सांख्यिकी सहयोग

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एक जीवविज्ञानी के रूप में, कुछ बिंदुओं पर काम करने वाले कई शोध प्रोजेक्ट में मैं एक सांख्यिकीविद् के साथ सहयोग करता हूं, चाहे वह सरल सलाह के लिए हो या मेरे डेटा के लिए एक मॉडल को लागू करने और परीक्षण करने के लिए हो। मेरे सांख्यिकी सहयोगी मानते हैं कि वे सहयोग का एक महत्वपूर्ण हिस्सा करते हैं, यह कहते हैं कि कार्यकाल की समीक्षा प्रक्रिया केवल उन पत्रों पर विचार करती है जिन पर वे पहले या अंतिम लेखक हैं।

क्या मुझे (या किसी अन्य वैज्ञानिक) एक बेहतर सहयोगी बना देगा? मेरे साथ काम करना आपके लिए (एक सांख्यिकीविद् के रूप में) क्या आसान होगा? विशेष रूप से, वह कौन सी सांख्यिकी अवधारणा है जो आप अपने पहले से समझे गए सभी वैज्ञानिक सहयोगियों की इच्छा रखते हैं?

academia

— डैनियल स्टैंडेज
स्रोत

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यह सीडब्ल्यू सामग्री की तरह लगता है।

— whuber

सहयोग के लिए अध्ययन का स्पष्ट उद्देश्य बहुत महत्वपूर्ण है।

— user158565

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मेरा जवाब यूके के एक शैक्षणिक सांख्यिकीविद् के दृष्टिकोण से है। विशेष रूप से, एक शैक्षणिक के रूप में जो सांख्यिकीय पद्धति में प्रगति पर न्याय करता है।

क्या मुझे (या किसी अन्य वैज्ञानिक) एक बेहतर सहयोगी बना देगा?

कुंद होना - धन। मेरा समय मुक्त नहीं है और मैं (एक अकादमिक के रूप में) मानक सांख्यिकीय विश्लेषण करने के लिए नियोजित नहीं हूं। यहां तक कि मानक कार्यप्रणाली का उपयोग करने वाले एक कागज पर पहले / अंतिम लेखक होने के नाते मेरे लिए बहुत कम मूल्य है (पदोन्नति और मेरे व्यक्तिगत शोध के संदर्भ में)। अपने समय के लिए भुगतान करना मुझे प्रशासनिक या शिक्षण कर्तव्यों से बाहर कर देगा। भुगतान संयुक्त अनुदान के माध्यम से हो सकता है।

यूके में, हर पांच या इतने वर्षों में शिक्षाविदों को अपने चार सर्वश्रेष्ठ पेपर प्रस्तुत करने होते हैं। मेरे पत्रों को सांख्यिकीय साहित्य में उनके योगदान पर आंका जाता है। यह बेकार है, लेकिन यह जिस तरह से है।

अब यह अच्छी तरह से हो सकता है कि आपके पास एक बहुत ही दिलचस्प समस्या है जो सांख्यिकीय तकनीकों में प्रगति की ओर ले जाएगी। हालाँकि, बाकी यूनी की तुलना में अपने सांख्यिकी विभाग के आकार के बारे में सोचें। संभवतः आसपास जाने के लिए पर्याप्त सांख्यिकीविद नहीं होंगे।

यह कहते हुए कि, मैं अपने हितों को व्यापक बनाने और शिक्षण उद्देश्यों के लिए सहायता के लिए वर्ष में एक बार कुछ "सांख्यिकीय परामर्श" करता हूं। इस वर्ष मैंने कुछ उत्तरजीविता विश्लेषण किया । हालाँकि, मैंने कभी इस तथ्य का विज्ञापन नहीं किया है और मुझे अभी भी मदद के लिए हर साल आधा दर्जन अनुरोध मिलते हैं!

इतना नकारात्मक होने के लिए क्षमा करें :(

विशेष रूप से, वह कौन सी सांख्यिकी अवधारणा है जो आप अपने पहले से समझे गए सभी वैज्ञानिक सहयोगियों की इच्छा रखते हैं?

यह सांख्यिकीविद सांख्यिकीय अनुसंधान करते हैं। जैसा कि मेरे एक सहयोगी ने कहा:

निश्चित रूप से आंकड़ों में हल करने के लिए कुछ नहीं बचा है?

— csgillespie
स्रोत

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मैं सिर्फ पैसे के बारे में बात को मजबूत करना चाहता हूं (उन परियोजनाओं के लिए जहां आंकड़ों में थोड़ी नवीनता है)! दूसरी बात यह है कि आंकड़ों को आगे बढ़ाने वाली परियोजनाओं के लिए, यह सुनिश्चित करें कि आप अपने सहयोगी को अपने पत्र को पत्र पत्रिकाओं में प्रकाशित करने में मदद करने में उतने ही प्रयास करें, जितना आप एक जीव विज्ञान पत्रिका में प्राथमिक परिणाम प्रकाशित करने में उनसे करना चाहते हैं। । मैं दर्द निवारक अनुभव से जानता हूं कि यह हमेशा नहीं होता है - मेरे पास कुछ परियोजनाएं हैं जहां

— सांख्यिकी

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मुझे लगता है कि कुछ वैज्ञानिकों की समझ यह है: एक सांख्यिकीय परिणाम वास्तव में केवल अंकित मूल्य पर लिया जा सकता है जब सांख्यिकीय तरीकों को पहले से चुना गया था, जबकि प्रयोग की योजना बनाई जा रही थी (या जबकि प्रारंभिक डेटा को पॉलिश करने के तरीकों के लिए एकत्र किया गया था)।

