在吗用英语怎么说（在吗）
就筆者觀察身邊讀頂大的朋友，他們通常都不喜歡被叫學霸，部分人是真的打從心底自認配不上這個稱呼，也有另群人則是帶有點「明明說沒讀書，可是卻都考100分」的自我設限心態，而拒絕「學霸」一詞的。
例1：raise you → rai sh[ʒ]ou。例 3：nice scarf → ni scarf。
還可留言與作者、記者、編輯討論文章內容。s連y： [s] + [j] = [ʃ] 當s遇到y時，會變成類似sh的發音[ʃ]，也像是中文「噓 ㄒㄩ」的音。常見的連音有以下三種： 二、變音 變音就是看到的跟聽到的不一樣，而這些變化因人而異，並不是每個母語人士都會變音。1. 塞音連塞音 塞音也是所謂的「輔助音、「停頓音」，共有p、b、t、d、k、g六種子音，就像注音符號的ㄅ、ㄆ，塞音單獨出現時是沒有聲音或聲音微弱的，跟其他字母搭配時較能分辨它的發音。雖然大部分的變化有跡可循，但「語言是活的」，就算整理出適用於90%情況的規則，仍會有10%例外存在。
例2：touch her → tou cher。更不用說除了消音、變音、和連音之外，不同「口音」也是英文聽力的大魔王。傾聽血管的聲音、吸收相關知識，「猝死」是能預防的
徵得他們同意後，就進行個人基本資料、生活飲食習慣、疾病治療史的問卷調查，並且以水銀血壓計測量休息後血壓三次，計算收縮壓和舒張壓的平均值，再按照世界衛生組織的標準判定是否患有高血壓。本書由此觀點出發，介紹常見的因果推論謬誤，分享在醫學史上重要的病因探索與醫藥研發的故事，建立因果關係的法則。」其他名嘴也紛紛點頭同意。書籍介紹 本文摘錄自《因果螺旋：跨越時空的探索與思辨》，圓神出版 作者：陳建仁 momo網路書店 Readmoo讀墨電子書 Pubu電子書城結帳時輸入TNL83，可享全站83折優惠（成人商品、實體商品、限定商品不包含在內，不得與其他優惠併用） 透過以上連結購書，《關鍵評論網》將由此獲得分潤收益。
內容談及疾病自然史與各種因果模式，並根據陳建仁院士長期研究流行病學領悟的心得，揭示他所創建的「因果螺旋模式」。」 如果只看高血壓病例數的年齡分布，這位研究生認為大多數高血壓病人集中在50～59歲，但是他忽略了各年齡層的研究人數有很大差異。
也有些時候，我們認為是結果，經過抽絲剝繭，才知道竟然是原因。如果計算不同教育程度族群的犯罪率，這十年來並沒有顯著的上升。只看到死亡數而沒看到人口數，正是一般人常犯的因果謬誤。我進一步把死亡數除以人口數，來計算每百萬人口的COVID-19確診死亡率，結果發現美國2800、英國2351、法國2020、德國1442，相差都在兩倍之內。
其實在這十年間，全人口的大學與研究所畢業生所占的百分比也是逐年增加。有一次，台大內科曾文賓教授和我一起討論不同年齡層的高血壓盛行率時（見表1），我的研究生報告分析結果說：「在高血壓的病人當中，以50～59歲所占百分比最高，其次是40～49歲、60～69歲，再來是30～39歲和70～79歲，……」曾教授馬上說：「不，怎麼會是50～59和40～49歲最高呢？而且30～39歲和70～79歲一樣更奇怪。」 確實是如此，我從牛津大學的Our World in Data網站，查看了這四個國家的人口總數，結果是美國三億三千萬、英國六千八百萬、法國六千七百萬、德國八千四百萬。「很顯然智慧型犯罪正在逐年增加，加強大學院校學生的品德和公民教育刻不容緩。
很多時候，我們以為是原因，細細推究之後，會發現是結果。」研究生回答說：「高血壓盛行率確實是隨年齡越大而越高。
文：陳建仁 自從COVID-19（嚴重特殊傳染性肺炎、新冠肺炎、武漢肺炎）在全球肆虐後，媒體最常報導的就是各國每日確診死亡人數，政論節目也不斷評論各國的防疫政策。你該看各年齡的盛行率，而不是病例數所占的百分比。
