因為數據是未經校正的，Minger不知道如何合理處理，那位網友說的非常在理

"Your analysis is completely OVER-SIMPLIFIED. Every good epidemiologist/statistician will tell you that a correlation does NOT equal an association. By running a series of correlations, you've merely pointed out linear, non-directional, and unadjusted relationships between two factors. I suggest you pick up a basic biostatistics book, download a free copy of "R" (an open-source statistical software program), and learn how to analyze data properly. I'm a PhD cancer epidemiologist, and would be happy to help you do this properly. While I'm impressed by your crude, and - at best - preliminary analyses, it is quite irresponsible of you to draw conclusions based on these results alone. At the very least, you need to model the data using regression analyses so that you can account for multiple factors at one time."

所有跟帖： 

• 這個有道理。請問Campbell自己是怎麽處理怎麽得出他的結論的？ -Lily168- ♀ (0 bytes) () 01/21/2016 postreply 08:46:15

• 這要他來回答了。相信他們這麽多人的team，又在相關領域，應該知道如何分析，否這也拿不到錢吧 -吃與活- ♂ (0 bytes) () 01/21/2016 postreply 08:50:33

• 據我目前所知，他沒有發表過任何闡述如何對此數據分析處理的文章。不知道他真做了沒有。做了後為什麽不發表。 -Lily168- ♀ (0 bytes) () 01/21/2016 postreply 09:06:11

• 你可以直接問他的官方網站，我想會有幫助的。 -蓍草為yarrow- ♀ (0 bytes) () 01/21/2016 postreply 09:31:11

• 還有，我知道他在China Study的基礎上，在西方專業雜誌發表了幾篇論文。可能看看他那些 -蓍草為yarrow- ♀ (41 bytes) () 01/21/2016 postreply 09:35:26

• 但是那些文章都不涉及動物蛋白數據處理方法 -Lily168- ♀ (0 bytes) () 01/21/2016 postreply 09:51:39

• 哦。那樣的話，你可以詢問他的官方網站。另外，數據處理方法也是一個專門學科吧， -蓍草為yarrow- ♀ (62 bytes) () 01/21/2016 postreply 10:28:59

• 我不會對一個問題的分析隻集中在單一一個信息來源。 -Lily168- ♀ (459 bytes) () 01/21/2016 postreply 10:56:15

• 我並沒有說隻集中在Campbell那一個單一的信息來源，的確渠道要多樣。但是我個人覺得Campbell -蓍草為yarrow- ♀ (425 bytes) () 01/21/2016 postreply 11:18:14

• 一個做學術的，有關他最重要的信息來源當然是他正規發表的作品。他的文章很多，那裏提供大量的信息。 -Lily168- ♀ (152 bytes) () 01/21/2016 postreply 11:40:39

• 那你很認真，花了不少時間，讚一個。你說的對， -蓍草為yarrow- ♀ (513 bytes) () 01/21/2016 postreply 12:20:26

• 那些結論都是相關性的，不是因果性的。有其局限性。而且， -Lily168- ♀ (212 bytes) () 01/21/2016 postreply 21:57:19

• 這篇文章有關於其方法的描述，可參考 -吃與活- ♂ (128 bytes) () 01/21/2016 postreply 11:42:15

• 你既然找了，為什麽找不到他處理動物蛋白數據的文獻？ -Lily168- ♀ (0 bytes) () 01/21/2016 postreply 11:46:00

• 你看是不是與那位Minger的方法不同呢？我沒有看到他在這方麵的文章。你應該在陳君實那部書中找 -吃與活- ♂ (181 bytes) () 01/21/2016 postreply 11:52:20

• 同樣的問題你沒回答，團隊裏有會處理數據的人，為什麽對動物蛋白致癌這個對Campbell最核心的數據沒有做處理？ -Lily168- ♀ (525 bytes) () 01/21/2016 postreply 12:18:30

• 對“完整蛋白促癌"論，你怎麽看？ -Lily168- ♀ (0 bytes) () 01/21/2016 postreply 12:25:25

• 這是個有意思的話題，為什麽加入賴氨酸就促癌，我不清楚。比較清楚的是食用蛋白的量與癌症發生率相關，吃的蛋白多，癌就多 -吃與活- ♂ (440 bytes) () 01/21/2016 postreply 12:41:36

• 整體看的話，由於IGF 1 過低引起的疾病／死亡比IGF1 過高引起的要多得多。 -Lily168- ♀ (0 bytes) () 01/21/2016 postreply 16:40:36

• 這個我沒法知道。也許他們當初並不想做，也許有其他問題，我也無從猜測。 -吃與活- ♂ (0 bytes) () 01/21/2016 postreply 12:33:08

• 所以那位網友說的那些話應該對Campbell本人說。 -Lily168- ♀ (0 bytes) () 01/21/2016 postreply 19:00:16