Sunday, August 20, 2017

Thông báo thứ 2 về workshop "Thiết kế và phân tích nghiên cứu khoa học" (Đại học Đà Nẵng)

Xin thông báo đến các bạn một workshop 10 ngày sẽ được thực hiện tại Khoa Y, Đại học Đà Nẵng từ ngày 26/9 đến 5/10/2017. Đây là một lớp học với chương trình khá chi tiết. Mặc dù lớp học nhắm đến các bạn miền Trung, nhưng Trường thì mở cửa rộng cho tất cả đồng nghiệp từ mọi miền đất nước.

Chương trình chia làm 2 phần: phần phương pháp nghiên cứu và phần công bố quốc tế.



Phần I liên quan đến thiết kế và phân tích dữ liệu. Phần này sẽ kéo dài 5 ngày. Chi tiết về bài giảng như sau:

Bài 1: câu hỏi nghiên cứu và qui trình nghiên cứu. Bài này sẽ bàn về thế nào là một "nghiên cứu khoa học" và nó khác như thế nào so với những đề tài kiểu "hành vi nịnh trong tiếng Việt"; thế nào là một giả thuyết khoa học; qui trình nghiên cứu bắt đầu từ đâu và làm sao để đánh giá một câu hỏi nghiên cứu để theo đuổi.

Bài 2: Chọn mô hình nghiên cứu (thiết kế). Sau khi đã có câu hỏi nghiên cứu thì bước kế tiếp là chọn mô hình thiết kế cho rẻ tiền và phù hợp. Bài này giới thiệu các mô hình nghiên cứu như thiết diện, bệnh chứng, đoàn hệ, RCT, phân tích tổng hợp (meta-analysis). Mỗi mô hình sẽ được minh họa bằng một nghiên cứu thực tế và bàn qua về điểm mạnh cũng như điểm yếu. Học viên sẽ học cách đánh giá giá trị khoa học của một nghiên cứu.

Bài 3: Phương pháp thiết kế bộ câu hỏi (questionnaire). Sau khi đã chọn được mô hình nghiên cứu thích hợp, vấn đề kế tiếp là chọn phương pháp thu thập dữ liệu. Bài này sẽ giảng về các nguyên lí và qui ước trong thiết kế bộ câu hỏi cho thu thập dữ liệu. Chúng tôi sẽ cho các bạn xem vài bộ câu hỏi tiêu biểu và sẽ thực hành trong lớp học.

Bài 4: Quản lí dữ liệu. Sau khi thu thập dữ liệu xong, vấn đề kế tiếp là quản lí dữ liệu. Dữ liệu là vàng, là kim cương, nên phải rất trân trọng nó. Thế nhưng trong thực tế, nhiều người không nhận ra điều này nên dữ liệu của họ rất khó phân tích. Do đó, chúng tôi dành ra một bài giảng để hướng dẫn các bạn cách lưu trữ dữ liệu bằng phần mềm tốt và có thể xuất ra cho các phần mềm phân tích dữ liệu.

Bài 5: Giới thiệu R. Sau khi đã có dữ liệu, phần kế đến rất quan trọng là phân tích. Có nhiều chương trình máy tính (software) cho phân tích dữ liệu, nhưng R là ngôn ngữ tốt nhất và thịnh hành nhất hiện nay ở nước ngoài. Điều tuyệt vời nhất là R hoàn toàn miễn phí. Bài này sẽ giới thiệu ngôn ngữ R, cú pháp, cách đọc các dữ liệu từ SPSS, Stata, SAS, Excel, v.v. Cách biên tập dữ liệu qua R.

Bài 6 - 7: Phân tích mô tả bằng biểu đồ.  Biểu đồ là một phần không thể thiếu được trong nghiên cứu khoa học, thế nhưng rất nhiều bạn thiết kế biểu đồ quá tệ hay không đạt. Người ta đánh giá bài báo khoa học qua biểu đồ. Do đó, chúng tôi dành ra 2 bài giảng để hướng dẫn cách thiết kế biểu đồ "high quality". Bài 1 sẽ bàn về các nguyên lí trong thiết kế biểu đồ và các biểu đồ phổ biến như histogram, barplot, boxplot, và scatterplot. Bài 2 sẽ triển khai các ý tưởng trong bài 1 bằng ngôn ngữ R. Các bạn sẽ ngạc nhiên là dùng R rất đơn giản, chứ chẳng có gì phức tạp, để tạo những biểu đồ "bắt mắt".

