প্রথম সেশন থেকেই আসল পেপার
প্রতিটি ধারণা আসে একটা আসল স্টাডি থেকে, পরে যেটার পক্ষে আপনি নিজেই যুক্তি দিতে পারবেন। সহজ করে ছেঁটে নেওয়া কোনো অংশ থেকে নয়। স্ট্যাটিস্টিক্স এখানে একটা টুল, কোর্সের মূল বিষয় নয়।
অ্যাপ্লায়েড বায়োস্ট্যাটিস্টিক্স ও রিসার্চ মেথডোলজি
1:1 ক্লাসে অ্যাপ্লায়েড বায়োস্ট্যাটিস্টিক্স শিখুন, পাবলিশড পেপার থেকে
এখানে যে নমুনা দেখছেন, সেটা ১৫ সপ্তাহের একটা লাইভ প্রোগ্রাম, মোট ৩০টি সেশন। প্রতিটি ধারণা পরিষ্কার হওয়ার পরেই সফটওয়্যার ল্যাব। পেজগুলো একটা 1:1 ক্লাস থেকে নেওয়া। এটা রেকর্ড করা কোর্স নয়, আর আমাদের একমাত্র প্ল্যানও নয়।
শেষ সেশন
প্রোগ্রামটা কীসের জন্য
৩০তম সেশনে পৌঁছে অচেনা একটা মেডিকেল পেপার হাতে নিয়েও আপনার বলতে পারার কথা, পেপারটা কী জানতে চেয়েছে, স্টাডি ডিজাইন সেই প্রশ্নের উত্তর দিতে পারে কি না, সংখ্যাগুলোর মানে কী, কোথায় দুর্বল, আর পেপারটা আপনি বিশ্বাস করেন কি না।
একটা সেশন যেভাবে তৈরি হয়
টপিকের তালিকা দেখে যা বোঝা যায় না
স্লাইডে আগে ধারণা, নোটেশন পরে
প্রতিটি ক্লাস শুরু হয় কোনো পাবলিশড পেপারের একটা ধাঁধা দিয়ে। সিম্বল আসে তখনই, যখন সেগুলো জুড়ে দেওয়ার মতো একটা ধারণা হাতে আছে।
নাম বলে রেখে দেওয়া
যে প্রশ্ন পরের, সেটার নাম বলে রেখে দেওয়া হয়। স্যাম্পল সাইজ, স্ট্যান্ডার্ড এরর বা রিগ্রেশন কোন সেশনে আসবে, সেশন নম্বর ধরে আগেই বলে দেওয়া হয়। আগেভাগে চুপিচুপি ঢুকিয়ে দেওয়া হয় না।
ক্লাসের দরকারে প্ল্যান বদলায়
প্রথম তিন সেশনে যত সংখ্যা দেখানো হয়েছিল, তার একটাও ক্লাসের কেউ নিজে বের করেননি। তাই যোগ হয় সেশন ৩.৫। আগে ধারণা, তারপর ল্যাব। সিলেবাস কোনো বাঁধা স্ক্রিপ্ট নয়।
সিলেবাস
চার ধাপে ৩০টি সেশন, ধারণার পরে ল্যাব
যে সেশনগুলো পড়ানো হয়ে গেছে, বা স্লাইডে যেগুলোর শিরোনাম ঠিক হয়ে আছে, শুধু সেগুলোর নামই এখানে দেওয়া হয়েছে। পরের অংশ আপাতত ধাপের বর্ণনাতেই থাকছে। যে সেশন এখনো লেখা হয়নি, তার জন্য বানিয়ে কোনো পূর্ণ সিলেবাস দেখাই না।
ধাপ ১ · সেশন ১–৮
স্ট্যাটিস্টিক্সের ভিত্তি
স্ট্যাটিস্টিক্সের ভাষা, সামারি, ডিস্ট্রিবিউশন, স্যাম্পলিং ভ্যারিয়েবিলিটি, কনফিডেন্স ইন্টারভাল আর p-value। এই শব্দভান্ডার তৈরি না হওয়া পর্যন্ত পরের ধাপের কিছুই আসে না।
- সেশন ১ রিসার্চের গল্প
- সেশন ২ Population, Samples, Variables ও Data
- সেশন ৩ Categorical Data-র বর্ণনা
- সেশন ৩.৫ Excel-এ ডেটা নিয়ে কাজ মাঝপথে যোগ করা ল্যাব
