估計
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第 1 題
某醫院導入某疾病快篩，已知該疾病在就診族群中盛行率為 1%，檢驗敏感度（患病時陽性機率）為 95%、特異度（健康時陰性機率）為 95%。一名民眾篩檢結果為陽性，院方想向他說明「真的患病機率」約為多少。下列何項最接近正確答案？
(A) 約 95%，因為檢驗敏感度即為患病機率的最佳估計值
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在統合分析中，效應量相依性問題會影響分析結果的準確性和推論的可靠性，主要原因在於它違反了統計分析中的獨立性假設。為了解決這些問題，研究者引入了穩健方差估計法（RVE）。本文介紹了如何在 R 語言中使用 RVE 來處理效應量相依性問題，包括模型構建、敏感性分析、調節分析以及繪製森林圖的具體步驟。
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在後設分析中，我們常運用ANOVA-like模型來理解調節效果。本文介紹了固定效應模型與混合效應模型的差異之處、公式和使用時機。最終，本文提供了使用R語言進行模型分析的示範，以助讀者更深入理解這些模型的實際應用。
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出版偏差是指顯著性結果或較大效應量的研究更易被發表，這導致文獻無法正確反映所有研究結果。本文探討出版偏差的表現形式以及如何透過漏斗圖、Egger’s檢驗及Trim-and-Fill方法來識別和應對這一現象，並附上R語法解析。
心理學將直覺（Intuition）視為快速且情感化的系統。它像是一份數學上的「初始估計」，幫助我們在危機中迅速反應。然而，並非所有內在聲音都具有參考價值。我們必須區分「熟練的直覺」與「衝動的投射」。
熟練直覺來自於長期、準確的回饋校準，如資深醫師對病況的預感；而衝動投射則往往是情緒或自我的產物。
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研究一：大學生的高估自己
我們平常談「鄧寧—克魯格效應」(Dunning-Kruger Effect)時，常把它簡化成一句很順口的話：越不懂的人，越覺得自己很懂。 這句話不算錯，但更精確的衍伸是：為什麼有些人明明做錯很多，卻還是那麼有自信？
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一個策略的 Kelly 比例怎麼算？三個策略同時跑，每個分多少錢？這篇給你完整的計算框架和 Python 程式碼。
