La revisión de las estadísticas en los papeles

Question

Para algunos de nosotros, el arbitraje papeles es parte del trabajo. Cuando el arbitraje metodología estadística papeles, creo que el consejo de otras áreas de la materia es bastante útil, es decir, ciencia de la computación y Matemáticas.

Esta pregunta se refiere a la revisión de más aplicado documentos estadísticos. Con esto quiero decir, que el papel se somete a un no-estadísticos/matemáticos de diario y de las estadísticas es que acabo de mencionar en los "métodos" de la sección.

Algunas cuestiones particulares:

1. La cantidad de esfuerzo que deberíamos poner en entender el área de aplicación?
2. ¿Cuánto tiempo debo gastar en un informe?
3. Quisquilloso son cuando se mira en las figuras/tablas.
4. ¿Cómo hacer frente a los datos que no están disponibles.
5. ¿Usted pruebe y vuelva a ejecutar el análisis.
6. ¿Cuál es el número máximo de documentos de su examinaría en un año?

Han faltado alguna pregunta? Siéntase libre de editar o agregar un comentario.

Editar

Me viene a esta pregunta como un estadístico de la revisión de biología de papel, pero estoy interesado en la revisión estadística de los no-disciplina matemática.

---

No estoy seguro de si esto debería ser una CW. Por un lado es un poco abierto, pero en el otro me puede ver a mí mismo de aceptar una respuesta. También, las respuestas probablemente será bastante largo.

Answer 1

Mi punto de VISTA sería revisar un artículo en psicología o la previsión sobre su estadística méritos. Yo voy sobre todo de segunda Nico muy buenos comentarios.

La cantidad de esfuerzo que deberíamos poner en entender el área de aplicación?

Mucho, en realidad. Yo no confío en mí mismo para hacer comentarios sobre más de la mayoría de los estadísticos básicos de los problemas sin haber entendido la zona. Afortunadamente, esto no es a menudo muy difícil en muchas ramas de la psicología.

¿Cuánto tiempo debo gastar en un informe?

Voy a salir en una extremidad y el estado un tiempo específico: me va a pasar nada entre dos y ocho horas en un examen, a veces más. Si me parece que voy a pasar más de un día en un papel, probablemente significa que realmente no soy capaz de entender, así que te recomiendo el diario de encontrar a alguien más (y tratar de sugerir algunas personas).

Quisquilloso son cuando se mira en figuras/tablas.

Muy exigente, de hecho. Las cifras van a ser lo que la gente recuerda de un papel y lo que termina en conferencia de presentaciones sin mucho contexto, por lo que estos realmente necesita para estar bien hecho.

¿Cómo hacer frente a los datos no están disponibles.

En psicología, los datos no son generalmente compartidos de medición de 50 personas por resonancia magnética es muy caro, y los autores se desea utilizar estos datos para más artículos, por lo que yo entiendo su renuencia a dar sólo los datos. Así que cualquiera que no comparta sus datos obtiene una gran ventaja en mi libro, pero no compartir, es comprensible.

En los pronósticos, muchos conjuntos de datos están disponibles al público. En este caso, generalmente, recomiendo que los autores comparten su código (y hacerlo yo mismo).

¿Intentar y volver a ejecutar el análisis usa.

Sin datos, no hay mucho que uno puede aprender de esto. Voy a jugar con datos simulados, si es algo muy sorprendente sobre el papel de resultados; de lo contrario, uno puede decir a menudo apropiado de métodos inadecuados sin los datos (una vez que uno comprende la zona, ver arriba).

¿Cuál es el número máximo de documentos tu revisión en un año?

Realmente hay poco que añadir a whuber del punto anterior, suponiendo que cada hoja de papel con una media de n coautores I (co)presentar obtiene 3 comentarios, uno debe realmente objetivo en la revisión de al menos 3/(n+1) documentos para cada propia presentación (contando las presentaciones en lugar de los propios documentos que pueden ser rechazados y se vuelven a enviar). Y, por supuesto, el número de envíos, así como el número de coautores varía fuertemente con la disciplina.

