논문에서 통계 검토


43

우리 중 일부는 심판 서류가 그 일의 일부입니다. 통계적 방법론 논문을 심판 때, 나는 다른 과목의 조언은 매우 유용합니다, 즉 생각하는 컴퓨터 과학수학 .

이 질문은 더 많은 통계 논문을 검토하는 것과 관련이 있습니다. 즉, 논문은 비 통계 / 수학적 저널에 제출되며 통계는 "방법"섹션에 언급되어 있습니다.

몇 가지 특별한 질문 :

  1. 응용 분야를 이해하기 위해 얼마나 많은 노력을 기울여야합니까?
  2. 보고서에 얼마나 많은 시간을 소비해야합니까?
  3. 그림 / 테이블을 볼 때 얼마나 까다 롭습니까?
  4. 사용할 수없는 데이터에 대처하는 방법
  5. 사용 된 분석을 시도한 후 다시 실행하십시오.
  6. 1 년에 검토 할 최대 논문 수는 얼마입니까?

질문이 있으십니까? 의견을 편집하거나 추가하십시오.

편집하다

나는 생물학 논문을 검토하는 통계 학자 로서이 질문에 왔습니다. 그러나 나는 수학이 아닌 분야에 대한 통계 검토에 관심이 있습니다.


이것이 CW인지 확실하지 않습니다. 한편으로는 조금 열려 있지만 다른 한편으로는 대답을 받아들이는 것을 볼 수 있습니다. 또한 답은 상당히 길 것입니다.

답변:


21

나는 당신이 어떤 과학 분야를 언급하고 있는지 잘 모르겠습니다 (예를 들어 생물학 대 물리학을 다루면 대답이 실제로 다를 것이라고 확신합니다 ...)

어쨌든 생물 학자로서 저는 "생물학적"관점에서 대답 할 것입니다.

응용 분야를 이해하기 위해 얼마나 많은 노력을 기울여야합니까?

나는 적어도 같은 저자의 이전 논문을 읽고 그 주제에 너무 익숙하지 않으면 주제에 대한 몇 가지 검토를 찾는 경향이 있습니다. 내가 알지 못하는 새로운 기술을 다룰 때 특히 그렇습니다. 왜냐하면 그들이 모든 적절한 통제 등을했는지 이해해야하기 때문입니다.

보고서에 얼마나 많은 시간을 소비해야합니까?

필요한만큼 (OK, 벙어리 대답, 알고 있습니다! : P) 일반적으로 다른 사람이해야 할 일 때문에 근사 작업을하기 위해 내 논문을 검토하고 싶지는 않습니다. .

그림 / 테이블을 볼 때 얼마나 까다 롭습니까?

꽤 까다 롭습니다. 그림은 종이를 탐색 할 때 가장 먼저 보는 것입니다. 일관성이 있어야합니다 (예 : 축의 올바른 제목, 올바른 범례 등). 때로는 사용 된 것이 가장 좋지 않다고 생각했을 때 데이터를 표시하기 위해 다른 종류의 플롯을 사용하도록 제안했습니다. 이것은 "barplot +/- SEM"유형의 그래프가 지배하는 분야 인 생물학에서 많이 발생합니다. 나는 또한 "재료 및 방법"섹션에서 상당히 까다 롭다. 본질적으로 잘못된 생물학적 모델에 대한 완벽한 통계 분석은 완전히 쓸모가 없다.

사용할 수없는 데이터에 대처하는 방법

당신은 단지 저자를 믿고 신뢰합니다. 생물학의 많은 경우에, 특히 이미징이나 동물 행동과 같은 것들을 다룰 때 할 수있는 일은 많지 않습니다. 사람들이 수많은 이미지, 비디오 등을 게시하지 않기를 원치 않는 한 (실제로 진행되지는 않을 것임) 매우 실용적이지 않을 수 있습니다. 데이터가 실제로 필요하다고 생각되면 작성자에게 보충 데이터 / 그림으로 제공하도록 요청하십시오.

사용 된 분석을 시도한 후 다시 실행하십시오.

저자가 도출 한 결론에 대해 심각한 의문이있는 경우에만 가능합니다. 생물학에서 "통계적으로 유의 한"(또는 통계적으로 유의 한)과 "생물학적으로 중요한"의 차이는 종종 있습니다. 나는 좋은 생물학적 추론을 가진 얇은 통계 분석을 선호한다. 그러나 다시 한 번, 생물 통계 보고서 (아아, 재미있을 것입니다.


6
나는 거의 같은 대답을 주었을 것이지만 여기에도 잘 언급되어 있습니다. 경험에 따라 두 가지만 추가하겠습니다. 첫째, 나는 가능한 모든 분석을 재실행하는 것이 거의 항상 가치있는 일이라는 것을 알았다. 그것은 내 이해를 확인하는 역할을하며, 종종 예상보다 더 많이 종이 자체에 오류를 노출시킨다. 둘째, 논문에서 문구를 웹에서 검색하여 주요 참조를 찾고 자신의 참조를 찾는 것이 중요합니다. 최근 상당수의 공헌은 (자동) 표절 또는 오래된 작업에서 다른 논문을 꺼내려는 대머리 시도입니다.
whuber

추가 질문을 추가했습니다. 너무 번거롭지 않으면 답변을 업데이트 하시겠습니까?
csgillespie

1
@csgillespie : 저보다 경력이 많은 사람만큼 많은 논문을 검토하도록 요청받지 않았기 때문에 경력에 너무 일찍 도착했다고 생각합니다. @ whuber 답변은 많은 의미가 있다고 생각합니다.
nico