Bài 8: Phân tích mô tả bằng thống kê. Bài này sẽ hướng dẫn và giải thích các khái niệm căn bản như mean, median, quartile, confidence interval, và quan trọng hơn là cách diễn giải kết quả phân tích. Các bạn sẽ có dịp thực hành trên dữ liệu thực tế và đảm bảo sẽ hấp dẫn, chứ không phải "khô khang" với những kết quả chằng chịt con số đâu.

Bài 9: Kiểm định giả thuyết. Bài này giải thích sự khác biệt giữa kiểm định giả thuyết (test of hypothesis) và kiểm định thống kê (test of significance) mà nhiều người vẫn chưa am hiểu. Quan trọng nhất là hiểu ý nghĩa của trị số P và diễn giải nó cho đúng hơn. Các bạn sẽ được dịp đi một "tour du lịch" ngắn về lịch sử của khoa học thống kê qua bài giảng này.

Bài 10: So sánh hai nhóm bằng t-test. Sau phân tích mô tả là đến phân tích suy luận dựa trên kiểm định giả thuyết (bài 9). Do đó, bài này giải thích khái niệm t-test, cách triển khai trong R, và diễn giải kết quả phân tích. Làm sao để giải quyết vấn đề khi dữ liệu không tuân theo luật phân bố chuẩn, không có phương sai tương đương nhau, hay không độc lập với nhau? Các bạn sẽ học phương pháp để giải quyết các vấn đề đó bằng R.

Bài 11: So sánh hai nhóm bằng chi-squared test, dữ liệu phân loại. Bài 10 bàn về kiểm định giả thuyết khi biến số là biến liên tục, còn bài này sẽ bàn về phương pháp z test và Ki bình phương để kiểm định giả thuyết khi biến số mang tính phân nhóm (categorical variable). Các bạn sẽ học về 3 phương pháp phân tích: odds ratio, risk ratio (relative risk), và hiệu số. Cả ba phương pháp được triển khai trong R một cách rất dễ dàng.

Bài 12: Phân tích tương quan và mô hình hồi qui tuyến tính. Sau phân tích khác biệt là đến phân tích tương quan (correlation analysis). Bài này sẽ giới thiệu khái niệm covariance (khác với variance ra sao), correlation, và giới thiệu mô hình hồi qui tuyến tính đơn giản (simple linear regression model). Các bạn sẽ học về cách ước tính tham số của mô hình bằng hàm R, và quan trọng hơn là các bạn sẽ học cách diễn giải đúng kết quả của phân tích. Diễn giải đúng thì mới viết bài báo đúng được.

Bài 13: Mô hình hồi qui tuyến tính đa biến. Sau mô hình đơn giản là mô hình hồi qui tuyến đa biến (multiple linear regression). Trong bài này, các bạn sẽ học về khái niệm và vấn đề multicollinearity, về confounding effects, và cách tìm các yếu tố có liên quan đến biến outcome. Các bạn cũng sẽ học những phương sai đã và đang còn lưu hành ở nhiều nơi, kể cả ở Việt Nam, và phải biết để tránh những phương pháp sai này. 

Bài 14: Dẫn nhập mô hình hồi qui logistic. Nhiều bạn có lẽ đã nghe đến mô hình hồi qui logistic nhưng chưa có dịp hệ thống hóa kiến thức. Bài này sẽ giải thích các khái niệm như odds, logit, và qua đó giới thiệu mô hình hồi qui logistic (logistic regression model). Các bạn sẽ phân biệt và hiểu tại sao mô hình hồi qui logistic khác biệt với mô hình hồi qui tuyến tính. Nhưng quan trọng hơn là các bạn sẽ học cách diễn giải các tham số alpha và beta trong mô hình này với bối cảnh nghiên cứu lâm sàng.

