Mô hình hồi quy và Khám phá Khoa học - GS. Nguyễn Văn Tuấn

Tôi rất hân hạnh giới thiệu đến các bạn một cuốn sách mới có tựa đề là "Mô hình hồi qui và khám phá khoa học" (có thể dịch sang tiếng Anh là "Regression models for discoveries") do Nhà xuất bản Tổng Hợp mới ấn hành tuần qua. Tôi tin rằng các bạn sinh viên, nghiên cứu sinh, nhà nghiên cứu khoa học sẽ tìm thấy ở cuốn sách một số ý tưởng và phương pháp có ích cho việc làm phong phú và nâng cao chất lượng nghiên cứu của các bạn.

Đa số những ai làm nghiên cứu khoa học cũng đều biết đến hay nghe qua mô hình hồi qui tuyến tính. Đó là một mô hình rất phổ biến trong nghiên cứu khoa học, và ý tưởng bắt nguồn từ thế kỉ 19 khi nhà khoa học trứ danh Francis Galton muốn định lượng mối liên quan giữa chiều cao và yếu tố di truyền. Kể từ đó đến nay, mô hình hồi qui tuyến tính đã được phát triển và ứng dụng trong nhiều chuyên ngành khoa học. Trong cuốn sách này, bạn đọc không chỉ học về mô hình hồi qui tuyến tính, mà còn làm quen với những mô hình hồi qui ít được đề cập trong các sách giáo khoa căn bản như mô hình hồi qui logistic, hồi qui Cox, hồi qui nhị phân, hồi qui Poisson, v.v. Mỗi mô hình hồi qui thích hợp cho một tình huống cụ thể, và biết qua những ý tưởng đằng sau của mỗi mô hình giúp cho việc định lượng hoá những câu hỏi nghiên cứu tốt hơn.

Trong sách này bạn đọc sẽ học nhiều phương pháp mà các bạn không có trong đa số sách giáo khoa tiếng Anh về mô hình hồi qui. Đó là những phương pháp trước đây còn trong vòng nghiên cứu hay công bố dưới dạng 'paper'. Trong sách này tôi giới thiệu các phương pháp sau đây:

• Đánh giá tầm quan trọng của biến số

• Data transformation and its meanings

• Robust regression

• Polytomous logistic regression

• Bayesian Model Averaging, LASSO và Ridge , calibration

• Machine Learning approach: k-fold validation, bootstrap

Trong thời gian gần đây, những thuật ngữ mới như 'data science' (khoa học dữ liệu), 'machine learning' (máy hoá mô hình), 'artificial intelligence' (trí năng nhân tạo), v.v. xuất hiện ngày càng dày đặt trong thế giới khoa học. Nhưng ít ai biết hay ghi nhận rằng một phần lớn đằng sau các danh từ 'hào nhoáng' đó là các mô hình hồi qui, lí thuyết và phương pháp thống kê học. Tuy nhiên, những cách tiếp cận vừa kể làm cho ứng dụng của các mô hình hồi qui thêm phong phú. Trong sách này, một số mô hình hồi qui cũng được triển khai theo mô thức của machine learning, và bạn đọc sẽ hiểu hơn về các khái niệm như calibration và discrimination.

Cuốn sách bao gồm 23 chương được chia thành 3 phần. Phần 1 bao gồm những vấn đề cơ bản như qui luật xác suất, hiển thị dữ liệu (data visualization), kiểm định giả thuyết và ngôn ngữ R. Phần 2 bao gồm 11 chương liên quan đến mô hình hồi qui tuyến tính, từ ý tưởng, cách ước tính đến các mô hình hồi qui đa thức và hồi qui 'robust'. Phần 3 là những chương viết về các mô hình hồi qui logistic, Cox, Poission, và phân tích sống còn. Mỗi mô hình được minh hoạ bằng một dữ liệu nghiên cứu thực tế cùng các mã máy tính (dùng ngôn ngữ R) để bạn đọc có thể thực hành ngay. Một phần quan trọng trong mỗi chương là hướng dẫn cách diễn giải kết quả phân tích để bạn đọc cảm nhận được ý nghĩa đằng sau của mỗi phương pháp.

