我們都希望可以發表一篇 RCT 的論文,或是有大量的病人資料可以做回溯性研究,但是針對臨床上起步不久的年輕醫師,除非與資歷豐富、病人很多的前輩或老師合作,但這樣的機會,也是可遇不可求。
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Meta-analysis 論文,則繞過這樣的限制。我們可以在自己的電腦前面,運用搜尋資料庫,來找到各式各樣的資料來源。只要能將這些資料,用適當的統計方式,做出有統計意義的結論,就能解答臨床上的問題。
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🔔 年輕研究者的起步首選
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對於沒有資源的年輕研究者來說,meta-analysis 是起步的好領域。
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☑ 不需跑 IRB
☑ 不需花錢請助理蒐集檢體
☑ 不需要砸錢一次一次的進入加值中心
☑ 適合資源缺乏又需要單兵作戰的醫療相關人員
☑ 只要能組成研究團隊,還可擁有飛快的發表速度。
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🎊【年度回顧】新思惟研究課程之友,2020 年共 689 篇論文發表!
🎊 2021 年 4 月新思惟校友總計 96 篇發表,其中 11 位是首篇論文發表!
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▎用對軟體,研究更上手。
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在互動實作的過程中,發現 CMA 這個軟體很貼近 meta-analysis 的需求。針對相對單純的資料,簡單的帶入,就能做出我們需要的統計結果以及圖表。
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雖然自己用過的統計軟體不多,也沒有那麼專精,但是相對之前在學校學過的 SPSS,CMA 的確在這個方面操作更加輕鬆。這次上完課,加上自己回來練習,需要再多加的嘗試並熟悉這個軟體,之後只要自己的題目搜尋完,就能立刻把數據帶入了。
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▎剛起步的我,能將研究想法落實了。
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不管我們寫作的目的為何,總希望在這條路上,能夠少一些波折以及冤枉路。很感謝這次上課的老師們將自身經驗傾囊相授,給予剛起步的我指引一條道路、一個方向。
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這堂課,已經給了我一個基本的架構,以及好上手的工具,接下來就要靠自己的努力來完成。希望能夠盡快將這些學到的技巧,反映在將來論文的實際發表。
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【 全新梯次 📣 統合分析工作坊 】
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無資源、沒經費、零基礎也不怕,因為 meta-analysis 論文容易寫、容易發,用自己的電腦搜尋資料庫的大數據,就能順利發表論文,非常適合「#資源缺乏」又需要「#單兵作戰」的研究者!
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同時也有10000部Youtube影片,追蹤數超過2,910的網紅コバにゃんチャンネル,也在其Youtube影片中提到,...
論文spss分析 在 新思惟國際 Facebook 的精選貼文
😔 考專科需要論文,學校沒教怎麼寫?
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整個醫學教育,論文寫作課僅存在特定醫院,且課程走到最後,還是以臨床導師教學為中心,並未有一堂化繁為簡的系統性教程,教育新生代的醫師學子們如何寫論文,大多是踏著老師的路子,看著學長姊的論文,一步步的茫然摸索,經過數年的鍛鍊,運氣好一點能成就一篇 SCI 的論文,運氣差一點就投在 non-SCI 的期刊。
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回顧整個學習過程,我覺得滿可惜的地方是花了很多時間在摸索上,當摸索完畢後,往往又有更多臨床的事務還有考試的壓力接踵而來,只能期待自己早點進場,早點開始摸索,方能避免這樣的疊加壓力,所以個人一直很期待有一堂課能夠標準化(SOP)這樣的論文寫作流程。
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▎免 IRB、免收案還能升等用,為什麼不學?
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剛開始接觸統合分析和實證醫學時,不免帶有一些徬徨,過往的生物統計沒有學得頂好,SPSS 怎麼操作也忘得差不多,NNT 和 NNH 也是最近才搞懂,更遑論統合分析還有許多參數都不曾於在學期間學習過。
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平常僅是在 journal reading 時接觸到,輪到自己要寫時,卻遲遲下不了筆,要怎麼納入 / 排除 data、怎麼設定 primary / secondary endpoint、subgroup 分析要怎麼做等等問題一一浮現,讀別人的 paper 很簡單,自己寫一篇卻難如登天。
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但如今 IRB 送審的要求內容和嚴謹度與日俱增,衝著不用送 IRB、不用收案的兩點優勢報名了這堂課。殊不知在一開始,蔡校長便點出統合分析的具體好處,且能作為升等用的 original article,這麼亮眼的優勢,當然要趕快進場進修囉!
