#免收案免IRB的統合分析,#您也想過要學卻不得其門而入嗎?
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想自學 meta-analysis,然而相關的書,隨便買都厚厚一大本,光是 fixed-effect model 就一大章,都還沒講到 random-effects model 就想投降,更別說,後面還有 heterogeneity、subgroup analysis、publication bias 等。
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但是,這就像我們去買汽車的教科書,光引擎原理就一大章,還沒講到缸內直噴、渦輪增壓、油電混合就投降,更別說後面的傳動系統、主被動安全、自動駕駛。想開車上路,真有需要了解這麼多嗎?
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事實上,難的是懂「汽車原理」,如果只想學會「開車」,並不難。難的是懂「meta-analysis 公式與理論」,如果只想學會「發表 meta-analysis 文章」,並不難。
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#是要認識整片森林,#還是採一朵香菇就好?
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從「學問」的角度去看,那可是一片森林,人家「寫教科書」的,自然應該全部涵蓋。但我們在這浩瀚森林中,不過是個「採香菇」的,你只要知道在哪裡可以找到香菇、應該怎麼採、如何避免採到毒菇,然後順利的把香菇帶到市場上賣,就行。
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延續這樣的概念,如果我們反過來,不從 meta-analysis 的理論與公式教,而從「剛開始發表 meta-analysis」所需要知道的統計項開始教呢?
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就像教了油門、煞車、方向燈之後,讓你先上路,在安全的環境逐漸熟悉。駕輕就熟之後,有了自信,你想學任何汽車的原理甚至改裝,自然水到渠成。
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#課程中只教您必學數值,#學會了,#就能用!
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這堂課,我們不講複雜理論,只講實際應用的重要概念。減少混亂,化繁為簡。雖說是「簡」,但在寫作、投稿、審閱過程中,重要的眉角,依然將以最實用的角度,與您分享。
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🎯 克服經費與資源稀少的困境,帶您踏入統合分析的領域。
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☑ 統合分析研究規劃技巧
☑ 正確拆解論文架構
☑ 必學的重要專有名詞
☑ 互動實作:完成一套 Meta-analysis 圖表
☑ 以發表為導向的搜尋文獻
☑ Meta-analysis 圖表優化重點
☑ 給初學者的起步建議
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🔸 11/7(日)統合分析工作坊 #全新梯次
➠ https://meta-analysis.innovarad.tw/event/
免收案、免 IRB,突破資源缺乏困境的機會!
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🗣️ 學員回饋
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「原本以為艱澀難懂,一定會打瞌睡,卻意外絕無冷場。張凱閔醫師擷取 meta-analysis 重點中的重點,深入淺出的介紹一定要會的專有名詞,讓我不會被龐雜的統計名詞大海淹沒!」
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「因為是統合分析的初學者,在準備過程中主要還是以類別變項為主,這次課程聽到很多資料(包括連續變項)的處理方法,像是標準差和標準誤的概念和處理,只要有 sample size 和 p-value 就可以跑統計,以及嘗試向作者要 raw data,這些都有助於我對於未來統合分析的題材有更多選擇。」
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👨🏫 講者陣容
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#張凱閔,知名復健醫學與超音波學者,台大流病與預防醫學博士,SCI 論文超過 190 篇,並有 25 篇以上為 meta-analysis,探討臨床常見議題。
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#曾秉濤,專業精神科醫師,擅長從臨床工作找到發表議題,並組成研究團隊,SCI 論文超過 85 篇,並有 70 篇以上為 meta-analysis。
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#蔡依橙,專業課程開發與整合者,能迅速理解學門架構,並以初學者能理解的方式,建構學習流程。生涯被 SCI 期刊接受的圖表,已超過 500 張,熟悉學術審閱過程與要求。
「raw data處理」的推薦目錄:
- 關於raw data處理 在 蔡依橙的閱讀筆記 Facebook 的精選貼文
- 關於raw data處理 在 新思惟國際 Facebook 的最佳解答
- 關於raw data處理 在 Y道理 Facebook 的精選貼文
- 關於raw data處理 在 raw data意思的推薦與評價,批踢踢、DCARD和網紅們這樣回答 的評價
- 關於raw data處理 在 請益使用python 進行raw data 浮點數處理- 軟體工程師板 - Dcard 的評價
- 關於raw data處理 在 Actions - Trello 的評價
- 關於raw data處理 在 把GA 的Log Raw Data 抓出來再上傳到BigQuery - GitHub 的評價
- 關於raw data處理 在 [译] parsing raw data 怎样优雅的清理原始数据 的評價
- 關於raw data處理 在 From raw data to group level analysis in EEGLAB - YouTube 的評價
raw data處理 在 新思惟國際 Facebook 的最佳解答
#免收案免IRB的統合分析,#您也想過要學卻不得其門而入嗎?
