সার্ভিস

গবেষণা ও প্রতিষ্ঠানের জন্য স্ট্যাটিস্টিক্যাল কনসালটেন্সি

যেসব গবেষক আর প্রতিষ্ঠানের একজন স্ট্যাটিস্টিক্যাল পার্টনার দরকার, আমাদের সার্ভিস তাদের জন্য। শিক্ষার্থীরাও নিজের বিশ্ববিদ্যালয়ের নিয়ম মেনে এক্সপার্ট সাপোর্ট নিতে পারেন। প্রতিটি প্রজেক্ট শুরু হয় একটা ফ্রি রিভিউ দিয়ে। কাজ আপনার কাছে পাঠানোর আগে আরেকজন স্ট্যাটিস্টিশিয়ান সেটা চেক করেন। নিজেই শিখে নিতে চান? মেন্টরশিপ দেখুন।

গবেষক ও শিক্ষার্থী

রিসার্চ ও একাডেমিক কাজ

থিসিস, সার্ভে আর পেপারের জন্য পরামর্শ ও স্ট্যাটিস্টিক্যাল সাপোর্ট।

থিসিস ও ডিসার্টেশন সাপোর্ট

  • মেথড বাছাই আর তার পক্ষে যুক্তি দাঁড় করাতে সাহায্য: ডেসক্রিপটিভ স্ট্যাটিস্টিক্স, রিলায়েবিলিটি, রিগ্রেশন, মিডিয়েশন ও মডারেশন, আর ডেটা সাপোর্ট করলে SEM, CFA বা PLS।
  • জমা দেওয়ার আগে আপনার অ্যানালাইসিস, অ্যাজাম্পশন আর টেবিল আমরা চেক করে দিই।
  • প্রতিটি ধাপ বুঝিয়ে দিই। সঙ্গে থাকে সিনট্যাক্স আর নোট, যা দিয়ে নিজেই আবার রান করা যায়। ফলে ভাইভা বা সুপারভাইজারের মিটিংয়ে কাজটা ডিফেন্ড করতে পারবেন।
  • আপনার বিশ্ববিদ্যালয় বাইরের স্ট্যাটিস্টিক্যাল সাহায্য নেওয়ার অনুমতি দিলে তবেই এই সাপোর্ট দিই। গবেষক আর লেখক আপনিই থাকবেন। নিয়মে বলা থাকলে আমাদের সাপোর্টের কথা আপনি উল্লেখ করবেন।
  • পুরো স্টাডি নিজেই করতে শিখতে চান? Research Cohort-এ একদম প্রথম রিসার্চ কোয়েশ্চেন থেকে পুরোটা শেখানো হয়।

সার্ভে ও প্রশ্নপত্র ডিজাইন

  • প্রশ্নের ভাষা, স্কেল বাছাই, ফর্মের লজিক, কোডিং প্ল্যান আর স্যাম্পলিং চেক।
  • ফিল্ডে যাওয়ার আগে পাইলট রিভিউ।
  • ডেটা সংগ্রহ হয়ে গেছে? সেই ডেটা দিয়ে কী বিশ্বাসযোগ্যভাবে বলা যায়, আমরা তা যাচাই করি।
  • ডেটা সংগ্রহের আগে, বা দুর্বল ফর্মের কারণে পরে অ্যানালাইসিস ভেস্তে যাওয়ার ঝুঁকি থাকলে, সবচেয়ে কাজে দেবে।

ম্যানুস্ক্রিপ্ট ও রিভিউয়ার সাপোর্ট

  • মেথডের যুক্তি, জার্নালে জমা দেওয়ার মতো টেবিল আর রেজাল্টের পরিষ্কার লেখা।
  • রিভিউয়ারের স্ট্যাটিস্টিক্যাল কমেন্টের পয়েন্ট ধরে ধরে উত্তর।
  • ডেটা যা দেখায়, সেটাই রিপোর্ট করি। দাবি বাড়িয়ে বলি না, আর পেপার অ্যাকসেপ্ট হবেই, এমন নিশ্চয়তাও দিই না।
  • যেসব লেখক সাবমিশন বা রিভিশনের প্রস্তুতি নিচ্ছেন, তাদের সবচেয়ে কাজে দেবে।