Answer 2

Esto se refiere a la nueva pregunta #6: "¿Cuál es el número máximo de documentos que permitiría la revisión en un año?" Estoy respondiendo como un miembro de varios consejos editoriales. El perenne problema es encontrar suficiente revisores. Según el diario, cada documento presentado las necesidades de uno a tres revisores, generalmente tres. Si la revista tiene un valor de $x$% tasa de aceptación, entonces el número medio de comentarios de cada artículo aceptado , obviamente, es de alrededor de $3/(x/100) dólares. E. g., si la tasa de aceptación es del 33%, los editores de la necesidad de obtener nueve comentarios de cada artículo publicado. Si usted, como autor, tome esto en serio, entonces usted debe tratar de proporcionar nueve comentarios (o cualquiera que sea el número resulta ser el objetivo de las revistas) por cada hoja de papel que publicar!

Me ha impulsado a escribir esto debido a la fuerte paralelo con la votación sobre este sitio web: en orden para que usted gane la reputación de $r$, otras personas tienen que upvote alguna combinación de $r/10$ de sus respuestas y $r/5$ de sus preguntas. Por lo tanto, si usted está tirando de su peso, un cheque de su perfil debe mostrar al menos $r/10$ upvotes. Ese es el caso de muchos, pero sin duda, no todos de los miembros más activos de este sitio. Algo en que pensar... Recuerde votar!

Answer 3

No estoy seguro acerca de qué área de la ciencia que usted se refiere (estoy seguro de que la respuesta sería muy diferente si se trata de la biología vs la física, por ejemplo...)

De todos modos, como biólogo, voy a contestar de una "biológico" punto de vista:

La cantidad de esfuerzo que deberíamos poner en entender el área de aplicación?

Tiendo al menos para leer los artículos anteriores de los mismos autores y buscar un par de revisión sobre el tema si no estoy demasiado familiarizado con ella. Esto es especialmente válido cuando se trata de nuevas técnicas no sé, porque tengo necesidad de entender si lo hicieran todos los controles apropiados etc.

¿Cuánto tiempo debo gastar en un informe?

Tanto como sea necesario (OK, muda respuesta, yo sé! :P) En general no me gustaría que alguien revisando mi papel para hacer una aproximados trabajo solo porque él/ella tiene otras cosas que hacer, así que trate de no hacerlo yo mismo.

Quisquilloso son cuando se mira en las figuras/tablas.

Bastante exigente. Las figuras son la primera cosa que usted mira al navegar a través de un papel. Que necesitan para ser coherente (por ejemplo, el derecho de los títulos de los ejes, corregir la leyenda, etc.). En alguna ocasión me han sugerido el uso de otro tipo de gráfico para mostrar los datos cuando pensaba que el uno no era la mejor. Esto sucede mucho en biología, un campo que está dominado por el "barplot +/- SEM" tipo de gráfico. Yo también soy bastante exigente en "materiales y métodos" sección: un perfecto análisis estadístico en un inherentemente malo modelo biológico es completamente inútil.

¿Cómo hacer frente a los datos que no están disponibles.

Usted acaba de hacer y la confianza de los Autores, supongo. En muchos casos, en biología no hay mucho que se puede hacer, especialmente cuando se trata de cosas como la imagen o el comportamiento de los animales y similares. A menos que usted quiere que la gente a publicar un montón de imágenes, vídeos, etc. (que lo más probable es que no iba a ir a través de todas formas), pero que puede ser muy práctico. Si usted cree que los datos son realmente necesario pedir a los autores que proporcionan datos complementarios/figuras.

¿Usted pruebe y vuelva a ejecutar el análisis.

Sólo si tengo serias dudas sobre las conclusiones obtenidas por los autores. En biología hay una diferencia entre lo que es (o no) "estadísticamente significativo" y qué es "biológicamente significativo". Yo prefiero un diluyente de análisis estadístico, con buena biológica razonamiento, a continuación, de la otra manera alrededor. Pero, de nuevo, en el muy improbable caso de que yo fuera a la revisión de una bio-estadísticas de papel (ahah, que sería un poco de diversión!!!) Probablemente voy a prestar mucha más atención a las estadísticas de la biología en allí.