Tôi vẫn cho rằng mô hình là một cách suy nghĩ và đặt câu hỏi. Đó là những suy nghĩ về kiểm định giả thuyết, về lượng giá các mối tương quan, và về dự báo tương lai. Ở cấp độ định tính, chúng ta có thể suy nghĩ về câu hỏi có hay không có mối liên quan. Ở mức độ định lượng, chúng ta quan tâm đến mức độ liên quan là bao nhiêu. Ở mức độ chuyên sâu hơn, chúng ta hỏi mức độ liên quan có độc lập với các yếu tố khác trong qui luật tự nhiên. Các mô hình trình bày trong cuốn sách này giúp cho bạn đọc suy nghĩ và đặt câu hỏi chuyên sâu hơn cách suy nghĩ đơn giản.

Tiêu đề của cuốn sách là "khám phá", và tôi nghĩ cần có đôi lời giải thích. Khám phá là niềm hân hoan của người làm khoa học. Thử tưởng tượng sau nhiều năm miệt mài nghiên cứu, bạn tạo ra được một bộ dữ liệu với hàng triệu biến thể gen, và phát hiện được biến thể nào có liên quan đến tuổi thọ phải nói là một khám phá có ý nghĩa. Để đi đến phát hiện đó, các mô hình hồi qui sẽ giúp cho bạn sàng lọc những tín hiệu từ dữ liệu lớn. Các mô hình hồi qui không chỉ là một phương tiện khám phá, mà còn một phương pháp dự báo rất hữu hiệu. Do đó, hiểu được những ý tưởng, và nắm vững những kĩ năng liên quan đến mô hình hồi qui là một nhu cầu không thể thiếu được trong nghiên cứu khoa học.

Tôi nghiệm ra rằng cách học phương pháp mới tốt nhứt là học từ các vấn đề thực tế qua những câu chuyện. Do đó, cuốn sách này được soạn thảo theo phong cách kể chuyện. Những câu chuyện được kể trong sách bao gồm câu chuyện về sự ra đời của ý tưởng tương quan (correlation) và mô hình hồi qui tuyến tính, những câu chuyện đằng sau các công trình nghiên cứu thú vị mà các mô hình hồi qui giúp giải đáp.

Đây là một cuốn sách tôi đã có ý soạn từ lâu, vì qua hàng trăm chương trình tập huấn ở Việt Nam trong thời gian 20 năm qua tôi nhận ra nhu cầu cho một cuốn sách thể loại này. Nhưng mãi đến khi đại dịch Covid-19 xảy ra, và tôi phải làm việc từ nhà, nên mới có thời gian viết cuốn sách. Nhân dịp này tôi trân trọng cảm ơn Tiến sĩ Trần Sơn Thạch (Viện nghiên cứu Garvan, Úc) và Tiến sĩ Hà Tấn Đức (Bệnh viện Đa khoa Trung ương Cần Thơ) đã giúp tôi thực hiện các chương trình tập huấn trong thời gian qua. Tiến sĩ Thạch đã đọc bản thảo đầu tiên và cho nhiều góp ý để cải tiến cuốn sách. Tôi cũng cảm ơn biên tập viên La Lan (Nhà xuất bản Tổng Hợp) đã chịu khó đọc, kiểm tra từng công thức và dàn trang cho cuốn sách. Tuy nhiên, nếu sách có sai sót, và tôi nghĩ chắc chắn có, thì trách nhiệm sau cùng là của tôi. Nếu tìm thấy sai sót, bạn đọc có thể viết email cho tôi để lần sau tái bản hoàn chỉnh hơn. Xin chân thành cám ơn các bạn trước.

Mỗi cuốn sách có thể ví von như là một người bạn thầm lặng. Tôi mong muốn cuốn sách "Mô hình hồi qui và khám phá khoa học" là một người bạn khoa học âm thầm bên cạnh bạn và các nghiên cứu của các bạn, hay nói theo Tiên điền tiên sinh, là mua vui cũng được một vài trống canh.

GS. Nguyễn Văn Tuấn

................

Về tác phẩm Mô hình hồi quy và Khám phá khoa học

"Các mô hình hồi quy là phương tiện khoa học rất quan trọng trong việc khám phá những quy luật tự nhiên, phát hiện các mối liên quan, đánh giá sự ảnh hưởng của các yếu tố tiên lượng, và dự báo tương lai. Các mô hình hồi quy cũng rất tốt trong việc giúp nhà khoa học sàng lọc tín hiệu từ nhiễu, qua các phương pháp kiểm định giả thuyết và kiểm định thống kê.

