응용 과학자와의 협력에 대한 조언

나는 통계학 대학원생이며 응용 과학자들 (경제학자, 산림업자 등)과의 협력에 관여하고 있습니다. 이러한 협업은 (대부분) 재미 있고 많은 것을 배우지 만, 예를 들어 다음과 같은 몇 가지 복잡한 문제가 있습니다.

• 때로는 좋은 통계 모델이 무엇인지에 대한 나의 견해는 동료의 배경과 해당 분야의 일반적인 관행과 다릅니다. 그런 다음 모델을 이해하려고 애 쓰거나 습관을 바꾸는 것을 꺼려하기 때문에 새로운 것을 시도하도록 설득하기가 어렵습니다.
• 다른 통계적 방법을 사용할 것을 제안 할 때 종종 공동 작업자가이를 "표준"방법에 대한 비판으로 간주한다는 인상을받습니다. 그러나 통계 지식이나 습관으로 누군가를 비난하는 것은 결코 아닙니다.
• 그리고 마지막으로 다른 극단이 있습니다. 어떤 사람들은 너무 많이 기대합니다. 그들은 도움없이 데이터에서 흥미로운 정보를 기적적으로 추출 할 수 있다고 생각합니다. 물론, 특히 주제별 배경을 놓친 경우에는 사실이 아닙니다.

아마 더 많은 포인트를 생각할 수 있지만 이것이 내 마음에 온 첫 번째 것입니다.

내가 묻는 질문은 다음과 같습니다.

1. 공동 작업에서 동일하거나 유사한 어려움이 있습니까? 당신은 그들과 어떻게 대면합니까? 일반적으로 좋은 통계 공동 작업자가 되려면 어떻게해야합니까?
2. 이 주제에 관한 제 3 자 자료 , 즉 통계 학자와 응용 과학자 간의 협력에 필요한 소프트 기술이 있습니까?

참고 :이 질문은의 더 많거나 적은 그 반대이다 이것 .

좋은 조언을 받고 있지만 경험이 넓어 질수록 다양해집니다.

다른 가능성은 다음과 같습니다.

1. 과학자들은 예를 들어 측정 및 물리적 (생물학적, 그 밖의) 의미가있는 관계에 대한 상당한 주제의 전문 지식을 가져야합니다. 자신의 전문 지식을 존중한다는 것은 좋은 관계를 형성하는 자연스럽고 선의적인 방법입니다.

2. 과학자들은 당신이 모르는 통계 자료를 알고있을 것입니다. 예를 들어, 대부분의 천문학자는 많은 통계 학자보다 불규칙 시계열 및 비 검출 문제에 대해 더 많이 알고 있습니다. 많은 분야에서 순환 통계를 사용하는데, 전체 통계 교육조차 거의 포함하지 않습니다.

3. 그래프는 종종 링구아 프랑카 입니다. 흥미롭게도, 경제학자들은 통계를 매우 공식적인 방식 (마일리지가 다를 수 있음)으로 취급하고 주관 (의미, 판단)을 피하기 위해 교육을 받으면서 그래프를 불신하는 경우가 많습니다.

4. 때로는 물러서야합니다. 과학자들이 기대하는 바를 모르지만 분석이나 출판 가능한 것을 요청하는 경우, 시간을 낭비하고 더 나은 일을해야합니다. 데이터가 우연히 엉망이라면 어떤 스마트 분석으로도 구할 수 없습니다.

항상 탈출 경로를 설정하십시오. 귀하의 조건에는 다음이 포함될 수 있습니다. -원작자. 과학자가 계속 조금 더 돌아 오는 상황에주의하십시오. 또한 가스 회사 나 배관공에서 온 사람처럼 대우받는 상황에주의하십시오. 혼란을 없애라는 요청을 받았지만 일단 완료되면 관계를 유지할 의무가 없습니다.

나는 통계학자는 아니지만 대부분의 과학자 동료들보다 더 많은 통계를 알고있는 한 경험을 바탕으로 글을 쓴다. 각 당사자가 상대방을 존중하면 관계가 매우 유익 할 수 있습니다.

물론, 당신의 태도는 모든 것입니다. 고객 / 협력 업체가 판사와 달리 지원해야한다고 생각하는 경우에는 먼 길을 갈 것입니다. 그러나 그럼에도 불구하고 나타나는 문제가 있습니다. 언급 한 두 개의 글 머리 기호가 핵심입니다.

첫째, 항상 최고의 과학을 생산하기를 원한다고 강조하고, 규율에 따라 특정 규칙이있을 수 있음을 인식한다고해서 더 나은 방법으로 작업을 수행 할 수있는 것은 아닙니다. 이를 위해 가장 친한 두 친구는 (1) 연구 질문과 (2) 모든 모형 가정에 대한 것입니다. 만약 "전통적인"접근 방식으로 RQ에 대한 답변을 (완전히 불완전하게) 얻을 수 있다면 아마도 합리적 일 것입니다. 가정에 대한 위반이 너무 심해지면 최고의 과학을 만들고 싶다고 회상 할 수 있습니다.

내 반성이 당신에게 도움이되기를 바랍니다.

어려운 기술은 당신의 발에 달려 있으며, 부드러운 기술은 실제로 솔루션을 구현하는 열쇠입니다. 방에서 가장 똑똑한 사람이된다고해서 포인트를 얻지 못합니다.

즉, 당신은 스스로 배울 필요가 없습니다. Dale Carnegie의 친구와 영향력을 얻는 방법 사람들은 실제로 당신을 더 나은 사람으로 만들 수 있습니다. 같은 맥락에서 행동 경제학 형 팟 캐스트는 연구를 떠오르게하여 비판적으로 생각하고 활기차게 유지합니다. 예를 들어 Freakonomics를 참조하십시오.

읽기와 듣기는 훌륭하지만 실제로는 좋은 결과에 영향을주기 위해 행동 방식을 바꿔야합니다.

귀하의 경우에 따라 모든 방법을 시도하고 합의 된 "양호성"메트릭과 비교하여 성공했습니다. 어떤 모델이 가장 적합한 지 객관적으로 테스트 할 수 있는지 논쟁 할 필요가 없습니다. 이것은 오류를 최소화하고, 최상의 설명 값을 가지며, 최상의 "스토리"를 생성하는 등의 작업 일 수 있습니다.