Bài 15: Mô hình hồi qui logistic đa biến. Trong thực tế, nghiên cứu khoa học có nhiều biến số, chứ không phải chỉ một, và đó là lí do tại sao có mô hình hồi qui logistic đa biến. Khi nghiên cứu có nhiều biến số hay yếu tố, nhiều vấn đề đặt ra như vấn đề đa cộng tuyến, vấn đề confounding, vấn đề tìm những yếu tố liên quan. Do đó, bài này sẽ giải thích và hướng dẫn các bạn giải quyết các vấn đề phổ biến trong nghiên cứu khoa học qua ứng dụng mô hình hồi qui logistic đa biến.

Nếu có thì giờ, chúng tôi sẽ giảng về phương pháp ước tính cỡ mẫu, hay các phương pháp khác mà các bạn yêu cầu. 

Phần II của lớp học là liên quan đến cách viết bài báo khoa học và công bố quốc tế. Phần này dự kiến sẽ kéo dài 5 ngày với 11 bài giảng như sau:

Bài 1: Tại sao công bố quốc tế? Có lẽ câu hỏi này không còn thời sự nữa, vì mới đây đã có qui định nghiên cứu sinh tiến sĩ phải có 2 bài báo công bố quốc tế mới được bảo vệ luận án. Nhưng thật ra thì ngoài mục đích luận án, còn có vài mục đích khác trong công bố quốc tế. Trong bài này, chúng tôi sẽ bàn về xu hướng chung trong nghiên cứu khoa học, mà theo đó công bố kết quả trên các diễn đàn khoa học (tập san = journal -- không phải tạp chí = magazine) là một bước sau cùng của một công trình nghiên cứu. Bài giảng sẽ điểm qua những khó khăn trong công bố quốc tế đối với nhà nghiên cứu từ các nước phát triển như Việt Nam, và những lí do bài báo khoa học bị từ chối.  

Bài 2: Cấu trúc một bài báo khoa học. Bài giảng sẽ giới thiệu cấu trúc chuẩn của một bài báo khoa học là IMRaD. Những bước cần chuẩn bị cho việc soạn một bài báo khoa học. Ngoài ra, một phần lớn bài giảng sẽ xoay quanh vấn đề tiếng Anh (như văn phong và cách chọn từ ngữ) trong bài báo khoa học.

Bài 3: Cách đặt tựa đề bài báo. Tựa đề bài báo khoa học là một yếu tố rất quan trọng, có khi quyết định sự thành bại của bài báo, nhưng rất ít được các tác giả chú ý. Bài giảng này sẽ giới thiệu những nguyên tắc trong việc đặt tựa đề, cùng những điều không nên làm khi đặt tựa đề. Một số nghiên cứu khoa học về tựa đề bài báo cũng sẽ được trình bày để minh họa cho các nguyên tắc chung. 

Bài 4: Cách viết phần Dẫn nhập. Phần Dẫn nhập của một bài báo khoa học là lí do tồn tại của bài báo, nên cần phải được quan tâm đúng mức. Bài giảng sẽ giới thiệu công thức viết dẫn nhập có tên là
CaRS (creating a research space). Bài giảng cũng sẽ giới thiệu những câu văn quen thuộc để giúp các bạn viết bài báo lần đầu.

Bài 5: Cách viết phần Phương pháp. Bài giảng sẽ giới thiệu những phần thông tin liên quan đến thiết kế nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu, phương pháp đo lường, phương pháp phân tích, v.v. cho một bài báo y học. Mỗi mục sẽ được minh họa bằng những câu văn quen thuộc hay những mô tả đã được công bố trên các tập san y học nổi tiếng trên thế giới.

Bài 6-7: Trình bày kết quả, phần I và phần II. Kết quả là trái tim của một công trình nghiên cứu. Nhưng viết phần Kết quả có khi là một thách thức đáng kể cho những người mới vào nghiên cứu, vì không biết viết cái gì trước và cái gì sau, hay viết sao cho thuyết phục. Bài giảng này sẽ trình bày một số phương pháp và nguyên tắc quan trọng trong việc mô tả kết quả nghiên cứu. Phần đầu sẽ bàn về cách viết. Phần hai hướng dẫn cách thiết kế bảng số liệu và những biểu đồ có phẩm chất cao.

Bài 8: Cách viết phần Bàn luận. Đây là phần khó viết nhất trong một bài báo khoa học. Các sách hướng dẫn viết bài báo khoa học bằng tiếng Anh ít khi bàn đến phần này một cách cụ thể. Ngay cả những người ở cấp giáo sư vẫn viết phần bàn luận chưa đạt. Trong bài giảng này, các bạn sẽ học một công thức đơn giản (gồm 6 đoạn văn) nhưng rất hiệu quả trong việc cấu trúc phần bàn luận.

