這次兩個獎項，竟然都被奇美醫院的內科住院醫師們拿走！一位是胃腸肝膽科的陳建安醫師，一位是腎臟科的陳鋭溢醫師。
或許是巧合，但也或許是因為奇美醫院，擁有能讓年輕醫師積極學習，並注重細節的工作環境！
以下，我們將先介紹同學們共同的常見失誤，然後講評兩位得獎者的優秀作品。
那些還能改進的細節
親疏遠近有別，Worker Bee 與 Smart Head 之間，應隔開超過一個「空格」的空間，讓組距大於字距，才比較理想。目前各組文字都有部分重疊，閱讀較為困難。另外，Who 也可以刪除，畢竟有了三個醫師的名字後，就已經自然有了橫軸意涵，不會讓讀者看不懂。
文字方塊四個角，都有小圈圈，這表示目前文字方塊仍在編輯狀態，可移動、可調整大小。抓圖前，請在外頭的空白處按一下左鍵，de-activate 文字方塊，讓四個小圈圈消失，再出圖。
除了文字方塊四邊的小圈圈外，文字方塊內的字體、大小、風格，請完全與 X/Y 軸一致，避免畫面上出現太多不同的設計，導致凌亂。以目前的狀況來說，似乎 X/Y 軸文字可以稍大，然後文字方塊內的文字需要縮小，使尺寸一致。
請記得，脫離菜鳥階段的一個重要核心是，「學習不用空白鍵排版」，在這裡，兩個 p 前面的空格數不同，猜想是作者想用這個方法去對齊，但結果是，不一致的字間空白使得畫面略微怪異，而且 p、< 與小數點，依然沒有成功對齊，非常可惜。
請參考我們講義中的正確範例，直接以一般寫法打上後，置中即可。
第一欄的 Worker_Bee 等名字，底線沒去掉。很多統計軟體，對於變項名稱是不給輸入空格的，所以我們才用底線繞過，但既然都已經貼到 Word 來編輯了，自然應該還原成人類習慣閱讀的寫法。
文字方塊的四個角落有小圈之外，p 與 r2 都沒做斜體。
第一行的 p 沒做斜體，且後面少了空格。第二行的 Pairwise 首字不用大寫，後面的 P 也該做小寫斜體才對。
當我們做文字方塊的時候，就像穿西裝，要穿合身的，目前這套西裝，領子太高、褲子太長，腰身又太緊。建議參考講義中的示範案例，調整文字方塊與裡頭文字之間的關係。
接著，是得獎同學的作品。兩位都是犯錯最少的製圖者，其中陳鋭溢醫師還探索了資料的其他可能性，一起來看看。
陳建安醫師
建安的作品，整體顏色設計不錯，以粉紅色與紫色搭配，深淺的使用符合互動實作手冊所介紹的原則。已經是相當不錯的設計。
進一步建議的話，X/Y 軸的文字還可以更大些，你可以觀察到，目前 X 軸兩組文字差距還蠻遠的。文字方塊中的 P，改小寫會更棒。
這張更棒，除了文字可以略微增大之外，其他沒有問題。
這張分佈對照圖，設計得很好，同樣也是文字可以再大，其他都做得很不錯。
很棒的 ANOVA 比較圖，文字再大一些就完美了。
我們將建安醫師的三張系列圖疊成 GIF，可以發現，他的 X/Y 軸完全不動，連刻度都一模一樣，只有 Y 軸的 Department Revenue 會稍微跳動一點點。這要很注意細節才做得到。文字的話，我也是會建議可以再稍微調大些。
能把複雜的數字化約成這樣有紀律且視覺大器的圖片，相當不錯！恭喜建安醫師！
陳鋭溢醫師
陳鋭溢醫師的作品，細膩度非常驚人，事實上他在得獎之後，分享了他如何做課前準備，不只讀了網站上的歷屆作品講評，還有筆記，讓自己在課前就熟悉每個環節。推薦大家看看下面這篇文，以及裡頭的附圖！
- 我如何課前準備論文寫作的實作課程 / 陳鋭溢醫師
以上頭這張來說，還能進一步改進的，就剩下 p 沒做斜體了，其他都很棒！
