險:CIF 與 Fine-Gray

Easily Perform Competing Risks Survival Analysis with SAS Studio
ENSAS Users· 9 min軟體操作導向,用 SAS 的人可以直接對照;概念部分與 R 的做法一致。

出自 競爭風險:CIF 與 Fine-Gray

The Statistics of Life and Death | Survival Analysis
ENVery Normal· 15 min英文,從風險函數的定義出發重講一次存活分析。本頁「風險集合在每個事件時點被重新組成」的說法,看完這支會比較有感。

出自 時間相依共變項

Sensitivity and specificity – explained in 3 minutes
ENGlobal Health with Greg Martin· 3 min三分鐘建立 2×2 的心像。讀第二節之前先看這支,後面的定義會變成「本來就該這樣」。

出自 2×2 表、敏感度與特異度

Calculating Sensitivity and Specificity using a 2x2 table
ENClinical Information Sciences· 2 min一分四十秒,把概念變成會算的動作,補上前一支只講概念沒算數的缺口。

出自 2×2 表、敏感度與特異度

Machine Learning Fundamentals: Sensitivity and Specificity
ENStatQuest with Josh Starmer· 12 min同一組定義從機器學習的角度講一次,之後讀 recall / precision 的文獻不會卡住。

出自 2×2 表、敏感度與特異度

Sensitivity, Specificity, PPV, NPV
ENDirty Medicine· 11 min四個指標一次講完,重點放在 PPV / NPV 怎麼被盛行率牽著走,正好是本頁第三節。

出自 預測值與盛行率

Sensitivity and Specificity Explained Clearly (Biostatistics)
ENMedCram· 12 min用臨床情境把四個指標串起來,適合在讀完本頁第二節的算式後補直覺。

出自 預測值與盛行率

What Are Likelihood Ratios and How Are They Used
ENTerry Shaneyfelt· 10 min十分鐘把 LR 的定義與臨床用法講完,讀本頁第二節前先看這支最省力。

出自 概似比與 Fagan nomogram

Likelihood Ratios Explained
ENPhysiotutors· 8 min從 SpPIN / SnNOUT 接到 LR,正好補上 B4-01 最後留下的那個缺口。

出自 概似比與 Fagan nomogram

Likelihood Ratios and The Probability of Diagnosis
ENJAMA Network· 19 minJAMA 的 Rational Clinical Examination 系列,示範怎麼把 LR 用在真實的床邊決策。

出自 概似比與 Fagan nomogram

Diagnosis 03: Likelihood Ratios
ENRahul Patwari· 8 min手繪講解,nomogram 那一段畫得比多數投影片清楚。

出自 概似比與 Fagan nomogram

ROC and AUC, Clearly Explained!
ENStatQuest with Josh Starmer· 16 min把「移動切點」這件事動畫出來,讀本頁第一節前先看,曲線是怎麼長出來的會變得很具體。

出自 ROC 曲線與 AUC

How to interpret ROC curves
ENTerry Shaneyfelt· 5 min五分鐘的臨床視角總覽,適合看完 StatQuest 後回到診斷情境。

出自 ROC 曲線與 AUC

ROC Curves and Area Under the Curve (AUC) Explained
ENData School· 14 min補上 AUC 的機率解釋與門檻選擇的關係,對應本頁第四節。

出自 ROC 曲線與 AUC

ROC Curves
ENRahul Patwari· 12 min把切點在曲線上移動的過程講得很慢很清楚,適合在讀 Youden 那一節前重看一次。

出自 切點選擇與兩條 ROC 的比較

Biostatistics – All You Need To Know About The ROC Curve
ENATP· 7 min七分鐘複習整條曲線與 AUC,讀本頁比較兩條曲線的那三節之前的暖身。

出自 切點選擇與兩條 ROC 的比較

What Are Clinical Prediction Rules?
ENTerry Shaneyfelt· 10 min先確定「預測規則」這個東西在臨床上長什麼樣,再談它裡面的變數怎麼挑。

出自 變數選擇

Key Steps and Common Pitfalls in Clinical Prediction Model Research
ENRichard_D_Riley· 57 min一小時的完整版,變數選擇只是其中一段;想把 B5 整個家族串起來時看它。

出自 變數選擇

Prediction model, discrimination, calibration, overfitting, validation
ENEhsan Karim· 30 min中段講過度配適與它對校準的影響,正是本頁第一、二節的內容。

出自 收縮與懲罰迴歸

Building and validating prediction models
ENNIHR Maudsley BRC· 62 min一小時的建模全景,懲罰迴歸放在整個流程裡的位置在這裡看得比較清楚。

出自 收縮與懲罰迴歸

Sample size calculations for clinical prediction model research
ENRichard_D_Riley· 17 min提出這套準則的人自己講,十七分鐘,本頁第三、四節的直接對應。

