[RESEARCH SERIES] Cấu trúc và một số lưu ý khi viết phần Phương pháp nghiên cứu (Research methods)
Khi đọc phần phương pháp nghiên cứu, biên tập viên và người bình duyệt sẽ cơ bản thấy được khả năng nghiên cứu, sự chuyên nghiệp trong nghiên cứu của tác giả. Thông tin được viết trong phần này phải đủ chi tiết để người đọc đánh giá được sự phù hợp của phương pháp nghiên cứu, quy trình thu thập và xử lý dữ liệu bạn đã sử dụng. Bài viết chị chia sẻ hôm nay về kinh nghiệm của TS. Nguyễn Hữu Cương khi viết cấu trúc và một số lưu ý khi viết phần phương pháp nghiên cứu, mọi người đón đọc nhé!
Nếu như phần Tổng quan nghiên cứu (Literature review) được coi là phần khó viết nhất thì phần Phương pháp nghiên cứu được cho là phần dễ viết nhất (nhiều người thường viết phần Phương pháp nghiên cứu đầu tiên) đơn giản bởi vì ta chỉ mô tả lại những gì đã làm trong quá trình lựa chọn phương pháp nghiên cứu, thiết kế công cụ thu thập dữ liệu, thu thập dữ liệu và xử lý dữ liệu. Tuy nhiên, để có một phần Phương pháp nghiên cứu tốt, bạn cần lưu ý là thông tin bạn viết trong phần này phải đủ chi tiết để độc giả đánh giá được sự phù hợp của các phương pháp nghiên cứu bạn đã sử dụng, đánh giá được độ giá trị (validity) và độ tin cậy (reliability) của kết quả nghiên cứu (Belcher, 2019).
Thông thường những thông tin cần viết trong phần Phương pháp nghiên cứu bao gồm:
- Các phương pháp thu thập dữ liệu đã sử dụng (data collection methods): định lượng (quantitative), hay định tính (qualitative), hay hỗn hợp (mixed method).
- Các công cụ thu thập dữ liệu tương ứng với phương pháp thu thập dữ liệu: bảng hỏi (survey questionnaires), dữ liệu phân tích thống kê (statistical analysis) đối với phương pháp định lượng; phỏng vấn (interview), quan sát (observation), phân tích văn bản (document analysis), thảo luận nhóm (focus group)… đối với phương pháp định tính.
- Đối tượng tham gia cung cấp dữ liệu (participants) và chọn mẫu (sampling): mô tả quần thể nghiên cứu (target population), phương pháp chọn mẫu, tổng số mẫu thu được.
- Quá trình thu thập dữ liệu (data collection procedure).
- Phân tích dữ liệu (data analysis): dùng công cụ, phần mềm gì để phân tích dữ liệu, ví dụ SPSS đối với phân tích dữ liệu định lượng hay Nvivo đối với phân tích dữ liệu định tính.
- Những vấn đề cần lưu ý về đạo đức nghiên cứu (ethical considerations), đặc biệt đối với những nghiên cứu liên quan đến trẻ em, người bệnh, người tàn tật, người già (Azevedo et al., 2011; Belcher, 2019).
Một phần lưu ý nữa là bạn nên trình bày phần Phương pháp nghiên cứu theo từng đầu mục (sub-heading) một cách chi tiết để một người không trực tiếp tham gia vào nghiên cứu vẫn hiểu chính xác bạn đã làm gì và tại sao.
Lưu lý là phần Phương pháp nghiên cứu thường chiếm 1/8 (một phần tám) bài báo. Như vậy, với bài viết có độ dài 4000-8000 từ thì Phương pháp nghiên cứu có thể có độ dài tương ứng là 500-1000 từ.
Tài liệu tham khảo
Azevedo, L. F., Canário-Almeida, F., Fonseca, A. J., Costa-Pereira, A, Winck, J. C., & Hespanhol, V. (2011). How to write a scientific paper—writing the methods section. Rev Port Pneumol, 17(5), 232-238.
Belcher, W. L. (2019). Writing your article in 12 weeks: A guide to academic publishing success (2nd ed.). Chicago: Chicago University Press.
