你把Campbell回应Minger的话给翻译过来了。不过,请问,Campbell自己宏大的统计关联有做过任何矫正吗?
所有跟帖:
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为什么他指不出Minger统计错的任何地方?无法反驳实质问题就只好攻击别人的学历了
-Lily168-
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01/21/2016 postreply
07:27:18
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整个China Study的统计全是简单的未经校正的统计,根本不难做。不需要什么高级专业技术。Minger的统计很容易check
-Lily168-
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01/21/2016 postreply
08:07:42
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因为数据是未经校正的,Minger不知道如何合理处理,那位网友说的非常在理
-吃与活-
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01/21/2016 postreply
08:21:37
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这个有道理。请问Campbell自己是怎么处理怎么得出他的结论的?
-Lily168-
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01/21/2016 postreply
08:46:15
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这要他来回答了。相信他们这么多人的team,又在相关领域,应该知道如何分析,否这也拿不到钱吧
-吃与活-
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01/21/2016 postreply
08:50:33
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据我目前所知,他没有发表过任何阐述如何对此数据分析处理的文章。不知道他真做了没有。做了后为什么不发表。
-Lily168-
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01/21/2016 postreply
09:06:11
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你可以直接问他的官方网站,我想会有帮助的。
-蓍草为yarrow-
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01/21/2016 postreply
09:31:11
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还有,我知道他在China Study的基础上,在西方专业杂志发表了几篇论文。可能看看他那些
-蓍草为yarrow-
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01/21/2016 postreply
09:35:26
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但是那些文章都不涉及动物蛋白数据处理方法
-Lily168-
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01/21/2016 postreply
09:51:39
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哦。那样的话,你可以询问他的官方网站。另外,数据处理方法也是一个专门学科吧,
-蓍草为yarrow-
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01/21/2016 postreply
10:28:59
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我不会对一个问题的分析只集中在单一一个信息来源。
-Lily168-
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01/21/2016 postreply
10:56:15
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我并没有说只集中在Campbell那一个单一的信息来源,的确渠道要多样。但是我个人觉得Campbell
-蓍草为yarrow-
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01/21/2016 postreply
11:18:14
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一个做学术的,有关他最重要的信息来源当然是他正规发表的作品。他的文章很多,那里提供大量的信息。
-Lily168-
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01/21/2016 postreply
11:40:39
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那你很认真,花了不少时间,赞一个。你说的对,
-蓍草为yarrow-
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01/21/2016 postreply
12:20:26
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那些结论都是相关性的,不是因果性的。有其局限性。而且,
-Lily168-
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01/21/2016 postreply
21:57:19
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这篇文章有关于其方法的描述,可参考
-吃与活-
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01/21/2016 postreply
11:42:15
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你既然找了,为什么找不到他处理动物蛋白数据的文献?
-Lily168-
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01/21/2016 postreply
11:46:00
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你看是不是与那位Minger的方法不同呢?我没有看到他在这方面的文章。你应该在陈君实那部书中找
-吃与活-
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01/21/2016 postreply
11:52:20
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同样的问题你没回答,团队里有会处理数据的人,为什么对动物蛋白致癌这个对Campbell最核心的数据没有做处理?
-Lily168-
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01/21/2016 postreply
12:18:30
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对“完整蛋白促癌"论,你怎么看?
-Lily168-
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01/21/2016 postreply
12:25:25
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这是个有意思的话题,为什么加入赖氨酸就促癌,我不清楚。比较清楚的是食用蛋白的量与癌症发生率相关,吃的蛋白多,癌就多
-吃与活-
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01/21/2016 postreply
12:41:36
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整体看的话,由于IGF 1 过低引起的疾病/死亡比IGF1 过高引起的要多得多。
-Lily168-
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01/21/2016 postreply
16:40:36
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这个我没法知道。也许他们当初并不想做,也许有其他问题,我也无从猜测。
-吃与活-
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01/21/2016 postreply
12:33:08
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所以那位网友说的那些话应该对Campbell本人说。
-Lily168-
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01/21/2016 postreply
19:00:16