出自 EPV 與 Riley 樣本數

RSS Seminar with Richard Riley
ENRoyalStatSoc· 71 min完整版研討會,想知道那幾個準則背後的模擬怎麼做的再看。

出自 EPV 與 Riley 樣本數

VALIDATING PREDICTION MODELS – what is discrimination and calibration?
ENNienke de Glas, MD PhD· 7 min六分半把驗證要看的兩個面向講完,看完再讀本頁第四節的「三件套」。

出自 外部驗證

Karel Moons | Validating Medical Predictive Models | Philosophy of Data Science
ENData & Science with Glen Wright Colopy· 68 min一小時的深入版,講者是 Karel Moons;時間/地理/領域三種外部驗證的區分在這裡講得最清楚。

出自 外部驗證

Clearing Up Confounding
ENACER Consulting· 4 min四分鐘把「什麼是干擾」講完,讀本頁第二節之前先看這支。

出自 干擾、DAG 與該校正什麼

Introduction to Causal Graphs
ENLeslie Myint· 6 min六分鐘的圖形語言入門,先看短的再決定要不要吃長講座。

出自 干擾、DAG 與該校正什麼

Directed Acyclic Graphs (DAGs)
ENEpidemiology Stuff· 21 min補完 backdoor criterion 與 collider,本頁第五到第八節的完整版。

出自 干擾、DAG 與該校正什麼

Propensity scores: Everything you need to know in 5min
ENMichael Fralick· 7 min臨床脈絡的總覽,講清楚「傾向分數在模仿隨機化的哪一部分」。

出自 傾向分數配對

How Propensity Scores Work | NEJM Evidence
ENNEJM Group· 5 minNEJM 官方的動畫版,適合拿來跟同學解釋。

出自 傾向分數配對

Propensity score matching: an introduction
ENBen Lambert· 9 min計量經濟背景,把「為什麼一個分數就足以平衡所有共變項」推得比醫學頻道清楚。

出自 傾向分數配對

6.4 – Propensity Scores and Inverse Probability Weighting (IPW)
ENBrady Neal· 11 min從配對推廣到加權講得最清楚的一支,但它是因果推論課程的一節,先讀完 B6-02 再看。

出自 逆機率加權

Estimating Causal Effects: Inverse Probability Weighting
ENLeslie Myint· 10 min直接從權重的定義講起,正好對應本頁第二、三節。

出自 逆機率加權

INSTRUMENTAL VARIABLE ANALYSES EXPLAINED
ENNienke de Glas, MD PhD· 6 min六分鐘、臨床流病脈絡,是整個清單裡最貼近醫學讀者的一支。

出自 工具變數

The Logic of Instrumental Variables
ENMod•U (Duke)· 4 min四分鐘講「為什麼繞一圈反而拿得到因果」,讀本頁第二節前先看。

出自 工具變數

The 3 Instrumental Variables Assumptions
ENMod•U (Duke)· 3 min三分鐘把三個假設逐條講完,正好對應本頁第三節。

出自 工具變數

Introduction to Instrumental Variables (IV)
ENMarginal Revolution University· 13 min計量經濟脈絡但講得最完整,兩階段最小平方法的推導在這裡。

出自 工具變數

Understand What a Meta-Analysis is in Less Than 5 Minutes
ENMeta-Analysis Academy· 4 min四分鐘的最短路徑,適合完全沒接觸過的人在讀第一節之前先看。

出自 效果量與變異數

An Introduction to Systematic Review and Meta-analysis
ENMichael Fralick· 43 min內科醫師主講的完整導論,把效果量的選擇放回臨床問題裡談,與本頁第二節互補。

出自 效果量與變異數

Systematic reviews and meta analysis
ENCochrane Mental Health· 29 minCochrane 的教學版本,模型選擇那一段講得比多數教科書務實。

出自 固定效應與隨機效應

How to do your first meta-analysis from start to finish
ENLearn Meta-Analysis· 212 min三個半小時的完整工作坊。想真的動手跑一遍、看每個選項在軟體裡長什麼樣,看這支。

出自 固定效應與隨機效應

What is Heterogeneity?
ENTerry Shaneyfelt· 9 min臨床端視角,把「臨床異質性、方法學異質性、統計異質性」三層分開講——本頁只處理第三層,但決定要不要合併靠的是前兩層。

出自 異質性:I²、τ² 與預測區間

How to Interpret a Forest Plot
ENTerry Shaneyfelt· 6 min五分半,把森林圖每個元素對應到什麼講完,讀本頁前先看這支最省力。

出自 Forest plot 與 funnel plot

Confounding, chance, and bias
ENCochrane Austria· 10 min十分鐘把干擾、機遇、偏誤三者分開。本頁第一節要說的「選擇偏誤不是干擾」在這支裡有更慢的版本。

出自 選擇偏誤