Como biólogo, muitos dos projetos de pesquisa em que trabalho em algum momento envolvem colaboração com um estatístico, seja para conselhos simples ou para implementar e testar um modelo para meus dados. Meus colegas de estatística admitem que fazem uma quantidade significativa de colaboração, na medida em que o processo de revisão da posse considera apenas trabalhos nos quais eles são o primeiro ou o último autor.
O que me tornaria (ou qualquer outro cientista) um colaborador melhor? O que tornaria mais fácil para você (como estatístico) trabalhar comigo? Especificamente, qual é o conceito de estatística que você deseja que todos os seus colaboradores cientistas já entendam?
Respostas:
Minha resposta é do ponto de vista de um estatístico acadêmico do Reino Unido. Em particular, como um acadêmico que é julgado pelos avanços na metodologia estatística.
Para ser franco - dinheiro. Meu tempo não é livre e eu (como acadêmico) não sou empregado para realizar análises estatísticas padrão. Mesmo sendo o primeiro / último autor de um artigo que utiliza metodologia padrão, vale muito pouco para mim (em termos de promoção e pesquisa pessoal). Pagar pelo meu tempo me comprará das tarefas administrativas ou de ensino. O pagamento pode ser feito por meio de uma concessão conjunta.
No Reino Unido, a cada cinco anos, os acadêmicos precisam enviar seus quatro melhores trabalhos. Meus trabalhos são julgados por sua contribuição para a literatura estatística. É chato, mas é assim que as coisas são.
Agora pode ser que você tenha um problema muito interessante que levaria a avanços nas técnicas estatísticas. No entanto, pense no tamanho do seu departamento de estatística em comparação com o resto da Uni. Provavelmente não haverá estatísticos suficientes para dar a volta.
Ao dizer isso, tento fazer uma "consultoria estatística" uma vez por ano para ampliar meus interesses e ajudar no ensino. Este ano eu fiz algumas análises de sobrevivência . No entanto, nunca anunciei esse fato e ainda recebo meia dúzia de solicitações por ano para obter ajuda!
Desculpe por ser tão negativo :(
Que estatísticos fazem pesquisas estatísticas. Como um dos meus colaboradores disse:
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Penso que o conceito que poucos cientistas compreendem é o seguinte: um resultado estatístico só pode ser considerado pelo valor nominal quando os métodos estatísticos foram escolhidos antecipadamente enquanto o experimento estava sendo planejado (ou enquanto dados preliminares foram coletados para aprimorar os métodos).
É provável que você se engane se primeiro analisar os dados dessa maneira, depois dessa maneira, depois tentar outra coisa, analisar apenas um subconjunto de dados e depois analisar apenas esse subconjunto após remover um outlier óbvio ... e parar apenas quando os resultados correspondem aos seus preconceitos ou têm muitos asteriscos. Essa é uma boa maneira de gerar uma hipótese, mas não uma maneira apropriada de testar uma.
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Para obter uma boa resposta, você deve escrever uma boa pergunta. Responder a uma pergunta estatística sem contexto é como o boxe com os olhos vendados. Você pode nocautear seu oponente ou quebrar sua mão no poste do ringue.
O que entra em uma boa pergunta?
Diga-nos o problema que você está tentando resolver. Ou seja, o problema substantivo, não os aspectos estatísticos.
Diga-nos que matemática e estatística você conhece. Se você fez um curso em Estatuto Introdutório, não fará sentido fornecer uma resposta cheia de teoria mista de modelos e álgebra matricial. Por outro lado, se você possui vários cursos ou muita experiência, podemos assumir que você conhece alguns princípios básicos.
Diga-nos quais dados você possui, de onde vieram, quais estão faltando, quantas variáveis, quais são as Variáveis Dependentes (DVs) e Variáveis Independentes (IVs) - se houver, e qualquer outra coisa que precisamos saber sobre os dados. Diga-nos também qual (se houver) software estatístico você usa.
Você está pensando em contratar um consultor ou deseja apenas indicações em alguma direção?
ENTÃO, e APENAS ENTÃO, conte-nos o que você tentou, por que não é feliz e assim por diante.
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Não tendo idéias preconcebidas sobre o método, você deve usar apenas com base em documentos. Suas idéias, lógica ou métodos podem estar com defeito. Você quer pensar no seu problema e usar o conjunto de ferramentas mais apropriado. Isso me lembra de reproduzir as informações citadas sem verificar a fonte.
Por outro lado, trabalhos com métodos (ou lógicos) que diferem do restante da literatura podem dificultar ou abater um processo de revisão porque "não é a norma".
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