隨機試驗與觀察研究：戒菸服務是怎麼被選中的？

相同分層比例，不同總體組成

純虛構；第三個月相同前七天紙菸問題，所有答案已知。分子為符合者、分母為該格總人數，不是因果估計。

以下是自創算術，不是真實簡訊服務的證據。假想成人都有相同初始資訊，可以自行選擇支持簡訊，沒有隨機分派。選擇前分為計畫已準備好與仍在準備兩類。分類和數字都為演示而編，不是實際準備程度或戒菸比例。

第三個月以同一問題問所有人前七天是否未吸紙菸，假定答案都已知。簡訊使用者符合者為10/50加15/150，合計25/200＝12.5%；未選擇者為30/150加5/50，合計35/200＝17.5%。標題可能寫使用者少5個百分點。

但計畫已備好者，10/50與30/150都是20%；仍準備者，15/150與5/50都是10%。虛構總比例的差別來自組成，使用者中10%那類人更多。這只是解釋算術，不能說真實簡訊有害，也不能認定已證明假想比較的因果效果為零。

本例可說『自選使用者的總觀察比例較低，兩組起始組成不同』，不能改成『簡訊讓戒菸較差』。沒有提供隨機結果、區間或真實服務證據。公開方法和彙總表就足夠，不需讀者填個人吸菸史或健康資料。

Cochrane把混雜定義為同時影響介入選擇和結局的原因。合適的分析能利用已記錄的起始因素，但未記錄、測量不準與模型假設仍有影響。只看一個分層，不能保證全部混雜消失；調整介入之後才改變的變項，也可能引進偏倚。

真正要問的是使用前量了什麼、怎麼量、分析為何能處理；還須看追蹤起算與兩組測量是否一致。『大資料庫』或『已調整』不是解釋。換一種自選模式，使用者也可能看似較好，不能預設方向。

另一試驗可以隨機分派是否提供簡訊，並在確認入組前隱藏接下來的分派。它比較原分派的提供安排，不是自選使用者。恰當執行時，起始預後因素不決定分派，平均而言保護可比性，包括沒測的因素。但每次樣本不一定精確平衡；符合機會的不均衡不自動等於分派出錯。

分派前隱藏與事後盲法不同，按入院順序交替或出生日期分組，不能取代不可預測的隨機序列。應查實際方法，而非單看『隨機』名稱。

之後缺失、測量不同與選擇報告仍可影響結果。依實際使用重組，或刪掉未使用的人，可能重新引入選擇。原分派效果與依照安排使用的效果是不同問題，仍須查分析和缺失假設。

非隨機研究可涵蓋試驗未充分回答的長期、罕見結局或其他場景。因果推論能力取決於具體設計和假設，不能只靠世代研究名稱。描述服務接觸人群也有價值，但與估計服務造成什麼不同。

臺灣國健署資訊列有醫療院所、社區藥局專業衛教與戒菸專線，可詢問目前所在地的支持。其他地區向合格專業人員確認。虛構數字與研究名稱不負責個人支持或治療選擇。

觀察樣本增加就能修好嗎？

不會自動修好。更多人不會自行消除系統差異或測量問題；精確程度與偏倚是不同面向。

本文的關鍵結論已對照以下資料來源核驗。

研究設計教育，不評價實際簡訊服務，不預測個人結果或選擇治療。例中數字全虛構，不蒐集個人輸入。