16

이것은 새로운 질문 # 6을 다룹니다. "한 해에 검토 할 논문의 최대 수는 얼마입니까?" 여러 편집위원회 회원으로 응답하고 있습니다. 다년간의 문제는 충분한 리뷰어를 찾는 것입니다. 저널에 따라, 제출 된 모든 논문은 1 ~ 3 명의 동료 평가자가 필요합니다. 저널의 합격률이 % 인 경우 허용되는 논문 당 평균 리뷰 는 약 입니다. 예를 들어 합격률이 33 % 인 경우 편집자는 출판 된 모든 논문에 대해 9 개의 리뷰를 얻어야합니다. 저자로서 이것을 진지하게 받아들이는 경우, 출판하는 모든 논문에 대해 9 개의 리뷰 (또는 대상 저널의 숫자가 무엇이든)를 제공해야합니다!x3/(x/100)

나는이 사이트에서 투표와의 강한 유사성으로 인해 이것을 작성하도록 옮겼습니다. 당신이 의 명성을 얻으려면 , 다른 사람들이 당신의 답 의 과 당신의 질문의 의 조합을 찬성 해야합니다 . 따라서, 당신이 당신의 체중을 당기는 경우, 프로필 검사는 적어도 공감을 표시해야합니다 . 그것은이 사이트의 가장 활동적인 회원이 아니지만 많은 사람들에게 해당됩니다. 생각해 볼 점 ... 투표하는 것을 잊지 마십시오!rr/10r/5 r/10


1
여기에 모든 사람들의 @chl 당신은 충분히 투표에 대해 가장 걱정해야합니다!
whuber

1
@chl : 모든면에서 높은 바를 설정했습니다! : : 어쩌면 우리의 첫번째 polystats 프로젝트는 유지하고 이와 같은 차트의 집합 업데이트 할 몇 가지 스크립트를 설정해야 meta.stats.stackexchange.com/questions/314/...
ARS를

11

내 POV는 심리학 논문을 검토하거나 통계적 장점을 예측할 것입니다. 나는 대부분 Nico의 아주 좋은 말을 두 번째로 할 것입니다.

응용 분야를 이해하기 위해 얼마나 많은 노력을 기울여야합니까?

실제로는 꽤 많습니다. 나는 그 영역을 이해하지 않고 가장 기본적인 통계 문제보다 더 많은 의견을 말하지 않을 것입니다. 다행히도, 이것은 많은 심리학 분야에서 종종 그리 어렵지 않습니다.

보고서에 얼마나 많은 시간을 소비해야합니까?

나는 사지로 나가서 특정 시간을 언급 할 것입니다. 나는 검토에 2 ~ 8 시간을 쓸 것입니다. 내가 종이에 하루 이상을 보낸다는 것을 알게되면 아마 그것을 이해할 자격이 없다는 것을 의미하므로 저널에서 다른 사람을 찾아보십시오 (일부 사람들을 제안하려고 시도).

그림 / 테이블을 볼 때 얼마나 까다 롭습니까?

정말 까다 롭습니다. 수치는 사람들이 종이를 기억하고 강의 프레젠테이션에서 많은 맥락을 갖지 못하게 될 것이므로 실제로 잘 수행해야합니다.

사용할 수없는 데이터에 대처하는 방법

심리학에서 데이터는 일반적으로 공유되지 않습니다. MRI로 50 명을 측정하는 것은 매우 비싸기 때문에 저자는 이러한 데이터를 추가 논문에 사용하기를 원할 것입니다. 따라서 데이터를 공유하는 사람은 내 책에서 큰 보너스를 얻지 만 공유하지 않는 것은 이해할 수 있습니다.

예측에서 많은 데이터 세트를 공개적으로 사용할 수 있습니다. 이 경우 일반적으로 저자는 코드를 공유하고 직접 공유하는 것이 좋습니다.

사용 된 분석을 시도한 후 다시 실행하십시오.

데이터가 없으면 이것으로부터 배울 수있는 사람이 너무 많습니다. 논문의 결과에 대해 뭔가 놀라운 것이 있다면 시뮬레이션 된 데이터를 가지고 놀 것이다. 그렇지 않으면 데이터없이 부적절한 방법으로 적절한 것을 알 수 있습니다 (한 번 지역을 이해하면 위 참조).

1 년에 검토 할 최대 논문 수는 얼마입니까?

whuber의 요점에 추가 할 것이 거의 없습니다-평균 n 명의 공동 저자 I (공동) 제출이 3 건의 리뷰를받는 다고 가정 할 때 , 각 제출에 대해 적어도 3 / ( n + 1 )의 논문을 검토하는 것을 목표로해야합니다. (거부 및 재 제출 될 수있는 자체 논문이 아닌 제출 제출). 물론, 제출 횟수와 공동 저자 수는 분야에 따라 크게 다릅니다.


추가 질문을 추가했습니다. 너무 번거롭지 않으면 답변을 업데이트 하시겠습니까?
csgillespie

1
흥미롭게도, 유전학 연구의 대부분의 연구자들은 데이터를 이용할 수 있도록 격려 받거나 기뻐합니다 (검토에 달려 있음). 또한 @csgillepsie의 재현 가능한 연구 , stats.stackexchange.com/questions/1980/…
chl

@ chl : 예, 데이터를 매우 많이 사용할 수 있도록하는 것은 훈련에 달려 있으며 "주류"심리학에서 더 많은 것을보고 싶습니다. 실제로 발표 한 정신 논문의 단일 사례를 본 적이 있습니다. 자료.
S. Kolassa-복원 모니카
당사 사이트를 사용함과 동시에 당사의 쿠키 정책개인정보 보호정책을 읽고 이해하였음을 인정하는 것으로 간주합니다.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.