關於 spss 整合 資料 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

「針對臨床上起步不久的年輕醫師，除非與資歷豐富、病人很多的前輩或老師合作，但這樣的機會，也是可遇不可求。Meta-analysis 的論文，則是繞過了這樣的限制。」
　
▋ 既然可以搜尋到這麼多文獻，當然要好好運用。
　
以前在找 paper 評讀的時候，很喜歡找 review article 或是 meta-analysis 的文章，可以一次唸到許多相關論文，還可以對同一類型的議題，有比較完整且深入的了解。可是實際要踏入論文寫作的領域的時候，meta-analysis 反而是一個比較沒那麼熟悉的形式，甚至連如何下手都不知道。
　
新思惟這堂課，就給了我一個機會，可以去了解 meta-analysis 的論文的樣貌。
　
我們都希望可以發表一篇 RCT 的論文，或是有大量的病人資料可以做回溯性研究，但是針對臨床上起步不久的年輕醫師，除非與資歷豐富、病人很多的前輩或老師合作，但這樣的機會，也是可遇不可求。Meta-analysis 的論文，則是繞過了這樣的限制。
　
我們可以在自己的電腦前面，運用搜尋資料庫，來找到各式各樣的資料來源。網路時代，可以輕易地找到大量的資訊，欠缺的，反而是如何從中找到適當的題目，以及如何將它轉換成一篇有臨床意義的論文。只要能將這些資料，用適當的統計方式，做出有統計意義的結論，就能解答臨床上的問題。
　
　
▋ 用對軟體，讓研究更為輕鬆。
　
這次的統合分析工作坊，集合幾位對統合分析很熟悉的老師，藉由指定論文的實際例子，配合互動實作，讓我可以了解完成一篇 meta-analysis 所須經歷的過程。透過老師們的引導，也可以知道整篇論文從構思、搜尋文獻、文獻評讀、資料整理、統計運算、製作圖表到完成文章的脈絡。
　
在上課之前，雖然已經有一兩個可能的題目正在構思，也有試著開始初步的搜尋，不過總覺得像無頭蒼蠅一樣，東抓一點、西找一些，沒有一個整合性的方式。上完課，有針對心中的一些疑惑開始有些解答，接下來要做的，大概就是實際照這樣的步驟以及作法，去嘗試把心中的題目執行看看。
　
在互動實作的過程中，發現 CMA 這個軟體很貼近 meta-analysis 的需求。針對相對單純的資料，簡單的帶入，就能做出我們需要的統計結果以及圖表。雖然自己用過的統計軟體不多，也沒有那麼專精，但是相對之前在學校學過的 SPSS，CMA 的確在這個方面操作更加輕鬆。
　
　
🔺 減少卡關｜我要發表 meta-analysis！
🔺 立刻預約｜2020 / 3 / 7（六）統合分析工作坊
🔺 學術起飛｜https://meta-analysis.innovarad.tw/event/
　
　
🎯 寫統合分析，5 大優點，產論文不用唉聲嘆氣！
　
☑ 不需跑 IRB
☑ 不需花錢請助理蒐集檢體
☑ 不需要砸錢一次一次的進入加值中心
☑ 適合資源缺乏又需要單兵作戰的醫療相關人員
☑ 只要能組成研究團隊，還可擁有飛快的發表速度。
　
《統合分析工作坊》，是根據「統計不同」與「資源較少」，所提出的 solution。
　
用新思惟一貫的高品質課程規劃，與高效率教學方法，加上廣獲好評的互動實作，以往的三大研究課程，已經帶出非常多學術起飛的校友。
　
這次，我們規劃出能達到「新思惟標準」的課程，集合優秀的講師與助教，克服「資源較少」，也用講授與實作，讓您不再害怕「統計不同」。
　
　
▪ Meta-analysis 研究規劃技巧：以指定論文為例
▪ 拆解論文架構：照這樣做，最容易。
▪ 那些重要的專有名詞：Meta-analysis 重要數值
▪ 互動實作時間：完成一套 Meta-analysis 圖表
▪ 我是怎麼搜尋文獻的：以發表為導向
▪ Meta-analysis 圖表優化重點
▪ 給初學者的起步建議：減少卡關，邁向成功。
　
　
課程團隊有信心，這將會是在最短時間內，協助最多校友起步的領域。歡迎與我們一起，從 0 到 1。
　
　
🔺 面向新手、協助起步，從 meta-analysis 最快！
🔺 2020 / 3 / 7（六）統合分析工作坊
🔺 https://meta-analysis.innovarad.tw/event/