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▎三個小時,手把手帶你完成統計圖表。
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每次來到工作坊,最期待的便是手把手教學,聽課講概念固然重要,但做不做得出來又是一回事。自己在家偷摸過 CMA 的操作,完全一頭霧水,哈哈,雖然已經是相對簡單的軟體,但沒有人教還真的不懂重點在哪裡。
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短短的三個小時,從 data 的填入,分析模型設計(random / fixed),開始到第一張森林圖的產出,即使是第一次跑統計的生手,也在不到半小時內便產出一張 forest plot,是很振奮人心的一件事!
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🚩 年輕研究者的起步首選 #好工具在手 #發表論文不難
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對於沒有資源的年輕研究者來說,meta-analysis 是起步的好領域。
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☑ 不需跑 IRB
☑ 不需花錢請助理蒐集檢體
☑ 不需要砸錢一次一次的進入加值中心
☑ 適合資源缺乏又需要單兵作戰的醫療相關人員
☑ 只要能組成研究團隊,還可擁有飛快的發表速度。
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【 全新梯次 📣 統合分析工作坊 】
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如果你想靠自己,用電腦搜尋資料庫文獻,寫篇論文出來,meta-analysis 就是你做研究的首選;因為 meta-analysis 論文容易寫、容易發,非常適合「資源缺乏」又需要「單兵作戰」的研究者!
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🔹 現在投資自己,將來 PubMed 有你!
🔹 好評加開|8/22(日)統合分析工作坊
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論文spss分析 在 少女凱倫 Facebook 的最讚貼文
Python前面竟還有必修課!
大部份人都不知道,其實我的碩士論文是跑SPSS量化問卷統計分析而來的,跑量化從數據挖出洞察,對專業人士並不是件難事,但對我這樣文組出身的人,當時每天早上8點到電腦教室報到,跑數據跑到下午四點。
資質駑鈍,沒有線上教學,對我來說只能土法煉鋼抱著書,也沒有人引導,該怎麼樣抓取最精準的數據,也不知道這些近千個數據如何統整最有效率。
還記得我的碩士論文,因為研究對象是兩岸的閱聽眾,也就是說我的樣本數是其他同學的兩倍,碩士論文收到300份,且都顯著的話,就能夠算有效樣本,而我在台灣與大陸兩岸花了幾萬元,收了1000份,留下7百多份有效樣本,最後進行分析。
因為是2種不同地區族群的生活、習慣、行為型態比較,因此在抓取、整理數據時,就花上了我好大一番功夫…
當時如果有線上課程能帶著我一步一步跑有多好呢?
不過,業界的數據當然和學術數據的實務有差別!
只是核心概念是相同的,其實數據就是讓我們可以更客觀的解決問題,並從中洞察培養觀點,因為我們在工作上也會常常花了超多時間間分析、甚至做了PPT準備匯報,最後關頭卻發現取數邏輯有問題,導致分析結論不可⽤…
國欣說.Rock Data 是我在深圳工作的好朋友,也是處理互聯網企業上億數據的數據分析師,當然他的數據洞察與實務,就相當國際化也很實用,能用一堂線上課程,就從這麼專業的人士身上學到技巧,豈不是太划算?
國欣說:「提到數據分析的必備程式語⾔,⼤多數⼈腦中出現的關鍵字通常是R或Python,⼤多R/Python的課程已,經提供好分析所需要的數據了,但在真實的⼯作環境中,公司的數據都放在數據倉庫中,我們必須透過,Hive語⾔到數倉中把數取出來。」我這才知道,原來Python前面還有必修課啊!
如果你是:
1.對於數據分析感興趣、想從事資料分析相關崗位的學⽣
2.初入商業分析、資料分析領域,但對hive還不太熟練的社會新鮮⼈
3.想掌握數據處理⼯具的產品經理
4.需要數據分析能⼒的市場⾏銷、產品營運⼈員
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