রিসার্চ কনসালটেশন

  • একটা ফোকাসড সেশন। রিসার্চ কোয়েশ্চেন, ডেটা, ডিজাইন আর ডেডলাইন মিলিয়ে বিশ্বাসযোগ্য অ্যানালাইসিস করা যায় কি না, সেটা যাচাই করে দেখি।
  • সেশন শেষে পাবেন কোন মেথড নিলে ভালো হয় তার পরামর্শ, আর বাস্তবসম্মত পরের ধাপ।
  • বড় প্রজেক্টে নামার আগে সেকেন্ড ওপিনিয়ন বা একটা প্ল্যান দরকার হলে সবচেয়ে কাজে দেবে।

প্রতিষ্ঠান

প্রতিষ্ঠানের ডেটার কাজ

এনজিও, উন্নয়ন প্রকল্প, হাসপাতাল, ব্যবসা প্রতিষ্ঠান আর সরকারি টিমের জন্য।

ইভ্যালুয়েশন ও M&E

  • বেসলাইন, মিডলাইন ও এন্ডলাইন সার্ভের ডিজাইন আর অ্যানালাইসিস।
  • ইন্ডিকেটর ট্র্যাকিং, রেজাল্টস ফ্রেমওয়ার্ক অনুযায়ী পরিমাপ, আর প্রোগ্রাম ইভ্যালুয়েশন।
  • ডোনার, ম্যানেজার আর বোর্ডের জন্য লেখা রিপোর্ট, যেখানে মেথড আর সীমাবদ্ধতা স্পষ্ট করে বলা থাকে।
  • এনজিও, উন্নয়ন প্রকল্প আর সরকারি প্রোগ্রামে সবচেয়ে কাজে দেবে।

ড্যাশবোর্ড ও রিপোর্টিং

  • আপনার ডেটা সোর্স থেকে বানানো Power BI ও Excel ড্যাশবোর্ড।
  • নিয়মিত মাসিক বা ত্রৈমাসিক রিপোর্ট, প্রতিবার একই সংজ্ঞা ধরে।
  • হ্যান্ডওভার নোট, যাতে আপনার টিম ড্যাশবোর্ড রিফ্রেশ আর মেইনটেইন করতে পারে।
  • যেসব প্রতিষ্ঠানকে একই হিসাব বারবার রিপোর্ট করতে হয়, তাদের সবচেয়ে কাজে দেবে।

বিশেষায়িত ডেটা

বিশেষায়িত অ্যানালাইসিস

যেসব প্রজেক্টে মেশিন লার্নিং বা ওমিক্স ডেটা লাগে, অথবা ক্লিনিক্যাল ডেটা সাবধানে সামলাতে হয়।

মেশিন লার্নিং ও প্রেডিক্টিভ মডেলিং

  • Python বা R-এ ক্লাসিফিকেশন, রিগ্রেশন আর রিস্ক প্রেডিকশন মডেল।
  • ঠিকমতো ট্রেইন আর টেস্ট স্প্লিট, ক্রস-ভ্যালিডেশন, আর পারফরম্যান্সের সৎ হিসাব।
  • কোন ভ্যারিয়েবল গুরুত্বপূর্ণ, আর মডেল কোথায় কাজ নাও করতে পারে, তার সহজ ব্যাখ্যা।
  • যেখানে লক্ষ্য প্রেডিকশন, এমন রিসার্চ কোয়েশ্চেন বা প্রতিষ্ঠানের ডেটায় সবচেয়ে কাজে দেবে।

বায়োইনফরমেটিক্স ও হেলথ ডেটা

  • RNA-seq, সিঙ্গেল-সেল ও অন্যান্য ওমিক্স ওয়ার্কফ্লো, প্রসেসিং থেকে ফলাফলের ব্যাখ্যা পর্যন্ত।
  • ক্লিনিক্যাল, হাসপাতাল ও পাবলিক হেলথ ডেটাসেট, রিগ্রেশন আর সারভাইভাল অ্যানালাইসিসসহ।
  • রিপ্রোডিউসিবল কোড, আর সংবেদনশীল রেকর্ড সাবধানে সামলানো।
  • স্বাস্থ্য গবেষক, ক্লিনিশিয়ান আর ল্যাবের সবচেয়ে কাজে দেবে।

কাজের ধাপ

একটা প্রজেক্ট যেভাবে এগোয়

০১

প্রজেক্টের কথা জানান

টপিক, ডেটা এখন কোন অবস্থায় আছে, ডেডলাইন কবে, আর কোন সফটওয়্যার লাগবে, জানিয়ে দিন। আমরা দেখি কাজটা আমাদের স্কোপে পড়ে কি না, আর মেথড শুরু করার মতো পরিষ্কার কি না।