Cuốn sách bạn đang cầm trên tay sẽ giới thiệu các mô hình hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, hồi quy Poisson, và hồi quy Cox. Bạn đọc sẽ học qua các phát biểu giả thuyết khoa học qua các mô hình hồi quy. Những vấn đề (ít khi nào được đề cập trong sách giáo khoa) như đánh giá tầm quan trọng của biến tiên lượng, hoán chuyển dữ liệu, xây dựng và kiểm định mô hình, Lasso, Ridge, Robust, và cach triển khai các ý tưởng này bằng ngôn ngữ R.

Mỗi phương pháp được minh họa bằng một nghiên cứu hay dữ liệu thực tế và các mã R mà bạn đọc có thể vừa đọc vừa áp dụng trong thực tế. Do đó, cuốn sách sẽ là một nguồn tham khảo cho các bạn sinh viên, nghiên cứu sinh, nhà nghiên cứu, và giảng viên thuộc bất cứ lĩnh vực khoa học nào.

Bạn đọc sẽ cảm thấy thích thú với những câu chuyện mang tính lịch sử đằng sau mô hình hồi quy tuyến tính. Bạn đọ cũng sẽ biết thêm về suy nghĩ của các nhân vật khoa học đặt nền tảng cho mô hình hồi quy và khoa học thống kê hiện đại như Carl Friedrick Gauss, Daniel Bernoulli, Sime'on Denis Poisson, Francis Galton, Karl Pearson, Ronald Fisher, Jerzy Neyman, Egon Pearson,..." (Tác giả: Nguyễn Văn Tuấn)

SÁCH CÙNG TÁC GIẢ

Cẩm nang nghiên cứu khoa học: Từ ý tưởng đến công bố (Tái bản 2020) - GS. Nguyễn Văn Tuấn

Click vào hình ảnh để đặt sách

Cuốn sách bạn đang cầm trên tay được soạn ra để giúp cho các bạn muốn dấn thân vào công việc nghiên cứu khoa học. Nhiều học sinh và sinh viên thường tự hỏi bắt đầu nghiên cứu khoa học từ đâu, ý tưởng nghiên cứu xuất phát từ nguồn nào, phương pháp nghiên cứu ra sao, và công bố kết quả nghiên cứu ở đâu. Đó là những câu hỏi cơ bản trong qui trình nghiên cứu khoa học. Qua 21 chương sách, tôi sẽ giải đáp những câu hỏi trên và kèm theo những ví dụ thực tế giúp bạn đọc hiểu rõ hơn về qui trình nghiên cứu khoa học.

Hai chữ “Khoa học” mà chúng ta dùng có nguồn gốc từ chữ “science” trong tiếng Anh (và Pháp); chữ science xuất phát từ chữ scientia trong tiếng Latin, có nghĩa là kiến thức. Nghiên cứu khoa học là một hoạt động quan trọng của con người nhằm mô tả các hiện tượng và qui luật tự nhiên bằng phương pháp khoa học. Mục tiêu của nghiên cứu khoa học là sản sinh ra dữ liệu mới, thông tin mới, và kiến thức mới. Cuốn sách này sẽ dẫn bạn đọc qua những mô hình nghiên cứu để thu thập dữ liệu cần thiết, những phương pháp phân tích để ‘hoán chuyển’ dữ liệu thô thành thông tin, và cách lí giải để biến thông tin thành kiến thức. Những kiến thức mới giúp nâng cao phẩm chất cuộc sống và giúp cho xã hội tự tin hơn, giảm sự lệ thuộc vào những niềm tin thiếu căn cứ. Qua làm quen với nghiên cứu khoa học và phương pháp khoa học cũng giúp cho chúng ta tập thói quen phân tích và lí giải các hiện tượng tự nhiên một cách logic hơn, và xử lí thông tin tốt hơn.