Bài 9: Cách viết phần Abstract. Bài báo khoa học đòi hỏi phải có một abstract (tóm tắt), thường giới hạn trong 250 đến 300 chữ. Tóm lược một bài báo 20-30 trang thành 250-300 chữ là một thách thức. Bài giảng này sẽ giới thiệu hai dạng abstract: loại có cấu trúc và loại không có cấu trúc. Bài giảng cũng sẽ bàn về những chiến lược cụ thể để viết phần abstract sao cho đầy đủ thông tin trong vòng 250-300 chữ.

Bài 10: Cách trả lời bình duyệt. Sau khi bài báo được gửi đi, nếu may mắn sẽ được gửi ra ngòai bình duyệt (peer review) bởi các chuyên gia. Nhiệm vụ của tác giả là trả lời những bình luận, phê bình, câu hỏi của chuyên gia bình duyệt. Trả lời bình duyệt vừa là một khoa học vừa là một nghệ thuật. Bài giảng này sẽ hướng dẫn các bạn cách trả lời cụ thể mà các tập san y khoa ưa chuộng.

Bài 11: Cách chọn tập san để công bố. Chọn tập san thích hợp để công bố kết quả nghiên cứu đang là một vấn đề thời sự, vì có quá nhiều tập san "dỏm" trên thế giới. Điều nguy hiểm hơn nữa là có những tập san nằm ở biên giới dỏm và thật. Rất nhiều nhà khoa học Việt Nam đã trở thành nạn nhân của những tập san dỏm. Bài giảng này sẽ giới thiệu các tiêu chuẩn để giúp các bạn phân biệt tập san dỏm và tập san thật, cùng những tiêu chí để chọn tập san chuyên ngành thích hợp cho nghiên cứu.

Mỗi bài giảng các bạn sẽ được học những nội dung như sau:

       Một ví dụ tiêu biểu ở VN hay nước ngoài;
       Mục tiêu của phần bài báo (introduction, methods, results, discussion) là gì?
       Nguyên tắc viết mỗi phần là gì?  
       Nội dung cần viết là gì?
       Cách dùng tiếng Anh cho mỗi phần của bài báo khoa học.

***

Đối với tôi, không có workshop nào giống workshop nào, và mỗi workshop là một chương trình đặc thù (unique). Tất cả bài giảng, cho dù là cùng chủ đề, nhưng bài giảng trong workshop mới sẽ không bao giờ giống các bài giảng trước. Ngay cả ví dụ và cách thiết kế bài giảng cũng khác, vì mỗi lần giảng là mỗi lần học. Do đó, các bạn yên tâm là mỗi lần dự một lớp học là mỗi lần học được nhiều điều mới.

Mỗi workshop là mỗi lần dần hết tâm và sức trong việc soạn bài giảng để làm mới và phong phú cho bài giảng. Những ai từng soạn bài giảng sẽ hiểu công sức tiêu ra để soạn những bài như thế này. Có bài tốn vài ngày, hay cả tuần, để soạn. Sau khi xong workshop, các bạn sẽ học được những vấn đề căn bản trong nghiên cứu khoa học và công bố quốc tế, và một tập tài liệu nhiều trăm trang để làm tham khảo sau này.

Hẹn gặp các bạn ở Đà Nẵng!

====

Mọi thông tin chi tiết xin liên hệ ThS.BS Hồ Xuân Tuấn, phụ trách Nghiên cứu khoa học và Hợp tác quốc tế Khoa Y Dược, Điện thoại: 0914084567, Email: drhoxuantuan@gmail.com

2 comments:

nguyễn văn trí blog said...

Ad ơi . e mới tạo blog . e đăng bài viết lên blog mà sao tìm trên google tiêu đề trong bài đăng blog mà ko thấy

Anonymous said...

Con chào bác, hôm nay con vô tình biết được bác mới được trao một giải thưởng lớn nên con vào đây chúc mừng bác.

https://www.garvan.org.au/news-events/news/professor-tuan-nguyen-awarded-unsw-sydneys-highest-academic-award