❤ Like page, tag và share cho bạn bè cả nhà nhé ❤
#HannahEd #duhoc #hocbong #sanhocbong #scholarshipforVietnamesestudents
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過11萬的網紅TRICkSTAR5,也在其Youtube影片中提到,ずっとやりたかった試みです。以前の紹介動画も2分で短めだったのですが、動作解析だけだったので、こちらはステップアップしていく練習法を思い切り簡潔にまとめてます。解説に文字がないのでスマホでも見やすいですし、短いのでデータ容量が少ないです。 見るだけで「出来るようになった気になっちゃう動画」目指して頑...
data analysis method 在 貓的成長美股異想世界 Facebook 的最佳解答
🌻風險管理
跌了幾十趴的個股還要繼續抱下去嗎? 去年飆漲的SPAC, 今年還漲的回來嗎?(可以跟下篇一起看).
開始玩成長股後, 我學到最難的一堂課是風險控制. 每個人對風險控制的觀念不一樣, 這跟每個人的心理素質也有關係.
風險管理, 也就是"留得青山在, 不怕沒柴燒".
風險管理:
https://zh.wikipedia.org/wiki/%E9%A3%8E%E9%99%A9%E7%AE%A1%E7%90%86
🌻There Are Too Many Defenseless(無防禦性的) Stocks
(可以的話, 我希望您可以好好讀一下這篇文章. 我希望能夠幫您守住些財富, 減少些損失, 甚至創造些獲利. "Too many", 也就代表了股票沒有稀有性)
The underwriters just created too many stocks. There's too many new companies, too many companies that help you with analytics(分析), too many that offer video, too many data collectors and too many real-time analysis, and too many cybersecurity companies. There's been too many new electric vehicle derivatives, too many cannabis (大麻) plays and way too many new fintechs(金融科技).
The effect? We are now facing a bewildering number of companies that simply do the same things and can't be differentiated (無差異性的) and, frankly, are too hard to understand unless you are deeply involved in the transfer of data from on your premises to the cloud(雲端).
Why does this matter?
Because these stocks are defenseless. They are defenseless against inflation (通膨) because so many of them sell at a multiple to sales and any company that trades as a multiple to sales (指的是以P/S為估值方式, 非傳統的P/E. 軟體公司主要是用P/S) will see its value erode more quickly than any other in this stock market because the company has to graduate from a multiple to sales to a multiple of earnings, or just keep losing money. So many new investors have not experienced real inflation where these kinds of stocks can't be given away.
They are defenseless against an economic boom. I have been reading through countless software as a whatever with a go to market strategy and a huge TAM (total addressable market, 指的是市場大小) to land and expand(指的是雲端公司的商業模式), and my eyes glaze over. Who needs a company with all of those buzzwords that's growing at 27% and losing money when I have plenty of high quality industrials that are growing at 27% and spewing cash to the point the biggest issue is how much should be put to growth versus rewarding shareholders.
They are defenseless against older companies with a balanced policy toward dividends and buybacks, so that supply is mopped up while demand is bolstered by a yield. The land and expanders don't have anything backing them up which makes them vulnerable to sudden shocks down as we have seen.
They are defenseless against insider selling. If capital gains rates are going up, these are the companies with the most vulnerable stocks because so many of the people in these new companies have stocks that are still up substantially from when they got stock so a company with a stock down 30%-40% is vulnerable from scads of insider selling, including secondaries I am now expecting with increasing frequency.
They are defenseless against SPACs. While there are many good SPACs there are too many SPACs with too much stock sloshing around. I keep thinking about that MP Materials (MP) secondary offering in late March, where entities controlled by CEO James Litinsky sold 4.6 million shares of his company in a deal priced at $35. Now it is a small percentage of his holdings and many others involved with the company sold small amounts, too. That's not the point. It's more of a statement: this stock traded at $50. You might have been inclined to buy on the pullback but you would have been massacred as the stock is now at $27. If you have a so-called successful SPAC its success might be measured by how much money you took out of it before its stock fell by 50%. There are hundreds of things and when you consider all of the warrants out there, you know this market is going to be overwhelmed with this stuff.
You aren't going to see these kinds of secondaries at Deere (DE) or Caterpillar (CAT) , that's for certain.
Now there are people out there willing to buy the incredibly almost stupidly risky stocks, people like Cathie Wood, who demonstrated her unflappable conviction to her method of buying stocks that worked when there's scarcity value but there's anything but that now.
Maybe she can take down tens of billions of dollars worth and save the day. I wouldn't count on it. I am sorry to question her stock picking, lord knows she's been amazing. But unless others copy her, we know the stocks she is buying resemble what's not working at all. Maybe someday, but not now.
