Báo cáo tiến độ workshop

Thế là công việc chuẩn bị bài giảng và bài tập cho workshop đã xong. Tôi đã chuyển cho nhóm tổ chức để in ra và lưu trữ vào USB cho mỗi học viên. Đây là một workshop mà tôi rất kì vọng sẽ giúp các bạn nhiều trong nghiên cứu khoa học, hay thậm chí suy nghĩ về nghiên cứu. Rất nhiều phương pháp tôi giới thiệu chỉ là những cách suy nghĩ, đặt vấn đề, và tìm câu trả lời.

Dưới đây là danh sách bài giảng. Bốn mươi lăm bài giảng (thực tế là hơn 50)! Có một số bài không có trong chương trình, nhưng tôi vẫn cung cấp để các bạn làm tài liệu. Tôi không dám nói chúng ta sẽ có đủ thì giờ để giảng tất cả các bài giảng, nhưng sẽ cố gắng hết mình. Như các bạn thấy đây là một chương trình qui mô và công phu. Phải trải qua nhiều năm, hàng chục workshop và mấy chục seminar trước đây mới đúc kết thành chương trình này.

Workshop chúng ta sẽ có 210 bạn tham dự, từ đủ các chuyên ngành. Nghe nói khoảng phân nửa là ngành y. Có một số bạn nghiên cứu sinh từ nước ngoài về dự. Như vậy, các bạn sẽ có dịp làm quen nhiều người. Có một điểm tôi muốn lưu ý các bạn là workshop này rất ư thân mật. Điều đó có nghĩa là các bạn có thể mặc đồ "smart casual", không cần quá nghiêm chỉnh.

Về thì giờ, tôi còn phải tham khảo ban tổ chức và ý kiến của các bạn. Nhưng tôi nghĩ chúng ta có thể làm việc từ 8:00 sáng đến 11:30 sáng, rồi thực hành từ 1:30 chiều đến 4:30 chiều. Tôi không muốn nhồi nhét nhiều quá, nhưng vì chúng ta có ít thì giờ nên đành phải chịu khó một chút vậy.

Hẹn gặp các bạn vào cuối tuần này!

Danh sách bài giảng

Lớp căn bản 
0 Giới thiệu khóa học 
1 Giới thiệu software R 
2 Đọc dữ liệu vào R 
3 Biên tập dữ liệu dùng R 
4 Quản lí dữ liệu cho phân tích 
5 Lên kế hoạch phân tích 
6 Kiểm định thống kê và kiểm định giả thuyết (ý nghĩa trị số P) 
7a Phân tích bằng biểu đồ - Phần I 
7b Phân tích bằng biểu đồ - Phần II 
8 Biểu đồ chất lượng cao: Giới thiệu package "ggplot2"
8a Biểu đồ phân bố 
8b Biểu đồ thanh thể hiện tần số và chỉ số thống kê 
8c Biểu đồ hộp và tương quan 
9 Phân tích bằng bảng số liệu: Giới thiệu package "tables"
10 Phân tích 1 nhóm: Ước tính tỉ lệ 
11 So sánh 2 nhóm: So sánh hai tỉ lệ, phương pháp chính xác và Bayes 
11a So sánh 2 nhóm: Tỉ số nguy cơ (relative risk) 
11b So sánh 2 nhóm: Tỉ số odds (odds ratio) 
12 So sánh nhiều nhóm: Ki bình phương 
13 Phân tích mô tả 1 nhóm biến liên tục 
14 So sánh 2 chỉ số trung bình: t-test 
15 So sánh 2 chỉ số trung bình: Phương pháp bootstrap và hoán vị 
16 So sánh nhiều nhóm: Phân tích phương sai 
17 Phân tích tương quan
18 Mô hình hồi qui tuyến tính 1: Giới thiệu 
19 Mô hình hồi qui tuyến tính 2: Diễn giải tham số 
20 Mô hình hồi qui tuyến tính 3: Kiểm tra giả định 
21 Ước tính cỡ mẫu: Nguyên lí 
22 Ước tính cỡ mẫu: Nghiên cứu chỉ có 1 nhóm 
23 Ước tính cỡ mẫu: Nghiên cứu có 2 nhóm

Lớp Advanced 
24 Mô hình hồi qui tuyến tính: Diễn giải hệ số xác định và vấn đề 
25 Mô hình hồi qui tuyến tính: Hoán chuyển dữ liệu 
26 Mô hình hồi qui tuyến tính: Giá trị ngoại vi và ảnh hưởng 
27 Mô hình hồi qui tuyến tính: Phương pháp robust và spline 
28 Mô hình hồi qui tuyến tính đa biến 1: Giới thiệu 
29 Mô hình hồi qui tuyến tính đa biến 2: Tương tác 
30 Mô hình hồi qui tuyến tính đa biến 3: Vấn đề đa cộng tuyến 
31 Mô hình hồi qui tuyến tính đa biến 4: Phương pháp chọn mô hình 
32 Mô hình hồi qui logistic 1: Giới thiệu 
33 Mô hình hồi qui logistic 2: Mô hình đa biến 
34 Mô hình hồi qui logistic 3: Diễn giải ý nghĩa của tham số 
35 Mô hình hồi qui logistic 4: Đánh giá mô hình 
36 Mô hình hồi qui logistic 5: Phương pháp tìm mô hình tối ưu 
37 Xây dựng mô hình tiên lượng 
38 Phân tích sống còn (survival analysis) 
39 Mô hình Cox 
40 Mô hình đa biến (multivariate models): Giới thiệu 
41 Phân tích phân định tuyến tính (Linear discriminant analysis) 
42 Phân tích thành phần (Principal component analysis) 
43 Phân tích yếu tố (Factor analysis) 
44 Phân tích cụm (Cluster analysis) 
45 Phương pháp xử lí giá trị trống (missing values)