想在醫學中心或是教學醫院力爭上游，是很不容易的事情。有的醫院，已經從住院醫師開始要求練習投稿國際期刊，更不用說到次專科或是主治醫師的階段。甚至有些醫院，沒論文還不能升等，更遑論朝下一個階段前進了！
　
又如果本身缺乏研究型人格特質，更是一碰壁便停滯不前，除了極度沒效率之外，整個過程簡直是水深火熱，太難熬了！
　
　
▒ SPSS 的操作，真的有些困難啊！
　
　
當然我的投稿路上，最初也是命運乖舛，一路跌跌撞撞的。而很幸運地，當我在醫學中心接受次專科總醫師訓練時期，遇到了很好的老師，願意對我傾囊相授，一路從最基本的期刊寫作開始悉心教導，幫我找到了研究的法門。
　
我也開始利用下班後，留在辦公室蒐集資料，就從最瑣碎的 key in 資料開始做起，等整理好資料，接著就是進入分析階段了，於是我又開始學習使用 SPSS 等統計軟體，統計本就不上手的我，SPSS 真的有些困難及生疏，實在很欽佩老師，總能一派輕鬆的按這、按那，將資料兩兩配對做 propensity score matching 分析。
　
　
▒ 太振奮了，兩小時真的能跑出圖表！
　　
　
很感謝蔡校長用心建構了這樣一個工作坊，正因為有這多采多姿的平台，才讓我們有機會遇到整合統計論文寫作資歷豐富的優秀講師：凱閔醫師、秉濤醫師，還有蔡校長。
　
他們擅長用淺顯易懂的方式闡述了 meta-analysis，並且利用短短的兩個小時，讓大家實際演練，做出具有投稿水準的圖表，著實讓大家精神為之振奮，充滿無限希望，也讓我更有勇氣投入研究，並想著手進入統合分析的領域。
　
　
▒ 克服資源少，預約學術起飛！🛫
　
　
減少卡關｜11/24（六）統合分析工作坊
邁向成功｜https://meta-analysis.innovarad.tw/event/
　
新思惟，知道你需要什麼。面向新手、協助起步的高品質工作坊，讓你的能力拼圖，加上重要的一大塊！
　
　
▒ 照這樣做，從 0 到 1，真的不難！
　
　
▪ Meta-analysis 研究規劃技巧：以指定論文為例
▪ 拆解論文架構：照這樣做，最容易。
▪ 那些重要的專有名詞：Meta-analysis 重要數值
▪ 互動實作時間：完成一套 Meta-analysis 圖表
▪ 我是怎麼搜尋文獻的：以發表為導向
▪ Meta-analysis 圖表優化重點
▪ 給初學者的起步建議：減少卡關，邁向成功。
　
　
▒ 初學者真的可以嗎？我需要有怎樣的基本能力？
　
初學者真的可以，經過我們的拆解與教學，其實 meta-analysis 並不難。
　
你只要會用 Windows，懂得使用像 Word / Excel / PowerPoint 這樣的軟體，就足夠了。上課我們會把重要的觀念講給你懂，而互動實作就是理解流程，只要懂得電腦操作，能照著教學步驟，點擊正確的功能，就沒問題。
　
一些枝微末節的卡關，現場講師與助教，會全力協助您。請放心。
　
　
🏆 歷屆學員推薦
　
　
▪ 第一次操作 CMA 就上手！｜泌尿科醫師
▪ 統合分析是小資型研究者的最佳解｜中醫師
▪ 一天時間，把一項技能學會！｜神經科醫師
▪ 課後實際體驗，真的變簡單了！｜物理治療師
▪ 統合分析是資源稀缺者的利器｜耳鼻喉科醫師
　
　
減少卡關｜11/24（六）統合分析工作坊
邁向成功｜https://meta-analysis.innovarad.tw/event/　

徵才機關
國立屏東科技大學
人員區分
其他人員
官職等
職稱
校務基金進用研究人員
職系
名額
3
性別
不拘
工作地點
90-屏東縣
有效期間
107/05/01~107/05/15
資格條件
聘期自本校通知報到日起聘，以一年一聘為原則，但計畫期限在一年以內者，應依實際所需時間聘用，任期最長以三年為限。惟如因計畫持續需要，得聘期得至計畫執行期限結束時止。
◆徵聘單位：研究總中心(機電系統整合領域)
◆徵聘職稱：研究助理等級以上
◆名額：1
◆一般資格條件：具教育部認可之電子、電機、資訊等相關系所碩士(含)以上學位。具碩士學位者，以研究助理職級聘用(比照講師之研究人員)；具博士以上學位，以助理研究員職級聘用(以比照助理教授之研究人員) 職級聘用。
◆專長領域或特殊資格條件(含研究著作要求)：
(機電系統整合)如同時具有以下能力者，尤佳：
1.三年以上經驗從事工業機械組件的設計與整合。
2.在自動化機器的機電組件方面具有概念和詳細設計，驗證，測試和產品運作等專業技能。
3.具有創建和執行測試和評估計劃的經驗。
4.具有組態管理的經驗。
5.對於電路板、處理器、晶片、電子設備以及電腦軟硬體(包括應用程式與編程)具有專業知識與技能。
6.具有製作精確技術計劃、藍圖、繪圖和模型所需的設計技術、工具和原理的技能。
7.具有故障排除、修理、校準和維護電子設備的經驗。
◆Department：General Research Service Center
◆Position：Research Assistant level (above)
◆Vacancy：1
◆General Requirement：A MS or PhD’s degree recognized by the Ministry of Education of the R.O.C. in relevant fields of mechanical engineering, electrical engineering, or electromechanical engineering is required. MS degree available for research assistant as lecturer. PhD’s degree available for assistant researcher as assistant professor.
◆Specialization or Special Qualification(research and publication requirement included)： Electromechanical System Integration If applicants have the following criteria，it is particularly good.
1.A minimum of three years of experience on designing and integration industrial mechanical components.
2. Demonstrated design expertise in electromechanical components for automatic machines, including conceptual and detailed design, validation, test and product implementation.
3. Experience creating and executing testing and evaluation plans.
4. Experience with configuration management.
5. Knowledge of circuit boards, processors, chips, electronic equipment, and computer hardware and software, including applications and programming.
6. Knowledge of design techniques, tools, and principals involved in production of precision technical plans, blueprints, drawings, and models.
7. Experience in troubleshooting, repairing, calibrating, and maintaining electronic equipment.

