저는 응용 분야에서 일하는 생물 통계 학자이며 공동 작업 한 논문의 통계 방법 섹션을 작성해야합니다. 많은 학술 논문을 읽을 때 나는 잘못 작성된 통계 섹션의 많은 예를 보았습니다 (주로 지루하고 유익하지 않으며 사용 된 방법론의 정밀도, 세부 사항 및 이해가 부족합니다).
사용 된 통계적 방법의 주제와 정교함에 관계없이 응용 연구 논문에서 잘 작성된 통계 섹션의 좋은 예는 무엇입니까?
"잘 쓰여진"을 정의하는 방법은 주관적이지만, 통계 섹션이 명료하고 분석 방법에 대한 전체 그림을 제공 (또는 제공하는 것)하고 분석하는 동안 만들어진 가정을 해결하는 경우에도 기록됩니다. 통계 과정을 종이의 흐름에 통합시킵니다.
다음은 좋은 통계 섹션이있는 논문의 예입니다.
BCG 예방 접종 예방 접종 오소리 및 예방 접종되지 않은 오소리 새끼에서 결핵 감염의 위험을 감소
기본 경피적 관상 동맥 내정 간섭으로 치료 급성 ST 세그먼트 상승 심근 경색에서 사망률을 예측하기위한 모델 : 급성 심근 경색 시험에서 Pexelizumab의 평가 결과
다른 사람? "좋은"통계 섹션에 포함되어야 할 것에 대한 생각도 매우 환영합니다.
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질문의 동기를 이해합니다. 그러나 적어도이 질문에 세 가지 문제가 있습니다. 첫 번째는 너무 광범위 하고 광범위 하기 때문에 종합적으로 대답하기가 어렵거나 불가능하다는 것입니다. 두 번째는 "좋은", "더 나은", "최상의"및 유사한 속성을 포함하는 질문 은 비교 기준 이 명확하지 않은 경우 이해가되지 않는다는 것 입니다. 세 번째는 상대 용어에는 기준이 필요하지만 "양호한"과 같은 절대 용어는 높은 평가를받는 답변을 요구하는데, 이는 StackExchange 의 모델, 특히 Cross Validated 와 맞지 않습니다 .
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Aleksandr Blekh
@AleksandrBlekh 귀하는 당사 사이트 표준에 대해 정확합니다. 그러나이 질문은 기준을 제공합니다. IMHO는 상당히 좁게 집중되어있다. 답변에 객관적인 지원이 포함 되어 있으면 의견이 없습니다. (순수한 의견이있는 답변이 고평의 커뮤니티 회원들에 의해 요약되어 삭제되기를 바랍니다.) 따라서 나는 긴밀한 투표를하지 않기로 결정했습니다. 그래도 객관적으로 가장 좋은 대답은 없지만 스레드 CW를 만들었습니다. 잠재적 인 관심과 중요성을 감안할 때 나는 그것을 높이 평가했다.
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whuber
@ whuber : 귀하의 의견에 동의합니다. 실제로, 나는 그 질문을 끝내는 것이 목표가 아니었지만, 최소한의 주관성에 중점을 두어 OP를 개혁하도록 OP를 장려했다. 또한 질문을 다시 읽고 처음 놓친 몇 가지 기준에 주목했습니다. 나는 또한 그것을 upvoted.
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Aleksandr Blekh
@ccl 정보가없고 부족한 것은 분석 섹션에 대한 유효한 비판이지만 확실히 지루합니까? 그것은 나의 책에서 거의 바람직하다. 과학의 대부분은 지루합니다. 과학은 발견이 아니며 과학은 검증입니다.
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AdamO