आपको गुमराह होने की संभावना है यदि आप पहले इस तरह से डेटा का विश्लेषण करते हैं, तो उस तरह से, फिर कुछ और प्रयास करें, फिर केवल डेटा के सबसेट का विश्लेषण करें, फिर एक स्पष्ट रूपरेखा निकालने के बाद केवल उस सबसेट का विश्लेषण करें ..... और केवल रोकें जब परिणाम आपकी पूर्व धारणाओं से मेल खाते हैं या बहुत सारे तारांकन होते हैं। यह एक परिकल्पना उत्पन्न करने का एक अच्छा तरीका है, लेकिन एक परीक्षण करने के लिए एक उपयुक्त तरीका नहीं है।

— हार्वे मोटुलस्की
स्रोत

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यह कौन था जिसने कहा कि "एक प्रयोग पूरा होने के बाद एक सांख्यिकीविद् को बुलाना एक शव परीक्षा के लिए डॉक्टर को बुलाने जैसा है" या ऐसा कुछ?

— सेस्पिनोज़ा

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@cespinoza: रोनाल्ड फिशर: प्रयोग किए जाने के बाद सांख्यिकीविद् को बुलाने के लिए, पोस्टमार्टम परीक्षा करने के लिए कहने के अलावा और कुछ नहीं हो सकता है: वह यह कहने में सक्षम हो सकता है कि प्रयोग क्या मर गया।

— जोरिस मेय्स

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+1 पैसे के अलावा, सबसे पहली और महत्वपूर्ण बात जो मैं चाहता हूं कि एक शोधकर्ता मुझे लाए, वह एक परिकल्पना है! और नहीं -कुछ नहीं - कुछ विकृत डाटासेट और सवाल: क्या आप इसमें से कुछ प्राप्त कर सकते हैं? हाँ मैं कर सकता हूँ। नहीं, यह एक खूनी लानत की बात नहीं होगी।

— जोरिस मेय्स

लोग असमानता के पक्ष में गलती कर सकते हैं। फिर भी एक ऐसी दुनिया जिसमें जांच केवल परिकल्पना द्वारा संचालित होती थी, जिसमें खोज के लिए कोई जगह नहीं थी, वह एक नीरस होगी।

— rolando2

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एक अच्छा उत्तर पाने के लिए, आपको एक अच्छा प्रश्न लिखना होगा। बिना संदर्भ के एक सांख्यिकी प्रश्न का उत्तर देना आंखें बंद किए बॉक्सिंग की तरह है। आप अपने प्रतिद्वंद्वी को बाहर कर सकते हैं, या आप रिंग पोस्ट पर अपना हाथ तोड़ सकते हैं।

एक अच्छे प्रश्न में क्या जाता है?

हमें बताएं PROBLEM जिसे आप हल करने का प्रयास कर रहे हैं। यही है, ठोस समस्या, सांख्यिकीय पहलू नहीं।
हमें बताएं कि आप क्या गणित और आंकड़े जानते हैं। यदि आपके पास परिचयात्मक स्टेट में एक कोर्स है, तो यह हमारे लिए मिश्रित मॉडल सिद्धांत और मैट्रिक्स बीजगणित से भरा जवाब देने के लिए समझ में नहीं आएगा। दूसरी ओर, यदि आपको कई कोर्स या बहुत सारे अनुभव मिले हैं, तो हम मान सकते हैं कि आप कुछ मूल बातें जान सकते हैं।
हमें बताएं कि आपके पास कौन सा डेटा है, यह कहां से आया है, क्या गायब है, कितने चर हैं, डिपेंडेंट वेरिएबल्स (DVs) और इंडिपेंडेंट वेरिएबल्स (IVs) क्या हैं - यदि कोई हो, और कुछ भी हमें डेटा के बारे में जानने की आवश्यकता है। हमें यह भी बताएं कि आप कौन से (यदि कोई) सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर का उपयोग करते हैं।
क्या आप एक सलाहकार को काम पर रखने की सोच रहे हैं, या क्या आप किसी दिशा में संकेत करना चाहते हैं?
फिर, और केवल यह बताएं कि आपने क्या प्रयास किया है, आप खुश क्यों नहीं हैं, इत्यादि।

— बहाल करें
स्रोत

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+1 महान सलाह, विशेष रूप से # 1। # 2 के संबंध में, सावधान रहें कि आपके संभावित ग्राहक को क्या पता नहीं है! (मेरे पास सैकड़ों पेशेवर वार्तालाप होने चाहिए, जिसमें ग्राहक ने कहा "मैंने ग्रेजुएट स्कूल में एक्स सांख्यिकी पाठ्यक्रम लिया, लेकिन सब कुछ भूल गया है"; एक्स आमतौर पर 3 या 4 है और ग्राहक स्कूल से शून्य से 40 वर्ष तक कहीं भी थे।)

— whuber

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उस पद्धति के बारे में कोई पूर्वधारणा वाला विचार नहीं होना चाहिए जिसका उपयोग आपको केवल कागजात के आधार पर करना चाहिए। उनके विचार, तर्क या तरीके दोषपूर्ण हो सकते हैं। आप अपनी समस्या के बारे में सोचना चाहते हैं और उपकरणों के सबसे उपयुक्त सेट का उपयोग करना चाहते हैं। यह मुझे स्रोत की जाँच किए बिना उद्धृत जानकारी को पुन: प्रस्तुत करने की याद दिलाता है।

दूसरी ओर, तरीकों (या तर्क) के साथ कागज जो बाकी साहित्य से अलग है, एक समीक्षा प्रक्रिया में बाधा या बाधा डाल सकता है क्योंकि "यह आदर्श नहीं है"।

— रोमन लुसत्रिक
स्रोत