Việc ứng dụng các nguyên lí khoa học vào mục tiêu cải thiện cuộc sống của con người có một lịch sử lâu dài. Theo một quan điểm khá phổ biến (nhưng vẫn còn tranh cãi) thì dấu vết của ứng dụng khoa học trong đời sống con người có thể tìm thấy trong nền văn minh Lưỡng Hà, tức khoảng 4.500 năm trước đây, khi mà người Sumerian sáng tạo ra chữ viết, toán học, lịch, và thiên văn học để cải tiến nông nghiệp, chính trị, và tôn giáo. Tuy nhiên, việc ứng dụng phương pháp khoa học vào đời sống con người chỉ thực sự phát triển mạnh kể từ thế kỷ 14 trở đi. Có thể gọi đó là một thời kì cách mạng khoa học. Nói “cách mạng” cũng không ngoa, bởi vì các tư tưởng khoa học đã giải phóng con người khỏi những tăm tối, ở thời kì mà các ý thức hệ tôn giáo mộng mị thống trị niềm tin của con người qua hàng ngàn năm. Cho đến nay, ai cũng phải công nhận rằng chính khoa học xây dựng nên thế giới hiện đại. Khoa học cho chúng ta xe ô-tô, xe tăng, máy bay, điện lực, điện thoại, máy điện toán, mạng, v.v. Khoa học giúp cho con người du hành lên mặt trăng. Khoa học góp phần làm tăng tuổi thọ của con người và con người sống lâu gấp hai lần so với 150 năm trước đây. Danh sách này có thể còn dài, nhưng thiết tưởng những lợi ích của khoa học như thế cũng đủ để thấy sự đóng góp của khoa học vào xã hội cực kì to lớn, và nó là một bộ phận không thể thiếu được trong xã hội hiện đại.

Trong thế kỉ 21, khoa học và công nghệ được xem là yếu tố hàng đầu để nâng tầm của một quốc gia trong nền kinh tế tri thức. Một nền kinh tế tri thức tốt, như tên gọi, được phát triển từ tri thức khoa học và công nghệ, hơn là lệ thuộc vào tài nguyên thiên nhiên và thể lực. Một ứng dụng máy tính hay một sản phẩm điện thoại thông minh có thể giúp cho quốc gia thoát nghèo và sánh vai cùng các nước tiên tiến. Nhưng trong thực tế cho đến nay, hầu hết các chỉ số về kinh tế tri thức của Việt Nam vẫn còn thấp so với các nước trong vùng. Tri thức khoa học, như đề cập trên, được sản sinh từ nghiên cứu khoa học. Do đó, Việt Nam cần nhiều người tham gia vào nghiên cứu khoa học để giúp nâng cao vị thế của nước nhà trong quá trình cạnh tranh trở thành một nền kinh tế tri thức. Cuốn sách nhỏ này có ý nguyện đóng góp một phần nhỏ vào công cuộc chung đó.

Cuốn sách này chỉ là một tập tài liệu ngắn nhằm tổng quan qui trình và nghiên cứu khoa học. Nội dung không đi vào chi tiết về phương pháp, vốn là chủ đề của các cuốn sách khác. Mục tiêu của tôi là cung cấp cho các bạn mới bắt đầu làm nghiên cứu khoa học thấy được hành trình trước mắt để chuẩn bị. Cuốn sách được soạn từ những bài giảng trong các lớp tập huấn về nghiên cứu khoa học do tôi thực hiện trong thời gian hơn 15 năm qua ở Việt Nam. Qua những lớp tập huấn này, tôi đã rút ra nhiều bài học từ học viên và qua hợp tác nghiên cứu. Những lớp tập huấn đó được sự giúp đỡ của rất nhiều người mà tôi muốn ghi nhận và cảm ơn. Tôi đặc biệt cảm ơn Tiến sĩ Trần Sơn Thạch (Viện Nghiên cứu y khoa Garvan) và Tiến sĩ Hà Tấn Đức (Bệnh viện Đa khoa Trung ương Cần Thơ) đã giúp tôi và trợ giảng trong nhiều năm qua trong các lớp học về phương pháp nghiên cứu khoa học.

Phân tích dữ liệu với R (Hỏi đáp) - GS. Nguyễn Văn Tuấn

Click vào hình ảnh để đặt sách

Phân tích dữ liệu với R (Tái bản 2020) - GS. Nguyễn Văn Tuấn

Click vào hình ảnh để đặt sách

Cuốn sách bạn đang cầm trên tay là một nổ lực nhằm giới thiệu các phương pháp phân tích mô hình và thống kê phổ biến. các phương pháp gồm mô hình hồi qui tuyết tính, hồi qui logistic, phân tích tổng hợp (meta - anlysis), mô hình phân tích sống còn (survival anlysis), phương pháp phân tích chuỗi dữ liệu theo thời gian (time series data) phương pháp bayes, phương pháp bootstrap, v.v.. Với một nội dung khá rộng như thế, cuốn sách này sẽ giúp ích cho các nhà nghiên cứu, giảng viên cao đẳng và đại học, sinh viên, hay bất cứ ai muốn học về thống kê và phương pháp phân tích dữ liệu.

