Monday, November 6, 2017

Workshop "Thiết kế nghiên cứu và phân tích dữ liệu" 12/2017

Chúng tôi hân hạnh thông báo một khóa học 12 ngày với chủ đề "Thiết kế nghiên cứu khoa học và phân tích dữ liệu" do Trường đại học Tôn Đức Thắng tổ chức từ ngày 25/12/2017 đến 7/1/2018. Đây là một khoá học căn bản, theo hình thức "workshop" dành cho các nghiên cứu sinh và sinh viên muốn làm nghiên cứu khoa học.



Nghiên cứu khoa học có chất lượng đòi hỏi hai yếu tố quan trọng: thiết kế tốt và phân tích dữ liệu đúng phương pháp. Thiết kế nghiên cứu tốt bao gồm chọn mô hình nghiên cứu thích hợp, chọn đối tượng thích hợp, và thu thập dữ liệu đúng phương pháp. Khi thiết kế nghiên cứu tốt thì dữ liệu thu thập được mới có chất lượng cao. Dữ liệu có chất lượng cao cộng với phân tích đúng phương pháp giúp cho công trình nghiên cứu có cơ may được chấp nhận cho công bố trên các tập san khoa học.

1. Mục tiêu

Mục tiêu chung của khoá học là giới thiệu các khái niệm cơ bản về nghiên cứu khoa học, các mô hình nghiên cứu khoa học và phân tích dữ liệu. Học viên sẽ làm quen với cách đặt vấn đề nghiên cứu, thiết kế nghiên cứu, thu thập dữ liệu, các phương pháp thống kê cơ bản. Chúng tôi sẽ nhấn mạnh đến việc ứng dụng các phương pháp mô hình hoá dữ liệu qua một số ca nghiên cứu cụ thể của chúng tôi và các đồng nghiệp khác. Chúng tôi kì vọng học viên sau khi xong lớp học sẽ học về:

·       qui trình nghiên cứu;
·       chọn mô hình nghiên cứu thích hợp;
·       dùng ngôn ngữ R cho phân tích dữ liệu;
·       diễn giải các phương pháp phân tích mô tả;
·       ứng dụng các mô hình hồi qui tuyến tính, hồi qui logistic, mô hình Cox và phương pháp phân tích sống còn;
·       cách trình bày kết quả phân tích cho các bài báo khoa học;
·       cách báo cáo nghiên cứu bằng Powerpoint.

2.  Đối tượng

Lớp học được thiết kế dành cho các sinh viên sau đại học, nghiên cứu sinh, giảng viên, nhà khoa học có nhu cầu nghiên cứu khoa học và phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, sinh viên đại học cũng có thể ghi danh để học về nghiên cứu khoa học. Học viên không cần có kiến thức cơ bản về thống kê học.

3.  Địa điểm

Trường đại học Tôn Đức Thắng
Số 19, Đường Nguyễn Hữu Thọ, Phường Tân Phong, Quận 7, TP. Hồ Chí Minh.

4.  Giảng viên

Giảng viên phụ trách lớp học bao gồm các nhà khoa học thực nghiệm có kinh nghiệm lâu năm về nghiên cứu khoa học và công bố quốc tế: GS. Nguyễn Văn Tuấn, TS. Trần Sơn Thạch, BS. Hà Tấn Đức, và các giảng viên của Đại học Tôn Đức Thắng.

5.  Thời gian:

Khóa học sẽ kéo dài 12 ngày từ 25/12/2017 đến 7/1/2018. Phần I của lớp học từ ngày 25/12/2017 đến 30/12/2017. Phần II từ ngày 2/1/2017 đến 7/1/2017.  

6.  Chương trình dự kiến

Chương trình sẽ chia làm hai phần, mỗi phần 6 ngày. Chủ đề phần thứ nhất là thiết kế nghiên cứu và phân tích dữ liệu, với 18 bài giảng. Chủ đề phần thứ hai là về cách viết bài báo khoa học và báo cáo, với 13 bài giảng. Mỗi bài giảng sẽ kèm theo phần thực hành để học viên có kinh nghiệm thực tế. 

Phần I: Thiết kế nghiên cứu và phân tích dữ liệu

Ngày 1 (25/12/2017):

·       Bài 1 Qui trình nghiên cứu khoa học: ý tưởng nghiên cứu đến từ đâu; phân biệt thế nào là nghiên cứu khoa học và những gì không phải là nghiên cứu khoa học; qui trình nghiên cứu; ý nghĩa của nghiên cứu khoa học. 

·       Bài 2 Chọn mô hình nghiên cứu: giải thích các điểm yếu và điểm mạnh của các mô hình nghiên cứu cắt ngang, bệnh chứng, đoàn hệ, nghiên cứu RCT, phân tích tổng hợp.

·       Bài 3 Giới thiệu R: R sẽ được sử dụng cho phân tích dữ liệu trong lớp học. Bài giảng này sẽ giới thiệu ngôn ngữ R, vận hành, cách đọc dữ liệu, cách biên tập dữ liệu, và một số phân tích đơn giản. 

