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林協霆醫師

causal-tut：以 Quarto Reveal.js 製作因果推論教學簡報

/blog/causal-tut-2026-03-28/ 林協霆
Table of Contents

# Introduction（引言）

因果推論已成為當代臨床研究的核心方法學，但對於僅接受過傳統生統訓練的醫師而言，從相關性過渡到因果的觀念門檻不低。本專案提供一份針對臨床研究者設計的因果推論教學簡報，涵蓋有向無環圖（DAG）、傾向分數方法與目標最大概似估計（TMLE）三大主題，目標是在一個工作坊內讓學員建立可遷移的因果思考骨架。

# Methods（方法）

簡報以 Quarto 與 Reveal.js 製作，並以 R 為主要程式碼示範。每個主題皆遵循「概念 → 範例 → 程式 → 練習」四段結構：概念建立直覺、範例提供具體情境、程式以 R 演示分析、練習由學員自行嘗試。簡報中嵌入互動式圖表（DAG、平衡性圖、效應分布），降低靜態圖無法呈現的理解阻礙。

設計重點在於「最少數學、最多直覺」：避免引入學員不熟悉的符號，改以圖示與比喻；當必要時，公式以「告訴你能看到什麼」而非「告訴你如何推導」的方式呈現。簡報源碼公開，便於後續其他教師基於此再製。

# Results（結果）

簡報已被作為工作坊主要教材使用，學員回饋顯示能在較短時間內掌握 DAG 思考、傾向分數的核心邏輯與 TMLE 的應用情境。Quarto Reveal.js 的形式同時支援線上閱讀、線下投影與 PDF 輸出，極大化教材的觸及範圍。

# Discussion（討論）

本專案展現了「將前沿方法學轉譯為臨床醫師語言」的教學努力。其貢獻在於降低因果推論的進入門檻，使更多臨床研究者能在自身研究中採用合理方法。限制方面，工作坊的時間限制使主題無法完全展開，仍須搭配進階閱讀；簡報中的範例為虛構情境，學員仍需自行將觀念遷移至真實研究。未來可擴展為完整課程系列，並結合 TMLE-explain 動畫提供影音輔助。

# 連結

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