Como biólogo, muchos de los proyectos de investigación en los que trabajo en algún momento involucran la colaboración con un estadístico, ya sea por simple consejo o para implementar y probar un modelo para mis datos. Mis colegas de estadísticas admiten que hacen una gran cantidad de colaboración, de tal manera que el proceso de revisión de la tenencia solo considera los documentos en los que son el primer o el último autor.
¿Qué me haría (o cualquier otro científico) un mejor colaborador? ¿Qué te facilitaría (como estadístico) trabajar conmigo? Específicamente, ¿cuál es un concepto de estadística que desearía que todos sus colaboradores científicos ya entendieran?
Respuestas:
Mi respuesta es desde el punto de vista de un estadístico académico del Reino Unido. En particular, como académico que es juzgado por los avances en metodología estadística.
Para ser franco, dinero. Mi tiempo no es libre y yo (como académico) no trabajo para realizar análisis estadísticos estándar. Incluso ser el primer / último autor en un artículo que utiliza metodología estándar vale muy poco para mí (en términos de promoción y mi investigación personal). Pagar mi tiempo me dejará sin tareas administrativas o de enseñanza. El pago puede ser a través de una subvención conjunta.
En el Reino Unido, cada cinco años, los académicos tienen que presentar sus cuatro mejores trabajos. Mis trabajos son juzgados por su contribución a la literatura estadística. Es una mierda, pero así son las cosas.
Ahora bien puede ser que tenga un problema muy interesante que conduciría a avances en las técnicas estadísticas. Sin embargo, solo piense en el tamaño de su departamento de estadísticas en comparación con el resto de la Uni. Probablemente no habrá suficientes estadísticos para todos.
Al decir eso, intento hacer una "consultoría estadística" una vez al año para ampliar mis intereses y ayudar con fines de enseñanza. Este año hice un análisis de supervivencia . Sin embargo, nunca he anunciado este hecho y todavía recibo media docena de solicitudes de ayuda cada año.
Perdón por ser tan negativo :(
Que los estadísticos hacen investigación estadística. Como dijo uno de mis colaboradores:
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Creo que el concepto que pocos científicos comprenden es el siguiente: un resultado estadístico en realidad solo se puede tomar al pie de la letra cuando los métodos estadísticos se eligieron por adelantado mientras se planificaba el experimento (o mientras se recopilaban datos preliminares para pulir los métodos).
Es probable que se confunda si primero analiza los datos de esta manera, luego de esa manera, luego intenta otra cosa, luego analiza solo un subconjunto de datos, luego analiza solo ese subconjunto después de eliminar un valor atípico obvio ..... y solo se detiene cuando los resultados coinciden con sus ideas preconcebidas o tiene muchos asteriscos. Esa es una buena manera de generar una hipótesis, pero no es una forma adecuada de probarla.
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Para obtener una buena respuesta, debe escribir una buena pregunta. Responder una pregunta de estadísticas sin contexto es como boxear con los ojos vendados. Puede noquear a su oponente, o puede romper su mano en el poste del ring.
¿Qué entra en una buena pregunta?
Cuéntanos el PROBLEMA que estás tratando de resolver. Es decir, el problema sustantivo, no los aspectos estadísticos.
Cuéntanos qué matemáticas y estadísticas conoces. Si ha tenido un curso de Estadística introductoria, no tendrá sentido que le demos una respuesta llena de teoría de modelos mixtos y álgebra matricial. Por otro lado, si tiene varios cursos o mucha experiencia, entonces podemos asumir que conoce algunos conceptos básicos.
Díganos qué datos tiene, de dónde provienen, qué falta, cuántas variables, cuáles son las Variables dependientes (DV) y las Variables independientes (IV), si las hay, y cualquier otra cosa que necesitemos saber sobre los datos. También díganos qué (si alguno) software estadístico utiliza.
¿Está pensando en contratar a un consultor, o simplemente quiere consejos en alguna dirección?
ENTONCES, y SOLO ENTONCES cuéntenos lo que ha intentado, por qué no está contento, y así sucesivamente.
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Al no tener ideas preconcebidas sobre el método que debe utilizar únicamente en función de los documentos. Sus ideas, lógica o métodos pueden ser defectuosos. Desea pensar en su problema y utilizar el conjunto de herramientas más apropiado. Esto me recuerda reproducir la información citada sin verificar la fuente.
Por otro lado, el papel con métodos (o lógica) que difiere del resto de la literatura puede obstaculizar o eliminar un proceso de revisión porque "no es la norma".
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