Colaboración estadística

Question

Como biólogo, muchos de los proyectos de investigación en los que trabajo implican en algún momento la colaboración con un estadístico, ya sea para un simple asesoramiento o para implementar y probar un modelo para mis datos. Mis colegas estadísticos admiten que colaboran mucho con ellos, hasta el punto de que en el proceso de evaluación sólo se tienen en cuenta los trabajos en los que son el primer o el último autor.

¿Qué haría de mí (o de cualquier otro científico) un mejor colaborador? ¿Qué le facilitaría a usted (como estadístico) trabajar conmigo? En concreto, ¿cuál es el concepto estadístico que desearía que todos sus colaboradores científicos comprendieran?

Answer 1

Mi respuesta es desde el punto de vista de un estadístico académico del Reino Unido. En concreto, como académico que es juzgado por los avances en metodología estadística.

¿Qué haría que yo (o cualquier otro científico) un mejor colaborador?

Para ser franco: dinero. Mi tiempo no es gratis y a mí (como académico) no me contratan para realizar análisis estadísticos estándar. Incluso ser el primer/último autor de un artículo que utiliza la metodología estándar vale muy poco para mí (en términos de promoción y de mi investigación personal). Pagar por mi tiempo me libraría de tareas administrativas o docentes. El pago podría hacerse mediante una beca conjunta.

En el Reino Unido, cada cinco años aproximadamente los académicos tienen que presentar sus cuatro mejores trabajos. Mis trabajos se juzgan por su contribución a la literatura estadística. Es una mierda, pero así son las cosas.

Ahora bien, es muy posible que usted tenga un problema muy interesante que pueda dar lugar a avances en las técnicas estadísticas. Sin embargo, piense en el tamaño de su departamento de estadística en comparación con el resto de la Uni. Probablemente no habrá suficientes estadísticos para todos.

Dicho esto, una vez al año intento hacer algo de "consultoría estadística" para ampliar mis intereses y ayudar en la enseñanza. Este año he hecho análisis de supervivencia . Sin embargo, nunca he hecho publicidad de este hecho y sigo recibiendo media docena de peticiones de ayuda cada año.

Siento ser tan negativo :(

En concreto, ¿cuál es una estadística estadística que desearía que todos sus científicos comprendieran ya?

Que los estadísticos hacen investigación estadística. Como dijo uno de mis colaboradores:

¿Seguro que no queda nada por resolver en estadística?

Answer 2

Para obtener una buena respuesta, debes redactar una buena pregunta. Responder a una pregunta estadística sin contexto es como boxear con los ojos vendados. Puede que noquees a tu oponente o que te rompas la mano con el poste del ring.

¿Qué hay que hacer para formular una buena pregunta?

1. Díganos cuál es el PROBLEMA que intenta resolver. Es decir, el problema de fondo, no los aspectos estadísticos.

2. Dinos qué matemáticas y estadísticas sabes. Si has hecho un curso de Introducción a la Estadística, no tendrá sentido que te demos una respuesta llena de teoría de modelos mixtos y álgebra matricial. Por otro lado, si tienes varios cursos o mucha experiencia, entonces podemos asumir que sabes algo básico.

3. Díganos qué datos tiene, de dónde proceden, qué datos faltan, cuántas variables, cuáles son las variables dependientes (VD) y las variables independientes (VI), si las hay, y cualquier otra cosa que necesitemos saber sobre los datos. Díganos también qué software estadístico utiliza (si es que utiliza alguno).

4. ¿Está pensando en contratar a un consultor, o sólo quiere que le indique alguna dirección?

5. ENTONCES, y SÓLO ENTONCES, cuéntanos qué has probado, por qué no estás contento, etc.

Answer 3

Creo que el concepto que pocos científicos captan es el siguiente: Un resultado estadístico sólo puede tomarse al pie de la letra cuando los métodos estadísticos se eligieron de antemano mientras se planificaba el experimento (o mientras se recogían datos preliminares para pulir los métodos).

Es probable que le engañen si primero analiza los datos de esta manera, luego de esta otra, luego prueba otra cosa, luego analiza sólo un subconjunto de datos, luego analiza sólo ese subconjunto tras eliminar un valor atípico obvio..... y sólo se detiene cuando los resultados coinciden con sus ideas preconcebidas o tienen muchos asteriscos. Esa es una buena forma de generar una hipótesis, pero no una forma adecuada de probarla.

Answer 4

No tener ideas preconcebidas sobre el método que debe utilizar basándose únicamente en los trabajos. Sus ideas, lógica o métodos pueden ser erróneos. Debes pensar en tu problema y utilizar el conjunto de herramientas más adecuado. Esto me recuerda a reproducir información citada sin comprobar la fuente.

Por otro lado, un artículo con métodos (o lógica) que difiere del resto de la literatura puede dificultar o desestimar un proceso de revisión porque "no es la norma".