Будучи биологом, многие из исследовательских проектов, над которыми я в какой-то момент работаю, включают сотрудничество со статистиком, будь то простой совет или внедрение и тестирование модели для моих данных. Мои коллеги по статистике признают, что они в значительной степени сотрудничают, поскольку в процессе проверки владения рассматриваются только те документы, по которым они являются первым или последним автором.
Что сделало бы меня (или любого другого ученого) лучшим соавтором? Что облегчит вам (как статистику) работу со мной? В частности, какую статистическую концепцию вы бы хотели, чтобы все ваши коллеги-ученые уже поняли?
Ответы:
Мой ответ с точки зрения академического статистика Великобритании. В частности, как академик, который оценивает достижения в статистической методологии.
Быть тупым - деньги. Мое время не бесплатное, и я (как академик) не работаю, чтобы проводить стандартный статистический анализ. Даже то, что я первый / последний автор статьи, использующей стандартную методологию, очень мало для меня стоит (в плане продвижения по службе и моего личного исследования). Оплата моего времени выкупит меня из административных или преподавательских обязанностей. Оплата может быть через совместный грант.
В Великобритании каждые пять или около того лет ученые должны представить свои четыре лучшие работы. Мои работы оцениваются по их вкладу в статистическую литературу. Это отстой, но так оно и есть.
Теперь вполне может оказаться, что у вас есть очень интересная проблема, которая может привести к успехам в области статистических методов. Тем не менее, просто подумайте о размере вашего статистического отдела по сравнению с остальной частью Uni. Там, вероятно, не будет достаточно статистики, чтобы обойти.
Говоря об этом, я стараюсь проводить «статистические консультации» один раз в год, чтобы расширить свои интересы и помочь в учебных целях. В этом году я сделал анализ выживания . Однако я никогда не рекламировал этот факт, и каждый год я получаю полдюжины запросов о помощи!
Извините за то, что так негативно :(
Это статистики делают статистические исследования. Как сказал один из моих сотрудников:
источник
Я думаю, что концепция, которую понимают немногие ученые, заключается в следующем: статистический результат может быть принят только за чистую монету, когда статистические методы были выбраны заранее, когда планировался эксперимент (или когда предварительные данные были собраны для полировки методов).
Вероятно, вас введут в заблуждение, если вы сначала проанализируете данные таким образом, затем таким образом, затем попробуете что-то еще, затем проанализируете только подмножество данных, затем проанализируете только это подмножество после удаления очевидного выброса ..... и только остановите когда результаты совпадают с вашими предубеждениями или имеют много звездочек. Это прекрасный способ выдвинуть гипотезу, но не подходящий способ ее проверить.
источник
Чтобы получить хороший ответ, вы должны написать хороший вопрос. Отвечать на статистический вопрос без контекста - все равно что с завязанными глазами. Вы можете нокаутировать противника или сломать руку на ринге.
Что входит в хороший вопрос?
Скажите нам ПРОБЛЕМУ, которую вы пытаетесь решить. То есть основная проблема, а не статистические аспекты.
Расскажите нам, какую математику и статистику вы знаете. Если у вас был один курс по вводной статистике, для нас не имеет смысла давать вам ответ, полный теории смешанной модели и матричной алгебры. С другой стороны, если у вас есть несколько курсов или большой опыт, то мы можем предположить, что вы знаете некоторые основы.
Сообщите нам, какие данные у вас есть, откуда они получены, что отсутствует, сколько переменных, что такое зависимые переменные (DV) и независимые переменные (IV) - если таковые имеются, и что еще нам нужно знать о данных. Также сообщите нам, какое (если есть) статистическое программное обеспечение вы используете.
Вы думаете о найме консультанта, или вы просто хотите указатели в каком-то направлении?
ТОГДА, И ТОЛЬКО ТОГДА расскажите нам, что вы пробовали, почему вы не счастливы и так далее.
источник
Не имея предвзятых представлений о методе, вы должны использовать исключительно на основе документов. Их идеи, логика или методы могут быть ошибочными. Вы хотите подумать о своей проблеме и использовать наиболее подходящий набор инструментов. Это напоминает мне о воспроизведении цитируемой информации без проверки источника.
С другой стороны, бумага с методами (или логикой), которые отличаются от остальной литературы, может затруднить или отбросить процесс рецензирования, потому что «это не норма».
источник