Ngôn ngữ được sử dụng trong sách là R. Có nhiều lý do R được chọn làm ngôn ngữ để thực hiên các phương pháp trên, kể cả sự miễn phí và năng lực khoa học. Không giống như các phần miềm thương mại khác đều tốn khá  nhiều tiền, R hoàn toàn miễn phí. Bất cứ ai ở bất cứ nơi nào trên thế giới có truy cập mạng internet điều có thể tải R về máy tính, tốn vài phút cài đặt , và bắt đầu sử dụng. Trước đây, chỉ có một thiểu số nhà nghiên cứu (chủ yếu là các nước tiên tiến) mới có điều kiện sử dụng phần mềm thống kê, nhưng từ ngày có R thì bất cứ ai cũng đều có điều kiện áp dụng những phương pháp phân tích tinh vi nhất và hiện đại nhất cho nghiên cứu khoa học và phân tích dữ liệu. Do đó, sự ra đời của R đã làm cuộc cách mạng thống kê ở qui mô toàn cầu. R còn "dân chủ hóa" việc tiếp cận các phương pháp phân tích dữ liệu tiên tiến nhất trên thế giới.

Đi Vào Nghiên Cứu Khoa Học - GS. Nguyễn Văn Tuấn

Click vào hình ảnh để đặt sách

Ở kỷ nguyên tin học này, một em học sinh phổ thông ở nước ta cũng có thể nói được rằng khoa học là nền tảng của sự phát triển xã hội và nghiên cứu khoa học, do vậy, là hoạt động vô cùng quan trọng. Nhưng, thế nào là “nghiên cứu khoa học”, và đâu là “thước đo” trong nghiên cứu khoa học, hoặc thế nào là “văn hóa khoa học”… thì ngay cả nhiều người có học vị cao ở bậc đại học cũng không trả lời ổn thỏa.

Không chỉ đối với những vấn đề mang tính khái quát như vậy mà cả với những câu hỏi cụ thể như: làm sao để viết một bài báo khoa học, trích dẫn tài liệu phải theo cách thức nào, vì sao phải công bố rộng rãi một công trình nghiên cứu, hoặc thế nào là đạo văn, “đạo số liệu”… cũng khó tìm được câu trả lời rành mạch, đúng đắn.

Trong khi đó, thực tế lại đang diễn ra tình trạng rất đáng buồn, đáng lo trong lĩnh vực nghiên cứu khoa học, từ chuyện “làm khoa học” bằng cách… đạo văn, điều tra cẩu thả, không đúng phương pháp, thậm chí có nhưng cơ quan quản lý đưa ra nhiều quy định hành chính gọi là dựa trên “cơ sở khoa học” mà thật ra chẳng khoa học tí nào!

Có lẽ nguyên nhân chính dẫn đến tình trạng này là văn hóa khoa học nước ta chưa được như các nước tiên tiến, trong đó có phần do lâu nay chúng ta thiếu các chương trình giảng dạy, sách báo, tài liệu hướng dẫn, giải thích về bản chất cũng như cách thức tiến hành nghiên cứu khoa học. Như vậy, để có thể nâng cao chất lượng hoạt động nghiên cứu khoa học, gia tăng sự hiện diện của khoa học Việt Nam trên trường quốc tế, rõ ràng cần phải nâng cao nhận thức về ý nghĩa của hoạt động nghiên cứu khoa học, mở rộng tầm hiểu biết chung về phương pháp nghiên cứu khoa học.

Với mong mỏi được đóng góp một phần nhỏ trong công việc ấy, từ nhiều năm qua, Giáo sư Nguyễn Văn Tuấn, hiện công tác tại Viện nghiên cứu Y khoa Garvan - Úc, đã viết nhiều bài đăng trên các tờ báo trong nước như: Thời báo Kinh tế Sài Gòn, Tuổi Trẻ, Tia Sáng, Thanh Niên, VietNam Net… liên quan đến nghiên cứu khoa học, trên cơ sở cung cấp các kiến thức cũng như những kinh nghiệm làm nghiên cứu khoa học trong nhiều năm của tác giả.