今（2022）年2月中旬，一位名嘴在節目裡說：「美國是全世界COVID-19確診死亡數最多的國家，共有93萬多人，遠高過英國的16萬、法國的14萬和德國的12萬，高達六到八倍，防疫真的做得太差了。美國政府和人民防疫的努力比起歐洲差很大。因此，在觀察社會或健康事件發生狀況時，必須同時考量事件數和人口數，先計算事件發生率，才能進一步比較分析和下結論。我們從六個鄉鎮區的戶政事務所，隨機抽樣選出具有代表性的研究個案。」 這則新聞的論斷，明顯地掉入見樹不見林的謬誤中。由於不同國家、地區或團體的人口數可能差異很大，如果只比較健康事件，像是病例數或死亡數的多寡，而忽略了人口數，對於事件的判斷，就無法精準正確。
所有事件的發生都其來有自，正確掌握原因，就可以有效控制謬誤產生。數人頭還是算比率？ 在你我日常接受到的資訊中，類似「見樹不見林」的謬誤真的不少。
換句話說，我們不只要數病例數，還要考量參加研究人數，來計算高血壓的盛行率。★★誤解都來自於錯誤的因果判斷。
就像前面提到的四個國家的COVID-19死亡狀況，如果只從死亡數來看，就斷定「美國死亡數很多，好恐怖」，而沒有考慮到美國總人口數也很多，就會下錯結論，必須算出死亡率，才是適合比較的數據。仔細一讀，內容提到過去十年來，在犯罪的人當中，研究所和大學畢業生所占的百分比，分別從4％和18％，增加到7％和27％，換句話說，研究所畢業的犯罪者占比增為1.8倍，大學畢業的犯罪者占比增為1.5倍。
希冀這本書不只是疾病病因的探索，更可以透過釐清因果關聯、反省個人生活的大小事件，讓我們更有信心迎接嶄新的一天。所以應該把病例數除以參加研究人數，比較各年齡層的盛行率，才是正確的做法。請大家一起來思考： 健身教練的肌肉很發達，是因為肌肉發達的人才能當教練，還是當了教練之後肌肉才發達？ 是英文能力好才常聽英文歌，還是常聽英文歌，英文能力變好？ ｢倒因為果」｢倒果為因」的謬誤，常常出現在日常的因果推理中，如果一開始對因果辨別就是錯誤的，那怎麼會有正確的因果推論？ ｢因果螺旋模式」主要用來描述疾病在每一個階段的演進過程，都有各式各樣的驅動因子，推動整個病理變化的演進，促使病灶從分子、細胞、組織，逐步擴大到器官、系統、個體全身，再從個體，蔓延到社區、國家和全球，如同螺旋一樣擴展開來。見樹不見林的思考方式，相當於只看到分子，而沒有看到分母，當然容易下錯結論。
當年台灣的人口結構是金字塔型，年齡越高人口越少，我們的抽樣研究樣本也是如此今（2022）年2月中旬，一位名嘴在節目裡說：「美國是全世界COVID-19確診死亡數最多的國家，共有93萬多人，遠高過英國的16萬、法國的14萬和德國的12萬，高達六到八倍，防疫真的做得太差了。
內容談及疾病自然史與各種因果模式，並根據陳建仁院士長期研究流行病學領悟的心得，揭示他所創建的「因果螺旋模式」。」 這則新聞的論斷，明顯地掉入見樹不見林的謬誤中。
仔細一讀，內容提到過去十年來，在犯罪的人當中，研究所和大學畢業生所占的百分比，分別從4％和18％，增加到7％和27％，換句話說，研究所畢業的犯罪者占比增為1.8倍，大學畢業的犯罪者占比增為1.5倍。很多時候，我們以為是原因，細細推究之後，會發現是結果。
」研究生回答說：「高血壓盛行率確實是隨年齡越大而越高。換句話說，我們不只要數病例數，還要考量參加研究人數，來計算高血壓的盛行率。所以應該把病例數除以參加研究人數，比較各年齡層的盛行率，才是正確的做法。美國政府和人民防疫的努力比起歐洲差很大。
文：陳建仁 自從COVID-19（嚴重特殊傳染性肺炎、新冠肺炎、武漢肺炎）在全球肆虐後，媒體最常報導的就是各國每日確診死亡人數，政論節目也不斷評論各國的防疫政策。希冀這本書不只是疾病病因的探索，更可以透過釐清因果關聯、反省個人生活的大小事件，讓我們更有信心迎接嶄新的一天。
所有事件的發生都其來有自，正確掌握原因，就可以有效控制謬誤產生。我們從六個鄉鎮區的戶政事務所，隨機抽樣選出具有代表性的研究個案。
就像前面提到的四個國家的COVID-19死亡狀況，如果只從死亡數來看，就斷定「美國死亡數很多，好恐怖」，而沒有考慮到美國總人口數也很多，就會下錯結論，必須算出死亡率，才是適合比較的數據。」 確實是如此，我從牛津大學的Our World in Data網站，查看了這四個國家的人口總數，結果是美國三億三千萬、英國六千八百萬、法國六千七百萬、德國八千四百萬。
