[share] Ted Talk :Why 30 is not the new 20

和Lynn討論了這個影片，她和我都覺得蠻不錯的，分享給大家~~~~

是蠻有啟發性且有吸引力的一場演講，我想若能做到她的建議，或許就能get所謂的"成功"人生，而且我想it is never too late，但同時我也相信人都有選擇的權利，得到所謂的"成功"也不代表就是happy forever，很多方式都可以活出生命的價值。

(介紹)Clinical psychologist Meg Jay has a bold message for twentysomethings: Contrary to popular belief, your 20s are not a throwaway decade. In this provocative talk, Jay says that just because marriage, work and kids are happening later in life, doesn’t mean you can’t start planning now. She gives 3 pieces of advice for how twentysomethings can re-claim adulthood in the defining decade of their lives.

(連結)  http://www.ted.com/talks/meg_jay_why_30_is_not_the_new_20

[Memo]Writing for " Applying for a school "

老師上課短暫的分享一篇他修改的申請信，可惜礙於智慧財產權無法提供檔案給我們
，句子都寫得好精準!

句子結構大概是修改最多的部分
大意是提到~
應採取deductive writing而非inductive writing的寫法，每一段都應該有topic sentence，不要讓人從前面要一直看到最後才知道文章之目的(第一段就要提申請原因)，experiences要連結到學習到什麼，strength在哪...

P.S.
善用連接詞(看到一些我較少用的開頭寫法如 In  terms of, Regarding to...)
是work experience(而非working experience)
人稱要一致

2014.11.26討論

自己給自己不管在"效率"及"學習方式"的分數都不高，
代表著有很大進步空間，
綜合最近和老師的討論，
了解到若老師已給予一些發現問題的機會，
應該多把握，多和老師討論，如此才能快速進步，
目前也要把基礎好好打穩!!!多思考，多Input及Output，如此才能提升，
找到樂趣與熱情!!!

[memo] statistics used in efficacy and effectiveness studies

<Effect size效果量>
效果量η2，簡單來說就是描述統計結果的效果大小。 與p-value有概念上的不同。p-value是用以判斷有或無的指標(無法估計效果的大小)。

先舉一個日常生活的例子： 今天有位推銷員聲稱X牌減肥食品有效，也提出數據證明：以t-test考驗實驗組(服用X)與控制組(不用X)，結果達顯著，p<.05。於是我相信X牌減肥食品應當有效。 但是我會進一步問，既然有效，那效果有多大呢？於是推銷員保證持續服用X，可以讓你一個月內減少10公斤，這就是效果量。

需注意的是，「效果量」以統計術語來說是「樣本資料所得到的差異是幾個標準差」，因為已經除以標準差，就代表我們已經將變項「去掉單位」。


事實上，p-value在實際運用上只能夠告訴我們：數據差異是真實存在抑或是隨機誤差造成(顯著則為存在，不顯著則為隨機誤差造成)。並不能告訴我們，該效果有多大；相對的η2可以進一步告訴我們該效果的大小。 在t-test中，不論是單一母數的考驗或是兩個母數的考驗，η2都不難解釋(可用原始分數或標準分數表達，取決於原始分數是否有實際含意)：單一母數時，η2是指實驗處理造成的值；兩個母數時，η2代表的是兩組間的差異。

<如何計算效果量(Effect Size)？>

近年來，在美國心理學會(APA)大力呼籲下，學術界已逐漸形成一個新的趨勢，亦即學術報告除交代檢定結果是否達顯著外，尚需呈現效果量(Effect Size)的大小，以判斷實驗結果實際顯著性(Practical significance)之程度。其中，尤以Cohen於1988年所提出的d係數，計算最為簡便、應用最廣。計算時只要輸入用以檢定時的平均數及標準差即可。以下提供一個簡易計算效果量的網站(http://www.uccs.edu/~faculty/lbecker/)根據Cohen的標準，若其值小於0.2表示實際顯著性為低，介於0.2至0.5表 示實際顯著性為低至中等，而0.5至0.8表示實際顯著性為中至高等，高於0.8表示具有相當大的實際顯著性。

<The Formula>
Cohen’s d is simply a measure of the distance between two means, measured in standard deviations. The formula used to calculate the Cohen’s d looks like this:                                                                         
 
d={M_1 - M_2} over  {SD_pooled}                                                                                                        

Where M1 and M2 are the means for the 1st and 2nd samples, and SDpooled is the pooled standard deviation for the samples.

