撰文：李商琪
數學、機率、統計的關聯性
數學、機率、統計的關聯性
對世界或生活有疑惑，大部分的人會問這是什麼?對我有幫助嗎?什麼樣的決定是較好的?我們對世界的全貌一知半解，統計解決了我們的好奇心，用數據看社會現象了解我們所處的環境。
近期熱點議題：
頻砍藥價原廠藥恐出走健保擬保障藥品「地板價」生活- 自由時報電子報2019/03/29
防原廠藥出走健保擬保障藥品「地板價」2元起跳｜蘋果新聞網｜蘋果日報2019/03/29
抗憂鬱藥品撤台揭背後的砍藥價大廠出走危機- 財經- 中時電子報2019/03/30
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商周1637期報導： 61％醫師、專家：健保藥已經「不堪用」
數據的重要性—從資料來源開始
我們接受的資訊是否都需相信呢?最近健保藥的砍藥危機，使得某些藥廠將退出台灣市場，請問以下的訊息真實性及可信度如何呢?
這份問卷的目的因該是讓大家快速了解健保砍藥造成的影響，資料來源為181位醫師與醫療、藥物專家，對象不只有醫師還有醫療和藥物專家，以下簡述問題，
Q1：近年您的臨床治療，有無感受到醫療專業要因成本考量而有所妥協？
這題的對象是醫師，才具有診斷及開藥能力，若為醫療或藥物專家是否具有相同能力，回答者中有96%人認為有妥協。
Q2：您覺得健保藥品或醫材有到了不堪用的程度嗎？
此題目還提及醫材，能回答有關醫材的問題的人是醫師、病人、醫材專家??
➽思考重點
問卷設計：如上
選樣偏差：樣本數是否有代表性??
如果相關母體(全台醫師)的每一個分子被選入樣本的機會並不均等，從該樣本得到的結論就可能有問題。
常見的資料收集方式
描述統計(Descriptive
statistics)：
商周蒐集資料的方式是觀測研究，抽樣調查屬於這種數據蒐集方式之一。數據呈現的方式屬描述統計學，主要處理有關敘述的問題。在這問卷設計顯得重要，一個題目中有兩種概念會讓人困惱，也須符合受眾者自身經驗，這說起來也是一門學問，在這不詳細。
推論統計(Statistical
inference)：
將資料中的資料模型化，計算它的機率並且做出對於母群體的推論。一般會有實驗介入。我們要使用哪種研究設計及統計方法是推論統計的重點，不過一般的新聞或雜誌訊息並不會深入到這部分。
總結—拿到資料後的思考指引
1. 資料是誰提供的? 公正客觀嗎?
2. 調查的母體是什麼?
3. 抽樣的方法為何? 樣本有多大? 抽樣誤差為多少?
4. 有效樣本數是多少? 回答率為何?
5. 調查的方法是什麼? 電話訪問, 還是郵寄問卷或實地訪談?
6. 何時做的調查? 事件發生前或發生後? 距離多久?
7. 問卷的問題為何?
蘋果橘子統計學‧天天用的到
健保藥是否已不堪用?? 探討商周給大家調查數據(姑且不論數據的真實性)，調查顯示61%醫師、專家認為「不堪用」，但何謂不堪用？這件事也沒有定義清楚？且內文提及某醫師提及，學名藥(Generic Drug)效果不等同原廠藥(Brand Drug)，導致可能需要多吃一顆輔助藥才有同等效果。
實務上，當要探討學名藥與原廠藥的藥效差異，需運用研究方法進行嚴謹的隨機分派(randomization)，針對某一疾病將病人隨機分到兩組，一組使用學名藥，一組使用原廠藥，觀察一段時間後觀察預後有否改善，改善程度是否有達到統計的顯著差異，當有統計差異時，才能說原廠藥與學名藥之藥效真有不同。
此時可能牽扯倫理道德議題，病人會不會認為自己吃學名藥比較吃虧，憑甚麼我要吃學名藥呢？病人可能直接拒吃或偷吃原廠藥呢?? 總之，研究設計是一門大學問，本文點到為止。
結語：統計可以幫忙回答生活中的很多問題，它是追尋未知世界的探索是不可缺乏的工具。如果統計是警探的工作，那數據就是線索，事情的樣貌不只單一方向，運用工具探索不同面向，得到立體且更接近真實的樣態才是主要目的。
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