An experience of workshop on introduction to statistical methods and SPSS hands-on training to enhance analytical skills among research professionals
Notice bibliographique
Résumé
Background: In a current scenario, research project and writing a thesis is one of the most important components of PG and Ph.D. studies and a potential area where the students are challenged by lack of structured guidance. Thus the workshop on “Introduction to Statistical Methods & ‘SPSS’ Hands-on Training” was conducted with the objectives, to know the impact of workshop and to obtain suggestions for improvement.Methods: The workshop on “Introduction to Statistical Methods & ‘SPSS’ Hands-on Training” conducted during 7-9 November, 2016 by the Department of Community Medicine, Shri B. M. Patil Medical College, Hospital and Research Centre in collaboration with University of Manitoba, Canada. The effectiveness of the workshop was assessed by pre-and-post tests using Multiple-Choice Questions (MCQ). Analysis was done using paired t test and Wilcoxon signed rank test.Results: A total of thirty six participants attended the sessions. The overall participant opinion about the workshop was positive. Majority of the participants were female. Majority of the participants were in the age group of 30-35 years (33%), followed by 25-30 years (28%). Majority of participants were MBBS (31%), MD (28%), other degree faulty members (22%) and PhD (22%). The mean score in pre-and-post-test was 12.52±6.17 and 13.98±6.50 respectively (Range=2-27) and was found significant difference in the scores between pre-and-post-tests (p=0.002).Conclusions: The recommendations and suggestions given by workshop participants were to increase the duration of the workshop. Participants were satisfied with the teaching methodology in the workshops.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,007 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».