Nghiên cứu mở, nghiêm ngặt và có thể tái lập: Sổ tay dành cho người làm thực tiễn (2021)

Giai đoạn thiết kế nghiên cứu

• Xác định câu hỏi nghiên cứu
• Lựa chọn thiết kế nghiên cứu
• Nhận diện các thiết kế nghiên cứu đa dạng
• Nhận diện các nguyên nhân khác nhau gây ra sai số/bất định trong ước lượng
• Các dạng thiên lệch điển hình trong nhiều nguồn dữ liệu và thiết kế nghiên cứu khác nhau
• Các phương pháp giảm thiểu và ước lượng cho nhiều loại sai số khác nhau
• Xây dựng kế hoạch phân tích
• Bắt đầu tài liệu hóa nghiên cứu quy mô lớn

Giai đoạn phân tích

• Bắt đầu từ đây
• Kế hoạch phân tích thống kê (SAP)
• Tạo dữ liệu
• Chuẩn bị dữ liệu
• Trực quan hóa dữ liệu
• Tóm tắt dữ liệu
• Phân tích dữ liệu
• Phân tích dữ liệu trong lĩnh vực y học
• Báo cáo phân tích thống kê
• Ví dụ
• Tài liệu

Giai đoạn xuất bản

• Công khai dữ liệu
• Công khai mã nguồn
• Môi trường có thể tái lập
• Mô hình xuất bản mở
• Tài liệu hóa quy trình và quyết định
• Tài liệu bổ sung

Lời mở đầu

• Bắt đầu từ giả định rằng có rất nhiều việc có thể làm để gia tăng lợi ích của nghiên cứu.
• Xem xét các hạn chế chính khi nghiên cứu không được thực hiện theo cách minh bạch và có thể tái lập do khả năng tiếp cận bị hạn chế, độ phức tạp của phân tích, hoặc vấn đề về khả năng truy cập dữ liệu hay phần mềm.
• Giải thích các lý do khiến những nỗ lực nhằm làm cho nghiên cứu cởi mở hơn, minh bạch hơn và có thể tái lập hơn vẫn còn thiếu.

Tác giả và lời cảm ơn

• Các tác giả đang thực hiện hoạt động nghiên cứu tại Đại học Stanford và Google Health, và lần lượt nhận bằng tiến sĩ trong các lĩnh vực học máy, dịch tễ học và sức khỏe dân số, khoa học dữ liệu.
• Gửi lời cảm ơn tới những độc giả đầu tiên, cộng đồng Stanford Data Science Initiative, Russ Poldrack, John Chambers và Steve Goodman.

Ý kiến của GN⁺

Điểm quan trọng nhất của bài viết này là đưa ra cách làm cho nghiên cứu trở nên cởi mở hơn, minh bạch hơn và có thể tái lập hơn, điều này hấp dẫn vì nó có thể nâng cao độ tin cậy của các phát hiện khoa học và tăng khả năng ứng dụng của kết quả nghiên cứu. Bằng cách cung cấp một cách tiếp cận thực tiễn và mô-đun ở từng giai đoạn từ thiết kế nghiên cứu, phân tích dữ liệu đến xuất bản, bài viết này trở nên cuốn hút ở chỗ nó giúp các nhà khoa học bận rộn thực hiện và chia sẻ nghiên cứu tốt hơn.