Reference:
1. ctlpub.scu.edu.tw/booking/tutors/blog/219/201105271722250.doc
2. http://nknucc.nknu.edu.tw/~willow/taintroduction/taqa/taqa.html#如何計算效果量(Effect Size)？ 3. http://trendingsideways.com/index.php/cohens-d-formula/
4.http://dasanlin888.pixnet.net/blog/post/34468802-%E6%A8%A3%E6%9C%AC%E6%95%B8%E8%A6%8F%E5%8A%83%E5%88%9D%E6%8E%A2~%E6%9E%97%E6%98%9F%E5%B8%86%E9%A1%A7%E5%95%8F%E6%95%B4%E7%90%86-(sample-size-%26-p

<型一錯誤(Type I error)和型二錯誤(Type 2 error)的比較 >

當Ho是真實的，但經過研究後，研究者卻判斷它是錯誤的而拒絕它，這種錯誤就是型一錯誤（type 1 error）。 當Ho是錯誤的，但經過研究後，研究者卻判斷它是正確的而接受它，這種錯誤就是型二錯誤（type 2 error）。 

Refernce: http://myweb.nutn.edu.tw/~hycheng/Ecodicourse/type2error.htm

收案&103-1修課

1. 佳苓學姊研究協助:
   1)已完成: tdcst13、tdcst16之6 month追蹤 ，tdcst18之3month追蹤、tdcst12之6 month追蹤。
   2) 本周需聯絡個案時間:tdcst18 6m ,  tdcst20 3m。
   3) tdcst15現在住桃園，不方便來，但可再討論時間；tdcst19還在美國，至少3個月後才回來。
  
2.

	一	二	三	四	五
1			課程助教(非每周)
2	進階理論			英文寫作	心統
3	進階理論	寫作		英文寫作	心統
4	進階理論	寫作		英文寫作	心統
@					心統實
5	文獻評析		課程助教(非每周)	認知神科
6	文獻評析	體育		認知神科
7		體育
8	Lynn

2014.9.30寫作課整理

1. 討論的部份: 一開始寫的以自己的發現為主，可有不同之寫法但前提是要有依據。
2. 閱讀能力和寫作能力互相關聯，寫作要寫的好兩個能力都要訓練，而在評析別人的文章時要注意文章是否有重點、連貫性、及概念是否正確。
3. 回覆 reviewer comment: 再提供佐證、避免自曝其短、研究雖無法完美，但當看到缺點時需注意雖研究之設計已無法改變，但要盡告知讀者之義務，說明所遺漏之處及研究之限制，並補充研究之價值。若接受審查者意見，則不需廢話太多，要寫出預期要改哪些內容。
4.做評估工具之驗證研究，重點不是在於結果統計意義的解釋而在於心理計量驗證之解釋。
5.若研究結果出乎意料，則再回頭檢視design,sampling,rater...是否有問題。
6.利用統計公式時，注意統計公式內的變數是否都考慮到。
7.其他:中風health literacy和中風時間無絕對關係。

The talks with 學姊們

     Special thanks to   Jenny,  菀薈 , 恩琦 , 姿誼學姊 ! 感謝你們分別撥出許多時間與我分享關於研究的方向及一些心路歷程。
     我想每個人踏進研究這條路的原因或機緣都是不同的，在研究的路上也會碰到許多困難，學姊提到如發展一個新的評估工具或新的系統，那樣一個從無到有的過程，因為可參考的資料少，很多時候都需要自己摸索前進，且不斷驗證、試誤學習。而在撰寫研究內容時候，尋找最適合的model paper，需要花費很多心力，非常不容易。而在設計評估工具時如何定義問題，會影響受試者的回答，甚至影響研究的結果。還有，在研究過程中，我們必須要跟臨床人員接觸，此時"溝通"的能力就變得非常重要，如何讓別人可以了解及接受自己的研究，需要不斷的學習，這也是我覺得自己需要多訓練的部分。另外學姊也提到，雖然研究的路上很辛苦，要不停explore，但每段經歷都不會是白費的，可以學到很多東西，雖然知識是無窮盡的，但在研究訓練的過程中自己定能漸對某些議題感到有自信。研究雖會遇到困難，有時候也要學習激勵自己，而不再只仰賴外在的回饋。
      以上整理自與學姊們的談話內容，我可以感受到學姊們雖然遭遇了許多挫折但都很堅毅地走下去，除了堅強外，學姊們心中應該都懷抱著成為一個自信、獨立、專業的研究者的夢想吧。