০২

একসঙ্গে প্ল্যান ঠিক করি

কাজ শুরুর আগেই কনফার্ম করি: রিসার্চ কোয়েশ্চেন, মেথড, আপনি কী কী পাবেন, রিভিশনে কী থাকবে, আর টাইমলাইন।

০৩

অ্যানালাইসিস চালাই, বুঝিয়েও দিই

আপনি পাবেন টেবিল, আউটপুট আর ছোট ছোট নোট: কী করা হয়েছে, কেন, আর রেজাল্টের মানে কী।

০৪

দরকার হলে রিভিশন

সুপারভাইজার, রিভিউয়ার বা ক্লায়েন্টের কমেন্টের জন্য থাকছে স্কোপের মধ্যে একটা রিভিশন। প্রজেক্ট নতুন করে শুরু করতে হয় না।

মেথড

কী নিয়ে কাজ করি, আর কী করি না

যা নিয়ে কাজ করি

  • ডেসক্রিপটিভ স্ট্যাটিস্টিক্স ও রিলায়েবিলিটি (Cronbach’s alpha, আইটেম-টোটাল কোরিলেশন)
  • রিগ্রেশন, মিডিয়েশন ও মডারেশন
  • SEM, CFA ও PLS-SEM, যদি ডেটা আর স্যাম্পল সাইজ সাপোর্ট করে
  • সার্ভে ডিজাইন রিভিউ, আর ডেটা সংগ্রহের পর ডেটা যাচাই
  • প্রোগ্রাম ইভ্যালুয়েশন ও M&E ইন্ডিকেটর অ্যানালাইসিস
  • Power BI ও Excel ড্যাশবোর্ড
  • মেশিন লার্নিং: ক্লাসিফিকেশন, প্রেডিকশন ও মডেল ভ্যালিডেশন
  • ওমিক্স ও ক্লিনিক্যাল ডেটা অ্যানালাইসিস
  • R, Python, SPSS, Stata ও Excel ওয়ার্কফ্লো

যা করি না

  • বানানো বা কারসাজি করা রেজাল্ট
  • শুধু সিগনিফিকেন্স পেতে মেথড বেছে নেওয়া (p-hacking)
  • যে কাজে আপনার বা আমাদের ভূমিকা ভুলভাবে দেখানো হয়
  • পাবলিকেশন, গ্রেড, অনুমোদন বা ফান্ডিংয়ের নিশ্চয়তা দেওয়া

যা হাতে পাবেন

একটা প্রজেক্টে যা যা থাকতে পারে

  • একটা অ্যানালাইসিস প্ল্যান, মূল কাজ শুরুর আগেই কনফার্ম করা
  • টেবিল, চার্ট আর ক্লিন করা ডেটা ফাইল (.sav, .rds, .csv বা এ ধরনের)
  • কোড আর সিনট্যাক্স ফাইল (.sps, .R, .do বা Python)
  • Word-এ সরাসরি বসানোর মতো টেবিল, আর রেজাল্টের মানে নিয়ে ছোট নোট
  • ডোনার বা ম্যানেজারদের জন্য রিপোর্ট, আর ড্যাশবোর্ড ফাইল (.pbix বা Excel)
  • মেথডস মেমো: কোন মডেল কেন নেওয়া হলো, আর তার সীমাবদ্ধতা কী
  • সুপারভাইজার, রিভিউয়ার বা ক্লায়েন্টের কমেন্টের জন্য স্কোপের মধ্যে একটা রিভিশন

চাইলে একটা রেপ্লিকেশন প্যাকেজও পাবেন: কোড, ক্লিন করা আউটপুট আর একটা মেথডস মেমো। এতে পরে কাজটা আবার খুলে দেখতে আর ডিফেন্ড করতে পারবেন।

স্কোপের বাইরে

যেসব কাজ আমরা নিই না

কারও হয়ে লিখে দিই না

থিসিস, পেপার বা অ্যাসাইনমেন্ট আমরা কখনো কারও হয়ে লিখি না। শিক্ষার্থীরা কাজটা নিজেরাই করতে শেখেন। আমরা শেখাই, চেক করি আর বুঝিয়ে দিই।

রেজাল্ট বানাই না

আমরা কখনো ডেটা বানাই না, মনগড়া ফাইন্ডিং দাঁড় করাই না, রেজাল্ট বের করতে শর্টকাটও নিই না।

ফলাফলের নিশ্চয়তা দিই না

পাবলিকেশন, গ্রেড, অনুমোদন বা ফান্ডিং মিলবেই, এমন কথা আমরা দিই না। এসব নির্ভর করে অন্যদের বিচার-বিবেচনার ওপর।