Ngày 2 (26/12/2017)
·       Bài 4 Phương pháp thu thập dữ liệu: giới thiệu cách thu thập dữ liệu và nguyên tắc thiết kế bộ câu hỏi.

·       Bài 5 Quản lý dữ liệu: quản lí dữ liệu là khâu rất quan trọng cho nghiên cứu khoa học nhưng thường hay bị xem thường và dẫn đến nhiều hệ quả nghiêm trọng. Bài này sẽ giới thiệu cách sắp xếp dữ liệu sao cho thích hợp cho phân tích và những qui tắc đạo đức trong việc quản lí dữ liệu. 

·       Bài 6 Phân tích mô tả (biến liên tục, biến phân nhóm): giới thiệu các phương pháp phân tích mô tả như trung bình, độ lệch chuẩn, khoảng tin cậy 95%. Bài giảng nhấn mạnh đến ý nghĩa và cách diễn giải hơn là kĩ thuật.

Ngày 3 (27/12/2017)

·       Bài 7 Phân tích bằng biểu đồ: trong khoa học biểu đồ đóng vai trò rất quan trọng, nhưng rất tiếc nhiều nghiên cứu có biểu đồ quá kém. Bài này sẽ giới thiệu các nguyên tắc và phương pháp soạn biểu đồ phẩm chất cao dùng các chương trình như ggplot2sjPlot. Đây là một trong những khâu rất quan trọng để hiểu dữ liệu và ý nghĩa của dữ liệu.

·       Bài 8 Giới thiệu ý tưởng kiểm định giả thuyết: bài giảng bàn về hai trường pháp ước tính (estimation) và kiểm định giả thuyết (hypothesis testing), và ý nghĩa của trị số P. Học viên sẽ nắm được ý nghĩa của trị số P và mối liên hệ với kiểm định giả thuyết.

·       Bài 9 Phương pháp so sánh 2 nhóm (biến liên tục): một trong những mục tiêu nghiên cứu cơ bản là so sánh hai nhóm. Bài giảng sẽ giới thiệu phương pháp t-test cho dữ liệu tuân theo luật phân bố chuẩn, và phương pháp bootstrap cho các dữ liệu không tuân theo luật phân bố chuẩn.

Ngày 4 (28/12/2017)

·       Bài 10 Phương pháp so sánh 2 nhóm biến định tính: Bài giảng sẽ giới thiệu phương pháp z-test, Ki bình phương, và các chỉ số như odds ratio và relative risk để sử dụng cho việc so sánh hai nhóm với biến outcome là định tính hay biến nhị phân.

·       Bài 11 Phân tích tương quan: giới thiệu khái niệm "tương quan" (correlation) và phương pháp ước tính hệ số tương quan.

·       Bài 12 Mô hình hồi qui tuyến tính: giới thiệu mô hình hồi qui tuyến tính đơn giản y = a + b*x + e, giả định và phương pháp kiểm định giả định, ý nghĩa của tham số và cách diễn giải các chỉ số từ mô hình hồi qui tuyến tính.

Ngày 5 (29/12/2017) 

·       Bài 13 Mô hình hồi qui tuyến tính đa biến: tiếp tục mô hình hồi qui tuyến tính, bài này sẽ giới thiệu mô hình hồi qui đa biến tiên lượng (multiple linear regression) và những vấn đề liên quan đến đa cộng tuyến, cách chọn biến số có giá trị tiên lượng tốt nhất.

·       Bài 14 Mô hình logistic đơn biến: bài giảng sẽ giới thiệu khái niệm odds và tỉ số odds (odds ratio) và ứng dụng trong mô hình hồi qui logistic. Bài giảng sẽ tập trung vào cách diễn giải ý nghĩa của các tham số trong mô hình và ý nghĩa thực tế.

·       Bài 15 Mô hình logistic đa biến: tiếp tục mô hình hồi qui logistic đơn biến, bài này sẽ trình bày phương pháp phân tích với nhiều biến tiên lượng và những vấn đề kèm theo như đa cộng tuyến.

Ngày 6 (30/12/2017)

·       Bài 16 Phân tích sống còn (survival analysis): nhiều nghiên cứu khoa học quan tâm đến yếu tố thời gian dẫn đến biến cố. Bài này giới thiệu phương pháp life-table và Kaplan-Meier trong việc mô tả các biến thời gian và xác suất sống còn. Phương pháp log-rank test cũng sẽ được giới thiệu qua chương trình "survival" trong R.

·       Bài 17 Mô hình Cox: tiếp tục phương pháp Kaplan-Meier là [mô hình] Cox's proportional hazards model. Bài giảng sẽ giới thiệu khái niệm "hazard" (rủi ro) và cách xây dựng mô hình Cox để tiên lượng một biến phụ thuộc.