Từ Nghiên Cứu Đến Công Bố: Kỹ Năng Mềm Cho Nhà Khoa Học - GS. Nguyễn Văn Tuấn

Click vào hình ảnh để đặt sách

Cuốn sách này xuất phát từ một thực trạng: sự hiện diện của khoa học Việt Nam trên trường quốc tế còn quá khiêm tốn. Số bài báo khoa học trên các tập san khoa học quốc tế là một trong những chỉ tiêu chính để đánh giá mức độ hoạt động của một nền khoa học. Tính từ 1970 đến 2011, tổng số ấn phẩm khoa học từ Việt Nam được công bố trên các tập san khoa học quốc tế là 10745 bài. Con số này chỉ bằng 22% của Thái Lan, 27% của Malaysia, và 11% của Singapore. Thật ra, so với các nước lớn trong vùng, số bài báo khoa học của Việt Nam là thấp nhất. Đối chiếu với con số hơn 9000 giáo sư và 24000 tiến sĩ, con số ấn phẩm khoa học của Việt Nam cho thấy năng suất khoa học của giới học thuật Việt Nam còn rất thấp. Trước tình hình trên, Bộ Khoa học và Công nghệ đã đi đến quyết định lấy số ấn phẩm khoa học trên các tập san quốc tế (sẽ gọi tắt là “công bố quốc tế”) là một chỉ tiêu để đánh giá thành quả của nghiên cứu khoa học.

Sự hiện hiện khiêm tốn của khoa học Việt Nam trên trường quốc tế có thể giải thích bằng nhiều nguyên nhân, kể cả vấn đề ý tưởng và phương pháp nghiên cứu. Ngày nay, khoảng 90% tập san quốc tế dùng tiếng Anh như là một ngôn ngữ chính. Ngay cả những tập san xuất phát từ những nước như Thuỵ Điển, Na Uy, Hà Lan, Phần Lan, China, Nhật, Hàn Quốc, v.v. cũng dùng tiếng Anh. Có thể nói rằng tiếng Anh đã trở thành một ngôn ngữ khoa học. Nhưng đối với người Việt chúng ta, tiếng Anh là một rào cản rất lớn, bởi vì nhiều nhà khoa học Việt Nam chưa thạo tiếng Anh. Rất nhiều nhà khoa học Việt Nam biết tiếng Anh, có thể đọc, nghe, và viết, nhưng phần lớn chưa quen với cách viết một bài báo khoa học hoàn chỉnh. Ngay cả những nghiên cứu sinh đã theo học các đại học nói tiếng Anh ở nước ngoài cũng chưa đủ khả năng để soạn một bài báo khoa học mà không cần đến sự hỗ trợ về ngôn ngữ. Nghiên cứu ở Đài Loan cho thấy khoảng 1/4 bài báo từ nước này bị từ chối là do có vấn đề trong tiếng Anh. Do đó, cách soạn bài báo khoa học bằng tiếng Anh tuy mới nghe qua có vẻ là một việc tương đối nhỏ, nhưng trong thực tế lại là một yếu tố rất quan trọng cho “số phận” của một bài báo khoa học. Có thể nói không ngoa rằng chính tiếng Anh là một rào cản làm cho sự hiện diện của khoa học Việt Nam trên trường quốc tế còn quá khiêm tốn. Cuốn sách bạn đang cầm trên tay được soạn ra để giúp bạn cách viết một bài báo khoa học bằng tiếng Anh.

Y học thực chứng (Evidence - based Medicine) - GS. Nguyễn Văn Tuấn

Click vào hình ảnh để đặt sách

-  "Y học thực chứng là một trường phái thực hành y học dựa vào chứng cứ khoa học, kinh nghiệm của người thầy thuốc, và những giá trị liên quan đến bệnh nhân. Thực hành y học thực chứng đòi hỏi người thầy thuốc phải biết cách tìm, đánh giá và ứng dụng chứng cứ khoa học.

-  Cuốn sách nhỏ này giới thiệu các phương pháp truy tìm, thẩm định, xử lí và ứng dụng thông tin cho các mục đích lâm sàng. Bạn đọc sẽ tìm thấy khá nhiều khái niệm dịch tễ học và một số phương pháp phân tích số liệu thường thấy trong các bài báo y khoa trên các tạp san y học  quốc tế.

-  Tôi cố gắng trình bày các khái niệm bằng một ngôn ngữ "phổ thông", tức là hạn chế sử dụng các thuật ngữ khó hiểu" (Tác giả: Nguyễn Văn Tuấn)

Sách Khai Minh trân trọng giới thiệu bạn đọc !