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想自學 meta-analysis,然而相關的書,隨便買都厚厚一大本,光是 fixed-effect model 就一大章,都還沒講到 random-effects model 就想投降,更別說,後面還有 heterogeneity、subgroup analysis、publication bias 等。
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但是,這就像我們去買汽車的教科書,光引擎原理就一大章,還沒講到缸內直噴、渦輪增壓、油電混合就投降,更別說後面的傳動系統、主被動安全、自動駕駛。想開車上路,真有需要了解這麼多嗎?
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事實上,難的是懂「汽車原理」,如果只想學會「開車」,並不難。難的是懂「meta-analysis 公式與理論」,如果只想學會「發表 meta-analysis 文章」,並不難。
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「因為是統合分析的初學者,在準備過程中主要還是以類別變項為主,這次課程聽到很多資料(包括連續變項)的處理方法,像是標準差和標準誤的概念和處理,只要有 sample size 和 p-value 就可以跑統計,以及嘗試向作者要 raw data,這些都有助於我對於未來統合分析的題材有更多選擇。」
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👨🏫 講者陣容
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#張凱閔,知名復健醫學與超音波學者,台大流病與預防醫學博士,SCI 論文超過 190 篇,並有 25 篇以上為 meta-analysis,探討臨床常見議題。
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#曾秉濤,專業精神科醫師,擅長從臨床工作找到發表議題,並組成研究團隊,SCI 論文超過 85 篇,並有 70 篇以上為 meta-analysis。
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#蔡依橙,專業課程開發與整合者,能迅速理解學門架構,並以初學者能理解的方式,建構學習流程。生涯被 SCI 期刊接受的圖表,已超過 500 張,熟悉學術審閱過程與要求。
raw data處理 在 Y道理 Facebook 的精選貼文
/ 跑市場資料 /
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我聽 (用) 過幾個分析軟體,原廠除了軟體產業的幾個主要商業模式外,多半還有顧問服務。為什麼要有顧問服務呢?因為廠商通常沒有「透過『分析』,聯結『問題』與『答案』」的能力。
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常見的市場分析有兩類主要問題。
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一類問題是週期性問題,例如說問市佔率、規格價格、競爭對手的表現等等。這種問題可以透過設計公式與圖表來解決,只有兩點要特別注意。
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第一是要記得在處理 raw data 時要把資料清乾淨;第二,是要安排固定時間與資料需求單位 interveiw,看看既有的資料格式夠不夠使用?有沒有資料的 bug?有沒有什麼額外的固定圖表需要設計?
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第二類問題是臨時性的分析議題。通常是不太好量化的題目,但又需要基本的量化資料來判段趨勢、方向 ... 等等。這個時候詮釋資料表現出來的現象、現象與現象間的關聯或因果關係,以及這個現象未來的趨勢就成為專業重點。
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對於使用廠商自己來說,通常能夠把第一類問題設計成固定表格;至於要自己聘人,或各定請外包廠商來更新每一季的資料格式及表現,就看業者對外包的看法。
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第二類問題對於使用廠商自己來說,向來是很大的問題。原因是要能夠從抽象的資料裡寫出有意義的判斷及趨勢,這等同是養專職研究員在公司裡了 (而不是處理或資料分析師);養得起的公司顧然可以養,但也有許多公司會更傾向於找顧問來定期輔導,聯結外部的顧問跟內部的資料分析師,把抽像 / 具體的問題之間串接起來。
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至於又想分析抽像問題、不自己養分析師,又不想找顧問的公司,又想要答案的 ... Errrr ... 。
raw data處理 在 Actions - Trello 的推薦與評價
復議案meta data 處理https://github.com/g0v/ly-gazette/blob/master/raw/3118.md. 這個範例中,有多次表決:. 1) 復議案是否立即討論 2) 提案停止發言討論,立即表決 ... <看更多>
raw data處理 在 把GA 的Log Raw Data 抓出來再上傳到BigQuery - GitHub 的推薦與評價
dump raw log data from google analytics. ... 改成上傳string,之後再用query 的方式處理。 ga_session_time & backup_date 其實都不是UTC time,但是資料欄位裡面 ... ... <看更多>
raw data處理 在 請益使用python 進行raw data 浮點數處理- 軟體工程師板 - Dcard 的推薦與評價
#請益使用python 進行raw data 浮點數處理 ... 在整理實測資料時,遇到原始資料記錄浮點數的時候寫為「-.0033」或是「.0234」 把資料轉成mat檔的過程當中, ... ... <看更多>