- সেশন ৪ Numerical Data-র বর্ণনা
- সেশন ৫ Distribution ও Outlier বোঝা
- সেশন ৬–৮ Display, Sampling Variability, Interval ও p-value পরিকল্পনায় আছে
ধাপ ২ · সেশন ৯–১৮
রিসার্চ মেথডোলজি
পেপার পড়া, এমন প্রশ্ন করা যার উত্তর স্টাডি ডিজাইন দিতে পারে, মেজারমেন্ট, বায়াস, স্যাম্পলিং, স্যাম্পল সাইজ, প্রোটোকল আর এথিক্স।
- সেশন ৯ প্রথম পাঠে পেপার যাচাইয়ের একটা গোছানো পদ্ধতি পরিকল্পনায় আছে
- সেশন ১০–১৮ Research Question, Study Design, Measurement, Bias, Sampling, Sample Size ও Protocol পরিকল্পনায় আছে
ধাপ ৩ · সেশন ১৯–২৬
অ্যাপ্লায়েড বায়োস্ট্যাটিস্টিক্স
মেথড বাছাই, গ্রুপের মধ্যে তুলনা, ইফেক্ট মেজার, রিগ্রেশন আর মাল্টিভ্যারিয়েবল চিন্তা। তবে প্রতিটি সিদ্ধান্তের ভাষা তৈরি হওয়ার পরেই।
- সেশন ১৯–২৬ Comparison, Effect Measure ও Regression পরিকল্পনায় আছে
ধাপ ৪ · সেশন ২৭–৩০
রিসার্চ বোঝা ও লেখা
ডায়াগনস্টিক ও প্রেডিকশন স্টাডি, সারভাইভাল, সিস্টেম্যাটিক রিভিউ আর ম্যানুস্ক্রিপ্ট। শেষ বিকেলের কাজটা সেশন ১-এ বলে দেওয়া সেই লক্ষ্য: প্রোগ্রাম শেষে যা পারার কথা।
- সেশন ২৭–৩০ Prediction, Survival, Systematic Review ও Manuscript পরিকল্পনায় আছে
নমুনা ক্লাস
এ পর্যন্ত পড়ানো সেশনগুলো ঘুরে দেখুন
যে পাঁচটি ক্লাস পড়ানো হয়ে গেছে, সেগুলো এখানে। প্রতিটি পেজে আছে পর্ব ধরে সাজানো লাইভ স্লাইড, আর যে PDF চ্যাপ্টার শিক্ষার্থী নিজের কাছে রাখেন।
সেশন ১
রিসার্চের গল্প
রিসার্চ কোয়েশ্চেন কোথা থেকে আসে, আর স্ট্যাটিস্টিক্স আসলে কীসের জন্য
৩৬টি স্লাইড · ৫টি পর্ব · ক্লাস নোট
সেশন ২
Population, Samples, Variables ও Data
একটা রো কী, একটা কলাম কী, আর প্রতিটি কলামের কাজ কী
৪৩টি স্লাইড · ৬টি পর্ব · ক্লাস নোট
সেশন ৩
Categorical Data-র বর্ণনা
কাউন্ট, আর সেগুলো নিয়ে যে চারটি কাজ করা হয়
৩৬টি স্লাইড · ৭টি পর্ব · ক্লাস নোট
সেশন ৩.৫
Excel-এ ডেটা নিয়ে কাজ
এতদিন যত সংখ্যা দেখেছেন, এবার নিজেই বানাবেন
৩৪টি স্লাইড · ৫টি পর্ব · ক্লাস নোট
সেশন ৪
Numerical Data-র বর্ণনা
মাঝখানটা কোথায়, ছড়িয়ে আছে কতটা, আর কোন জোড়া সংখ্যা ছাপবেন
৩৭টি স্লাইড · ৬টি পর্ব · ক্লাস নোট
আপনার প্রশ্ন
এটা একটা প্রোগ্রাম মাত্র, আপনার প্রশ্ন ঘিরে প্ল্যান চেয়ে নিন
একই প্রস্তুতি (পাবলিশড পেপার, আগে ধারণা পরে নোটেশন, আর নিজের কাছে রাখার মতো নোট) সাজানো যায় পাবলিক হেলথ, পরিবেশ, শিক্ষা, ব্যবসা, বা ঠিকঠাক মেথড লাগে এমন অন্য যেকোনো বিষয়ের প্রশ্ন ঘিরে।