工作項目
◆徵聘單位：研究總中心(大數據分析領域)
◆徵聘職稱：研究助理等級以上
◆名額：1名
◆一般資格條件：具教育部認可之統計、數學、資訊分析等相關系所碩士(含)以上學位。具碩士學位者，以研究助理職級聘用(比照講師之研究人員)；具博士以上學位，以助理研究員職級聘用(以比照助理教授之研究人員) 職級聘用。
◆專長領域或特殊資格條件(含研究著作要求)：
(大數據分析)如同時具有以下能力者，尤佳：
1.三年以上資料分析、模式預測、數據挖掘等相關經驗。
2.專精於資料庫的建構與維護。
3.具有利用SAS, SPSS, Python, Matlab, Stata, or R.等統計軟體的能力。
4.具有人際交流，書面/口頭交流和團隊合作技巧。
5.具有與資深管理者、教職員與IT專業人士溝通能力。
◆Department：General Research Service Center
◆Position：Research Assistant level (above)
◆Vacancy：1
◆General Requirement：A MS or PhD’s degree recognized by the Ministry of Education of the R.O.C. in relevant fields of in statistics, mathematics, informatics analytics is required. MS degree available for research assistant as lecturer. PhD’s degree available for assistant researcher as assistant professor.
◆Specialization or Special Qualification(research and publication requirement included)： Big data analysis If applicants have the following criteria，it is particularly good.
1. Three years or more of experience in data analysis, predictive modeling, data mining or related.
2. Expertise in building and maintaining databases.
3. Knowledge of statistical software packages, such as SAS, SPSS, Python, Matlab, Stata, or R.
4. Effective interpersonal, written/verbal communication and teamwork skills.
5. Ability to communicate well with senior level administrators, faculty, staff, and IT professionals.

工作地址
==================
◆徵聘單位：研究總中心(人工智慧領域)
◆徵聘職稱：研究助理等級以上
◆名額：1名
◆一般資格條件：具教育部認可之資料科學、數學、物理、電腦科學等相關系所碩士(含)以上學位。具碩士學位者，以研究助理職級聘用(比照講師之研究人員)；具博士以上學位，以助理研究員職級聘用(以比照助理教授之研究人員) 職級聘用。
◆專長領域或特殊資格條件(含研究著作要求)：
(人工智慧)如同時具有以下能力者，尤佳：
1.三年或以上的機器學習和人工智慧技術及其在開放資源技術中的實施經驗。
2.具有從各種來源檢索，操縱，融合和利用多個結構化和非結構化數據集的經驗。
3.具有使用分佈式處理體系架構和公開來源工具（如Spark，Python或R）分析大量數據的經驗。
4.具有能夠設計從數據收集到生產部署的分析週期的能力。
5.能由廣泛的可用數據中評估任務價值。
6.能識別數據科學可以應用的問題並提出解決方案。
7.能識別和分析異常數據。
8.能夠評估現有方法，模型和演算法的可行性，以識別方法的能力和局限性。
◆Department：General Research Service Center
◆Position：Research Assistant level (above)
◆Vacancy：1
◆General Requirement：A MS or PhD’s degree recognized by the Ministry of Education of the R.O.C. in relevant fields of data science, math, computer science, physical science is required. MS degree available for research assistant as lecturer. PhD’s degree available for assistant researcher as assistant professor.
◆Specialization or Special Qualification(research and publication requirement included)： Artificial intelligence If applicants have the following criteria，it is particularly good.
1. Three years or more of experience machine learning and artificial intelligence techniques and their implementations in open source technologies.
2.Experience in retrieving, manipulating, fusing, and exploiting multiple structured and unstructured data sets from various sources.
3. Experience with analyzing large volumes of data using distributed processing architectures (ie. Hadoop) with open source tools (e.g. Spark, Python, or R)
4. Ability to design analytical lifecycle from data collection to production deployment.
5. Ability to assess mission value in a wide range of available data.
6. Ability to identify problems to which data science can be applied and initiate solutions.
7.Ability to identify and analyze anomalous data (including metadata)
8. Ability to assess feasibility of existing methods, models and algorithms recognizing the capabilities and limitations of methods.