I try to figure out what the end game for these stocks might be if the economy keeps heating up and inflation accelerates. There's simply not enough money from young people or ETFs based on high growth or Cathie Wood to keep these stocks higher, and there's too much opportunity for the insiders to do what MP did, something that crunched the stock even as it reported a quarter ahead of expectations, which meant something at one point but means absolutely nothing now. Nothing at all.
文章來源: https://realmoney.thestreet.com/jim-cramer/jim-cramer-there-are-too-many-defenseless-stocks-15649142
Picture來源:
https://society6.com/product/boxing-cat_print
data analysis method 在 Alexander Wang 王梓沅英文 Facebook 的最讚貼文
【從發散的「中翻英寫作」變成「英文學術寫作」的重要關鍵】
學術寫作要怎樣學得好,可以從好多面向來加強。不管是「學術涵養」、「對該學科理解的深度」、「對文獻的理解、整理方法」、「邏輯」、「對學術出版文化的理解」、「思維清晰度」、「英文能力 (文法、字彙)」、還是「寫作 (段落、篇章掌握、修辭)」 等等的能力。
今天這篇文章以「結構性語塊」的角度來淺談如何 “write like a Harvard professor”。
▍學術寫作當中,充滿著很多的結構性語塊,是不分領域都會使用的。師範大學翻譯所廖伯森教授就曾經說,這些學術結構性語塊的使用,可以讓學術的溝通更有效率 。
下面有 5 組學生的實際寫作例子,讓大家感覺看看,學好這些結構性語塊,可以如何幫助我們聽起來 IQ 爆棚(笑)
學生 1️⃣:We gotta carefully interpret these data because…
調整版:These data must be interpreted with caution in that…
學生 2️⃣:X and Y are totally different in many ways.
調整版:X differs from Y in a number of aspects.
學生 3️⃣:More and more people are getting interested in XXX.
調整版:There has been an increasing interest in XXX.
學生 4️⃣:A lot of people criticized Smith’s meta-analysis.
調整版:Smith’s meta-analysis has been subject to considerable criticism.
▍使用結構性語塊還有一個好處,就是可以「侷限」住我們的表達內容。為什麼會說是好處呢?如果不了解學術文化,有些內容或想法表達可能會不太適當。我們來看看學生 5 的例子。
學生 5️⃣:Although the method is safe and effective, it is not perfect.
調整版:Despite its safety and efficacy, the method suffers from some limitations.
學生不見得能從「不完美」轉換成思維「有缺點、有限制」,但因為結構性語塊,我們可以「制約」一些相較不符合學術寫作特色的文字。
為了因應眾多學生的要求,我在 3/21 (日) 加開了一場「英語學術寫作」的免費公開課。不管是現任研究生、即將要變成研究生、工作上會用到學術寫作、或是對加強學術寫作能力有需求的你,都歡迎來聽聽!
公開課一秒報名:https://www.accupass.com/event/2103130735221904331353
時間:3/21 (日) 2:30 pm - 4:00 pm (2:00 pm 入場)
地點:台北市中山區朱崙街60號2F (MRT 南京復興站)
data analysis method 在 TRICkSTAR5 Youtube 的最佳解答
ずっとやりたかった試みです。以前の紹介動画も2分で短めだったのですが、動作解析だけだったので、こちらはステップアップしていく練習法を思い切り簡潔にまとめてます。解説に文字がないのでスマホでも見やすいですし、短いのでデータ容量が少ないです。
見るだけで「出来るようになった気になっちゃう動画」目指して頑張ります!
以前の動作解析したやつ https://youtu.be/Ysm03P6e5W4
The try I wanted to do all the while. The previous introduction movie was also rather short in 2 minutes, it was only a movement analysis, so this is gathering the training method I'm doing step finish of concisely to the fullest. Explanation is letterless, so it's also easy to see in Smartphone and it's short, so it has a small data capacity.
I just see, aim at the "movie which becomes the will which could be done now and exert myself!
2min ver. https://youtu.be/Ysm03P6e5W4
・おすすめ動画 https://youtu.be/Ea-ml-WUkqI
・700tricks http://creative-football.jimdo.com
・アプリ ⇨ http://videobook.jp/trickstar5
・ホームページ⇨ http://www.trickstar5.jp
・フェイスブック Facebook page
https://www.facebook.com/yo.freestyle
・愛用ボール、シューズ、カメラなど
http://trickstar5.blog.fc2.com/blog-entry-627.html