·       Bài 18 Sai sót phổ biến trong thiết kế nghiên cứu và phần tích dữ liệu: trong thực tế có rất nhiều sai sót và thiếu sót trong phân tích dữ liệu, và những sai sót này dẫn đến bài báo bị từ chối công bố trên các tập san quốc tế.

Phần II: Cách viết bài báo khoa học và trình bày

Ngày 1 (2/1/2018): chủ đề kĩ năng trình bày Powerpoint

·       Bài 1 Kĩ năng soạn Powerpoint: bài này sẽ trình bày các nguyên tắc trong việc soạn Powerpoint, từ màu sắc, phông chữ, đến qui ước n*n, sẽ được giải thích và ứng dụng.

·       Bài 2 Kĩ năng trình bày trong hội nghị: bài giảng sẽ hướng dẫn cách trình bày và "protocol" trong hội nghị khoa học quốc tế. Từ cách nói, trang phục, đến dáng điệu sẽ được hướng dẫn.

Ngày 2 (3/1/2018): chủ đề cách viết bài báo khoa học

·       Bài 1 Cấu trúc bài báo khoa học: bài giảng sẽ đề cập đến cấu trúc IMRaD trong bài báo khoa học và mục tiêu của từng phần.

·       Bài 2 Tiếng Anh trong bài báo khoa học: 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. Nguyên tắc IDEA sẽ được giới thiệu và lí giải trong cách viết bài báo khoa học.

·       Bài 3 Chuẩn bị trước khi viết bài báo khoa học: những bước cần chuẩn bị cho việc soạn một bài báo khoa học.

Ngày 3 (4/1/2018)

·       Bài 4 Cách đặt tựa đề: 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 5 Cách viết phần dẫn nhập (introduction): 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

Ngày 4 (5/1/2018)

·       Bài 6 Cách viết phần phương pháp (methods): 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 7 Cách viết phần kết quả (results): 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.

·       Bài 8 Cách trình bày biểu đồ / bảng số liệu: phần hai hướng dẫn cách thiết kế bảng số liệu và những biểu đồ có phẩm chất cao.

Ngày 5 (6/1/2018)

·       Bài 9 Cách viết phần bàn luận (discussion): 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 10 Cách chọn tập san: 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.

Ngày 6 (7/1/2018)

·       Bài 11 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 12 Cách viết thư đệ trình (cover letter): hướng dẫn cách viết cover letter sao cho thuyết phục và gây chú ý của ban biên tập.

·       Bài 13 Chia sẻ về cách viết cảm tạ, tài trợ, tài liệu tham khảo, và cách nộp bài báo: trong bài này một tác giả ở Việt Nam sẽ chia sẻ các nộp bài báo khoa học trực tuyến.

7.  Đăng kí và liên lạc:

Học viên sẽ đăng kí từ ngày ra thông báo đến hết ngày 23/12/2017. Lệ phí khóa học: 4 triệu đồng/học viên (bao gồm sách, tài liệu giảng dạy, và teabreak trong suốt 10 ngày học). Đối với học viên ghi danh lớp cơ bản/nâng cao (5 ngày), chi phí là 2 triệu đồng/học viên. Nghiên cứu sinh sẽ được giảm 50% học phí.

Mọi thông tin vui lòng liên hệ: Phòng quản lý phát triển khoa học và công nghệ, Phòng A303, số 19, Đường Nguyễn Hữu Thọ, P. Tân Phong, Q.7, TP. HCM. Điện thoại: (028) 37755 037; Email: hatrongnghia@tdt.edu.vn

Tải thông báo tại đây:

6 comments:

Dao Danh Son said...

Dear GS Tuấn. Em ở Hà Nội. Năm vừa qua đã theo dõi khóa học của GS ở Hà Nội nhưng chưa có? Không biết sắp tới GS có kế hoạch mở khóa học ở Hà Nội ko? E làm việc ở công ty nên việc xin nghỉ 2 tuần ko dễ dàng. Rất mong 1 lớp học tương tự sẽ đc tổ chức ở Hà Nội.

Nguyen Thi Hong Mai said...

Kính thưa thầy,
Em có thắc mắc hỏi thầy là theo thông báo của thầy thì học phí là 4 triệu/toàn khóa học nhưng trong bản thông báo là 6 triệu/ toàn khóa học. Em thắc mắc như vậy vì liên quan đến việc xin kinh phí của trường để theo khóa học của thầy.
Em đã từng được học khóa học ngắn hạn của thầy ở ngoài Nha Trang nên em rất mong được tham gia để ngày càng hiểu hơn và sử dụng thông thạo hơn về R.
Em xin chân thành cám ơn thầy.
Kính chúc thầy sức khỏe.

Duong Beo said...

Rất mong muốn giống bạn Sơn. Hị vọng lớp sẽ được tổ chức tại Hà Nội

Duong Beo said...

Em cũng rất mong thầy tổ chức lớp tại Hà Nội!!!

oanh tran said...

Em cũng mong thầy tổ chức lớp học tại Hà Nội. Em cảm ơn thầy ạ.

nguyễn suyên said...

Sao lệch về học phí vậy thầy.