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.