Thống kê cộng tác

Là một nhà sinh vật học, nhiều dự án nghiên cứu mà tôi thực hiện vào một lúc nào đó liên quan đến việc hợp tác với một nhà thống kê, cho dù đó là lời khuyên đơn giản hoặc để thực hiện và thử nghiệm mô hình cho dữ liệu của tôi. Các đồng nghiệp thống kê của tôi thừa nhận rằng họ thực hiện một số lượng hợp tác đáng kể, đến mức quy trình xem xét nhiệm kỳ chỉ xem xét các giấy tờ mà họ là tác giả đầu tiên hoặc cuối cùng.

Điều gì sẽ làm cho tôi (hoặc bất kỳ nhà khoa học nào khác) trở thành một cộng tác viên tốt hơn? Điều gì sẽ giúp bạn (với tư cách là một nhà thống kê) làm việc với tôi dễ dàng hơn? Cụ thể, một khái niệm thống kê mà bạn muốn tất cả các cộng tác viên khoa học của bạn đã hiểu là gì?

Câu trả lời của tôi là từ quan điểm của một nhà thống kê học thuật Vương quốc Anh. Đặc biệt, là một học thuật được đánh giá dựa trên những tiến bộ trong phương pháp thống kê.

Điều gì sẽ làm cho tôi (hoặc bất kỳ nhà khoa học nào khác) trở thành một cộng tác viên tốt hơn?

Cùn - tiền. Thời gian của tôi không miễn phí và tôi (với tư cách là một học giả) không được tuyển dụng để thực hiện phân tích thống kê tiêu chuẩn. Ngay cả việc là tác giả đầu tiên / cuối cùng trên một bài báo sử dụng phương pháp tiêu chuẩn cũng rất ít có giá trị đối với tôi (về mặt quảng bá và nghiên cứu cá nhân của tôi). Trả tiền cho thời gian của tôi sẽ mua cho tôi ngoài nhiệm vụ hành chính hoặc giảng dạy. Thanh toán có thể thông qua một khoản trợ cấp chung.

Ở Anh, cứ sau 5 năm, các học giả phải nộp bốn bài báo tốt nhất của họ. Bài viết của tôi được đánh giá dựa trên đóng góp của họ cho các tài liệu thống kê. Nó hút, nhưng đó là như vậy.

Bây giờ có thể là bạn có một vấn đề rất thú vị sẽ dẫn đến những tiến bộ trong kỹ thuật thống kê. Tuy nhiên, chỉ cần nghĩ về quy mô của bộ phận thống kê của bạn so với phần còn lại của Uni. Có lẽ sẽ không có đủ thống kê để đi xung quanh.

Nói như vậy, tôi cố gắng và thực hiện một số "tư vấn thống kê" mỗi năm một lần để mở rộng sở thích của mình và giúp đỡ cho mục đích giảng dạy. Năm nay tôi đã làm một số phân tích sinh tồn . Tuy nhiên, tôi chưa bao giờ quảng cáo sự thật này và tôi vẫn nhận được nửa tá yêu cầu mỗi năm để được giúp đỡ!

Xin lỗi vì quá tiêu cực :(

Cụ thể, một khái niệm thống kê mà bạn muốn tất cả các cộng tác viên khoa học của bạn đã hiểu là gì?

Đó là thống kê làm nghiên cứu thống kê. Như một trong những cộng tác viên của tôi đã nói:

Chắc chắn không còn gì để giải quyết trong thống kê?

Tôi nghĩ rằng khái niệm mà ít nhà khoa học nắm được là: Kết quả thống kê thực sự chỉ có thể được thực hiện theo mệnh giá khi các phương pháp thống kê được chọn trước trong khi thử nghiệm đã được lên kế hoạch (hoặc trong khi dữ liệu sơ bộ được thu thập để đánh bóng phương pháp).

Bạn có thể bị đánh lừa nếu trước tiên bạn phân tích dữ liệu theo cách này, sau đó theo cách khác, sau đó thử một thứ khác, sau đó chỉ phân tích một tập hợp con dữ liệu, sau đó chỉ phân tích tập hợp con đó sau khi xóa một ngoại lệ rõ ràng ..... và chỉ dừng lại khi kết quả phù hợp với định kiến ​​của bạn hoặc có nhiều dấu hoa thị. Đó là một cách tốt để tạo ra một giả thuyết, nhưng không phải là một cách thích hợp để kiểm tra một giả thuyết.

Để có được một câu trả lời hay, bạn phải viết một câu hỏi hay. Trả lời một câu hỏi thống kê mà không có bối cảnh giống như đấm bốc bịt mắt. Bạn có thể loại đối thủ của bạn ra, hoặc bạn có thể bẻ tay trên bài nhẫn.

Điều gì đi vào một câu hỏi hay?

1. Hãy cho chúng tôi VẤN ĐỀ bạn đang cố gắng giải quyết. Đó là, vấn đề thực chất, không phải là khía cạnh thống kê.

2. Hãy cho chúng tôi những gì toán học và số liệu thống kê bạn biết. Nếu bạn đã có một khóa học về Giới thiệu giới thiệu, thì chúng tôi sẽ không có ý nghĩa gì khi cung cấp cho bạn câu trả lời đầy đủ về lý thuyết mô hình hỗn hợp và đại số ma trận. Mặt khác, nếu bạn đã có một vài khóa học hoặc nhiều kinh nghiệm, thì chúng tôi có thể cho rằng bạn biết một số điều cơ bản.

3. Hãy cho chúng tôi biết bạn có dữ liệu gì, nguồn gốc từ đâu, thiếu gì, có bao nhiêu biến số, Biến phụ thuộc (DV) và Biến độc lập (IV) - nếu có và bất cứ điều gì khác chúng tôi cần biết về dữ liệu. Cũng cho chúng tôi biết phần mềm thống kê nào (nếu có) mà bạn sử dụng.

4. Bạn đang nghĩ đến việc thuê một nhà tư vấn, hoặc bạn chỉ muốn con trỏ theo một số hướng?

5. THEN, và CHỈ THÌ cho chúng tôi biết những gì bạn đã cố gắng, tại sao bạn không hạnh phúc, v.v.

Không có ý tưởng định sẵn về phương pháp bạn chỉ nên sử dụng dựa trên giấy tờ. Ý tưởng, logic hoặc phương pháp của họ có thể bị lỗi. Bạn muốn suy nghĩ về vấn đề của mình và sử dụng bộ công cụ thích hợp nhất. Điều này nhắc nhở tôi về việc sao chép thông tin được trích dẫn mà không cần kiểm tra nguồn.

Mặt khác, bài báo với các phương pháp (hoặc logic) khác với phần còn lại của văn học có thể cản trở hoặc hủy bỏ quá trình xem xét vì "đó không phải là chuẩn mực".