Collaboration statistique

En tant que biologiste, bon nombre des projets de recherche sur lesquels je travaille à un moment donné impliquent une collaboration avec un statisticien, que ce soit pour de simples conseils ou pour mettre en œuvre et tester un modèle pour mes données. Mes collègues des statistiques admettent qu'ils collaborent beaucoup, à tel point que le processus de révision des tenures ne prend en compte que les articles dont ils sont le premier ou le dernier auteur.

Qu'est-ce qui ferait de moi (ou tout autre scientifique) un meilleur collaborateur? Qu'est-ce qui vous faciliterait la tâche (en tant que statisticien) de travailler avec moi? Plus précisément, quel concept statistique souhaitez-vous que tous vos collaborateurs scientifiques connaissent déjà?

Ma réponse est du point de vue d'un statisticien universitaire britannique. En particulier, en tant qu'universitaire qui est jugé sur les progrès de la méthodologie statistique.

Qu'est-ce qui ferait de moi (ou tout autre scientifique) un meilleur collaborateur?

Pour être franc - l'argent. Mon temps n'est pas gratuit et je (en tant qu'universitaire) ne suis pas employé pour effectuer une analyse statistique standard. Même être premier / dernier auteur sur un article qui utilise une méthodologie standard me vaut très peu (en termes de promotion et de recherche personnelle). Payer pour mon temps me fera perdre des tâches administratives ou d'enseignement. Le paiement pourrait se faire au moyen d'une subvention conjointe.

Au Royaume-Uni, tous les cinq ans environ, les universitaires doivent soumettre leurs quatre meilleurs articles. Mes articles sont jugés sur leur contribution à la littérature statistique. Ça craint, mais c'est comme ça.

Maintenant, il se pourrait bien que vous ayez un problème très intéressant qui entraînerait des progrès dans les techniques statistiques. Cependant, pensez à la taille de votre service de statistiques par rapport au reste de l'Uni. Il n'y aura probablement pas assez de statisticiens pour faire le tour.

En disant cela, j'essaie de faire du "conseil statistique" une fois par an pour élargir mes intérêts et aider à des fins pédagogiques. Cette année, j'ai fait une analyse de survie . Cependant, je n'ai jamais annoncé ce fait et je reçois toujours une demi-douzaine de demandes d'aide chaque année!

Désolé d'être si négatif :(

Plus précisément, quel concept statistique souhaitez-vous que tous vos collaborateurs scientifiques connaissent déjà?

Que les statisticiens effectuent des recherches statistiques. Comme l’a dit un de mes collaborateurs:

Il n'y a sûrement plus rien à résoudre dans les statistiques?

Je pense que le concept que peu de scientifiques comprennent est le suivant: un résultat statistique ne peut vraiment être pris à sa valeur nominale que lorsque les méthodes statistiques ont été choisies à l'avance pendant que l'expérience était en cours de planification (ou lorsque des données préliminaires ont été collectées pour peaufiner les méthodes).

Vous risquez d'être trompé si vous analysez d'abord les données de cette façon, puis de cette façon, puis essayez autre chose, puis analysez uniquement un sous-ensemble de données, puis analysez uniquement ce sous-ensemble après avoir supprimé une valeur aberrante évidente ..... et arrêtez seulement lorsque les résultats correspondent à vos idées préconçues ou comportent de nombreux astérisques. C'est une bonne façon de générer une hypothèse, mais pas une façon appropriée de la tester.

Pour obtenir une bonne réponse, vous devez rédiger une bonne question. Répondre à une question de statistiques sans contexte, c'est comme la boxe les yeux bandés. Vous pourriez assommer votre adversaire ou vous casser la main sur le poteau du ring.

Qu'est-ce qui fait une bonne question?

1. Dites-nous le PROBLÈME que vous essayez de résoudre. C'est-à-dire le problème de fond, pas les aspects statistiques.

2. Dites-nous quelles mathématiques et statistiques vous connaissez. Si vous avez suivi un cours d'introduction à la statistique, il ne sera pas logique pour nous de vous donner une réponse pleine de théorie des modèles mixtes et d'algèbre matricielle. D'un autre côté, si vous avez plusieurs cours ou beaucoup d'expérience, nous pouvons supposer que vous connaissez quelques notions de base.

3. Dites-nous quelles données vous avez, d'où elles proviennent, ce qui manque, combien de variables, quelles sont les variables dépendantes (DV) et les variables indépendantes (IV) - le cas échéant, et tout ce que nous devons savoir sur les données. Indiquez-nous également (le cas échéant) les logiciels statistiques que vous utilisez.

4. Envisagez-vous d'embaucher un consultant ou voulez-vous simplement des conseils dans une certaine direction?

5. ALORS, et UNIQUEMENT ALORS dites-nous ce que vous avez essayé, pourquoi vous n'êtes pas heureux, etc.

N'ayant aucune idée préconçue sur la méthode, vous devez utiliser uniquement sur la base de documents. Leurs idées, leur logique ou leurs méthodes peuvent être défectueuses. Vous voulez réfléchir à votre problème et utiliser l'ensemble d'outils le plus approprié. Cela me rappelle de reproduire les informations citées sans vérifier la source.

D'un autre côté, un article dont les méthodes (ou la logique) diffèrent du reste de la littérature peut entraver ou abolir un processus de révision car «ce n'est pas la norme».