研究生最容易犯的錯

❌ 第 1 站・實務研究與護理發展

把「做研究」跟「做品管」混在一起講。品管是改善單一單位的流程，研究要能推論到單位以外。

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❌ 第 2 站・研究問題與假設

概念型定義寫得很漂亮，操作型定義卻沒交代「實際上怎麼測、誰來判定」——口委一定從這裡切進來。

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❌ 第 3 站・文獻查證

文獻寫成流水帳。回顧要收斂到「所以還缺什麼」，不是「有人做過 A、有人做過 B」。

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❌ 第 4 站・研究設計與概念架構

架構圖畫了箭頭卻沒有理論或文獻支持，等於自己畫的因果。

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❌ 第 5 站・非實驗性研究設計

相關性研究寫出因果語氣（「造成」「導致」）。沒有操控就只能說關聯。

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❌ 第 6 站・實驗性研究設計

寫成「隨機分派」但實際上是照病房、照床號分——那是方便分組，不是隨機。

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❌ 把「關聯 association」跟「因果 causation」當同一件事

差在哪：跨過這條線就是推論跳躍

寫作時的檢查點：沒有操控自變項，就不要出現「造成」「導致」「使得」。

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❌ 第 7 站・研究工具的信效度

只報 Cronbach's α 就當作「工具有效」。α 是內在一致性，屬於信度，跟效度是兩回事。

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❌ 把「信度 reliability」跟「效度 validity」當同一件事

差在哪：量得穩不穩 vs 量到對不對

先有信度才談效度，但信度高不保證效度——每次都準準地量錯同一件事，也是很穩。

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❌ 把「敏感度 sensitivity」跟「特異度 specificity」當同一件事

差在哪：有病抓得到 vs 沒病排得掉

兩者互相拉扯：把閾值調鬆，敏感度上去、特異度下來。要先講清楚哪一種錯誤比較不能接受。

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❌ 第 8 站・抽樣

單一院所的方便取樣寫成「具代表性」。該做的是誠實承認，然後在限制段說明推論邊界。

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❌ 第 9 站・資料收集與處理

沒寫遺漏值怎麼處理。分析時才臨時決定，會被質疑是看結果挑方法。

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❌ 第 10 站・研究倫理

把匿名與保密當同義詞。匿名是連研究者都對不回是誰，保密是知道但不外洩。

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❌ 把「匿名 anonymity」跟「保密 confidentiality」當同一件事

差在哪：連研究者都不知道 vs 知道但不外洩

IRB 送件時這兩個詞不能混用，寫錯會被退件要求澄清。

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❌ 第 11 站・描述性與推論性資料分析

只報 p 值。p 小不等於臨床有意義，95% CI 與效果量才看得出幅度。

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❌ 把「型一錯誤 Type I」跟「型二錯誤 Type II」當同一件事

差在哪：沒差說成有差 vs 有差沒看出來

樣本數太小最常見的下場是型二錯誤——不是「證明沒效」，是「沒有能力看出來」。

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❌ 把「發生率 incidence」跟「盛行率 prevalence」當同一件事

差在哪：新個案 vs 現有個案

病程長的慢性病盛行率會很高，但發生率可能不高。

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❌ 把「療效 efficacy」跟「成效 effectiveness」當同一件事

差在哪：理想條件下 vs 真實世界

效度的內外之爭在這裡具體化：控制越嚴，efficacy 越乾淨，effectiveness 越說不準。

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❌ 把「統計顯著」跟「臨床顯著」當同一件事

差在哪：p 值小 ≠ 臨床上有意義

報告請三個一起給：p 值、效果量、信賴區間。只給 p 值會被追問。

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❌ 把「主效果 main effect」跟「交互作用 interaction」當同一件事

差在哪：各自的效果 vs 效果會不會互相改變

交互作用顯著時，主效果的解讀要讓位——先做單純主效果分析，逐層拆開看。

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❌ 把「複製 replication」跟「可重製 reproducibility」當同一件事

差在哪：新資料重跑 vs 舊資料重算

可重製是最低門檻，連原資料都算不出同樣結果就不用談複製了。論文的「未來研究建議」如果只寫「建議擴大樣本數」，等於什麼都沒建議。

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❌ 選圖陷阱

類別很多或中文名稱很長，改用橫向長條，不要硬塞直的擠成一團。

→ 27 統計圖表與結果呈現

❌ 選圖陷阱

跑 t 檢定或 ANOVA 之前，先畫 Q-Q 圖驗常態，不要算完才回頭補。

→ 27 統計圖表與結果呈現

❌ 選圖陷阱

同一個人測兩次（前後測）要用配對前後圖，用分組長條會把配對資訊丟掉。

→ 27 統計圖表與結果呈現

❌ 選圖陷阱

圓餅圖只在類別五個以內時用，超過就改長條——人眼比不出角度差多少。

→ 27 統計圖表與結果呈現

❌ 第 12 站・量性研究寫作與批判・APA 7

討論段只重述結果；未來建議寫成罐頭句（「建議擴大樣本數」「建議延長追蹤」）——任何一篇論文都貼得上去的句子，等於沒寫。建議一條對一個限制；複製研究的描述具體到別人照著能重跑。

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