作者：台東馬偕紀念醫院 放射科 楊家融 醫師

再次參加新思惟的小班課程，又看見蔡校長不斷精進、細心設計的課程。

其實在報名前我有些遲疑，因為我的研究已經偏向非醫學臨床的方向，《醫學論文與寫作工作坊》會不會打不中我的需求呢？

事實證明，課程非常受用。

蔡校長費了許多精神設計課程的廣度，為了能夠更寛廣地滿足各方不同的需求，其實單就四大段落的架構安排，就已經值回票價。尤其是論文寫法的 Do & Do not，非常直接地分辨了菜鳥和專家的差別，給予正例和反例，實在是傳達概念最清晰的方法了。

論文寫作和我們所受的作文教育相反，國文作文動不動就要「究天人之際，通古今之變，成一家之言」、「修身齊家治國平天下」，或許就是這樣的寫作習慣，又加上實力遠遠不足，造成我們的論文菜味那麼重。

另外一個讓我印象深刻的是，校長特別分析過資料種類的差別，以往讀過的統計書，只教了其然而沒有所以然，唯有在校長在課程中直指出，資料種類為什麼重要。

類別變項、次序變項、連續變項、常態連續變項除了「不同」之外，還有分品質高下的差別，並不是資料收集之後的再套種類，而是在研究設計時就要設想需要什麼樣的資料。好的資料，加上好的檢定方法，才能比較容易探出資料中的數據差異，這也正是統計學家之所以要設計出這麼多種檢定方法。

許多原則都是不分領域，共通的道理。

而對於圖表細緻的要求，也非常有校長的風格，我讀過許多資訊類別的論文，其圖表之粗糙令人驚嚇，若想好好打造我的論文圖表，必定也要在資訊領域中打動 editors 和 reviewers 的心。其實課程中的許多內容，並不侷限在「醫學」類別的論文當中，對於研究論文的投稿與發表的道理，也沒有領域上的區別，因此，我在工作坊中依然收穫滿滿。

至於 MedCalc 不失為一個好用的軟體，可惜我的研究領域並不太需要用到統計檢定，對於科學圖表，我也比較習慣使用程式輸出加上 PowerPoint 的方式完成，一旦設定好參數，即能保證每一次的輸出會一模一樣，不會因一個滑鼠的操作而有細微的改變、或是忘了修改顏色、字型等問題。如果我真的需要使用統計檢定，我可能會選用 Python 中的 Scipy 的免費套件，比較適合我的工作習慣。

當然使用程式語法來做檢定、畫圖並不適合於每一個人，因此 MedCalc 還是教學上課的最佳選擇。同樣的檢定無論用什麼工具產生圖表，校長對於圖表呈現的高水準是一致的，我必定會把這種體貼讀者的心帶進各樣的圖表去。

幸好，我們擁有新思惟的課程。

新思惟獨有的課程設計僅此一家、別無分號，我想可能放眼全球，也只有新思惟在幫助初學研究者的領域耕耘。市面上有傳授如何做研究與寫論文的書籍，和新思惟的課程有一點相近，但論其可用性，還是新思惟遙遙領先。

國外的學者如果知道新思惟所提供的教育，他們應該會十分羨慕吧！

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