這張 100 分，沒有問題！
X/Y 軸的文字略小，不管是跟系列圖的其他張比，或者觀察 Worker Bee 與 Smart Head 文字間的距離，都會發現文字的確還可以更大些。但目前的狀態也不是不好，大概是可以接受範圍的下緣。
文字的大小為什麼重要呢？在此補充一下。因為最後真正印在 A4 紙上的時候，這張圖跟我們在電腦看到的大小是不一樣的，往往小上非常多，可能寬度只有 5 公分，甚至更小。如果文字不夠大的話，最後印刷出來，可讀性會減損很多。
多數的初學者，所犯的錯誤，都是字太小，而非太大。
很不錯的 ANOVA 圖，可惜 X 軸組距略小，建議文字可以縮小一點點，讓組距明顯大於字距即可。右上方的文字方塊，其左下角太靠近數據直方，建議往右移動一些。說實在的這些都是雞蛋裡挑骨頭，但「講評」就是希望各位能往完美持續邁進，所以就不厭其煩的繼續說明囉。
系列圖片，這三張非常不錯，你可以觀察到，X/Y 軸動都沒動，非常精確的對齊。進一步建議，在畫散佈圖的時候，要避免數據過於接近 X 或 Y 軸，目前來說，1000000 左右的數據太貼近 X 軸了，可以考慮讓 Y 軸從 800000 開始畫，這樣就能建立緩衝區。
鋭溢也自行探索了數據，這張是想知道，科內同仁快樂，科營業額是否越高。請注意，臨床資料分析，往往觀察到的是相關性，並非因果，不只 retrospective study 喔，即使做 prospective randomized controlled trial，所得到的，也不能保證是因果。（雖然這已經是最 powerful 的工具之一，但問題常出現在人類知識仍有限時，我們不知道自己設計的實驗並不完整。）
但是，你還是可以用數據圖表，去暗示讀者你對這件事情的想法。像是鋭溢這樣畫，把快樂畫在 X 軸、營業額放在 Y 軸，就表示他想說的是「當同仁們更快樂的時候，營業額也更高。」如果反過來，則表示他想說的是「當營業額更高的時候，同仁更快樂。」
這兩件事其實不同，但數據是一樣的，只差在呈現方式。
這正是學術研究好玩的地方，同樣的研究、同樣的結果，給不同人來寫，會有不一樣的故事跟意義！而大師之所以為大師，就是他們往往能從同樣的數據中，看到別人看不到的東西，講出「對耶，真的是這樣！」的精彩解讀。
這張則是探討病人預後與科部營業額的關係，會發現病人預後越好的時候，科內的營業額也越高。但當然你也可以反過來畫，解釋為「營業額越高，表示醫療團隊熟能生巧，所以病人預後也更好。」
這張直方圖，很用心的說明 Wonder Girl 到職後，全科的開心度上升。
這是個開放性的問題，可能是 Wonder Girl 本人的開朗特質帶動整個科，但也可能是因為 Wonder Girl 到職前，科內業績太好，兩個主治醫師做不下來，大家都在過勞狀態，補上人（不管這個人是誰），都讓全科工作開心度上升。
請注意，直方圖，務必從零開始。目前從 6.6，這種作法是可能被比較傳統的 reviewer 暴怒打槍的。因為審閱過程我們沒辦法替自己辯白，建議一開始就避開有爭議的製圖法。
表格部分，左下角的 p 沒做到斜體。組間的橫線可以去掉，留第一、第二跟底線即可，也就是我常說的口訣：一、二、底。
非常有意思的一套圖，很細膩，有創意，也很努力！恭喜鋭溢得獎！
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