【🙋♂️ 學員提問】#統合分析工作坊
如何從無到有完成一篇統合分析文章並成功投稿，其步驟、流程、障礙為何，以及該如何克服？
⠀
👨🏫 從無到有，完成一篇 meta analysis 的論文，整個完整的步驟包含：
⠀
1. 找尋適合的題目
2. 適當文獻的搜尋與整理
3. 萃取結果變數
4. 製作圖表（quality assessment table、forest plot、funnel plot 等）
5. 按部就班開始撰寫
6. 尋找適當的投稿期刊
⠀
初學者也可寫出一篇很好的 meta analysis ，只要 #臨床意義足夠，論文被接受的機會就很高。
⠀
Meta analysis 過程並不複雜，常見困難包含：資料萃取，不知道哪些才是有用的資料；統計相關用語不熟悉，文獻搜尋時不知道關鍵字如何設定；進行研究的途中，已經有類似的論文發表時該如何轉彎，將自己的研究成功發表。因此，如何避免走冤枉路，建議可以多聽有經驗的作者分享。
⠀
至於如何克服，實際上仍需要自己多嘗試，熟能生巧，重複這樣的過程，才知道如何避免重蹈覆轍。不過就算準備充足，面對不同類型的研究，仍會面臨很多挑戰，即使看似走了冤枉路，也可能是將來下一篇成功的助力。
⠀
🎯 克服經費與資源稀少的困境，帶您踏入統合分析的領域。
⠀
☑ 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
⠀
🔸 11/7（日）統合分析工作坊 #全新梯次
➠ https://meta-analysis.innovarad.tw/event/
起步真的不難，PGY 課後發五篇統合分析論文的課程！
⠀
🗣️ 學員回饋
⠀
「正如課程所言，新思惟不浪費大家在假日特意前來進修的寶貴時間，從進行 meta-analysis 在真實世界可能面臨哪些困難與歧視談起，再擴及研究題目的發想與設定、搜尋文獻與取得原始資料的眉角、複習統計概念、破除常見迷思。更重要且難得的是動手實作，這樣的教學法對我而言，正可幫助我克服對於軟體操作的恐懼！」
⠀
「自學 meta-analysis 中過程頻頻受挫，自然而然就和操作困難劃上等號，而新思惟就像是衝刺班，透過老師們循循善誘佐以活潑生活化的舉例，過往的統計難題瞬間茅塞頓開。課程內容更是提綱挈領，完整闡述一篇文獻如何產出，從主題發想、搜索文獻、段落撰寫順序及撰寫細節，學習到很多技巧，超級受用！」
⠀
👨🏫 講者陣容
⠀
＃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。
⠀
＃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。
⠀
＃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。
資料分析自學 在 [請益] 大數據自學方向請益- 看板Soft_Job - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
各位前輩們大家好
本魯國北師數學系（現今台北教育大學）畢業
以前從事的都是服務業，
大部分都是自己創業擺攤
最近跟老婆討論到大數據
他們公司剛好在找這類人才
我就看了一下發現自己蠻喜歡這個領域
不在意是否能因此轉職
想自學這個領域
但由於非本科系出身
目前看介紹感覺很多要學
想問問前輩們
大概有什麼課程需要且必要學習的？
目前大概看到這些：
Big data / Python / R programming / Hadoop / Machine Learning
目前暫時以coursera為自學平台
也想看看大家有沒有推薦的課程？
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 111.71.22.70
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1538320117.A.67F.html
再一次感謝各位不吝指教～
當然若還有更多建議，還麻煩大家繼續給予指導～
※ 編輯: sssh (1.164.46.95), 10/01/2018 12:51:01
... <看更多>