論文の統計を確認する

一部の人にとっては、論文の審査は仕事の一部です。統計方法論の論文を審議するとき、私は他の主題分野、すなわちコンピューターサイエンスと数学からのアドバイスがかなり役立つと思います。

この質問は、より多くの応用統計論文のレビューに関するものです。つまり、この論文は非統計的/数学的なジャーナルに投稿され、統計は「方法」セクションで言及されているだけです。

特定の質問：

1. アプリケーション領域を理解するためにどれだけの労力を費やす必要がありますか？
2. レポートにどれくらいの時間を費やすべきですか？
3. フィギュア/テーブルを見るとき、あなたはどれほどうるさいですか。
4. 利用できないデータにどう対処しますか。
5. 使用した分析を再試行してみてください。
6. 1年間にレビューする論文の最大数はいくつですか？

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私は生物学論文をレビューする統計学者としてこの質問に来ていますが、数学以外の分野の統計レビューに興味があります。

これがCWかどうかはわかりません。一方では少し開いていますが、もう一方では自分が答えを受け入れているのを見ることができます。また、回答はおそらくかなり長くなります。

あなたが言及している科学の分野についてはわかりません（たとえば、生物学と物理学を扱う場合、答えは本当に異なると確信しています...）

とにかく、生物学者として、私は「生物学的」観点から答えます。

アプリケーション領域を理解するためにどれだけの労力を費やす必要がありますか？

私は少なくとも同じ著者の以前の論文を読み、あまり詳しくない場合はこのテーマに関するいくつかのレビューを探す傾向があります。私が知らない新しい技術を扱うとき、これは特に当てはまります。なぜなら、それらがすべて適切な制御などを行ったかどうかを理解する必要があるからです。

レポートにどれくらいの時間を費やすべきですか？

必要に応じて（OK、馬鹿げた答え、わかっています！：P）一般に、他のやるべきことがあるからといって、自分の論文をレビューしている人がおおよその仕事をするのは好ましくありません。 。

フィギュア/テーブルを見るとき、あなたはどれほどうるさいですか。

かなりうるさい。数字は、論文を閲覧するときに最初に見るものです。それらは一貫している必要があります（たとえば、軸上の正しいタイトル、正しい凡例など）。時折、私は異なる種類のプロットを使用してデータを表示することを提案しました。これは、「バープロット+/- SEM」タイプのグラフが支配的な分野である生物学で多く発生します。私は「材料と方法」セクションにもかなりこだわりがあります。本質的に間違った生物学的モデルの完全な統計分析はまったく役に立ちません。

利用できないデータにどう対処しますか。

あなたはただ著者を信頼しているだけだと思う​​。生物学の多くの場合、特に画像処理や動物の行動などを扱う場合、できることはあまりありません。大量の画像やビデオなどを公開してほしくない限り（とにかく通らないと思いますが）、それは非常に非現実的かもしれません。データが本当に必要だと思われる場合は、著者に追加データ/図として提供するよう依頼してください。

使用した分析を再試行してみてください。

著者が導き出した結論に重大な疑念がある場合のみ。生物学では、「統計的に有意」なものとそうでないものとでしばしば違いがあります。私は、生物学的推論が適切な、より薄い統計分析を好む。しかし、繰り返しますが、生物統計学の論文をレビューするという非常にまれなイベントでは（ああ、それは楽しいことでしょう!!!）、おそらくそこの生物学よりも統計にもっと注意を払うでしょう。

$x$$3/(x/100)$、受け入れ率が33％の場合、編集者は発行された論文ごとに9件のレビューを取得する必要があります。あなたが著者としてこれを真剣に受けとめているなら、あなたはあなたが発行するすべての論文に対して9つのレビュー（またはあなたのターゲットジャーナルのためであると判明した数）を提供しようとするべきです！

$r$$r/10$$r/5$ $r/10$

私のPOVは、心理学の論文をレビューしたり、その統計的メリットを予測したりします。ニコの非常に良い発言の大部分は二番目になります。

アプリケーション領域を理解するためにどれだけの労力を費やす必要がありますか？

実際、かなりたくさんあります。この分野を理解していなければ、最も基本的な統計上の問題以上にコメントすることは自分には信じません。幸いなことに、これは心理学の多くの分野でそれほど難しくないことがよくあります。

レポートにどれくらいの時間を費やすべきですか？

私は四肢に出て、特定の時間を述べます。私はレビューに2〜8時間、時にはそれ以上を費やします。論文に1日以上を費やしていることがわかった場合、それはおそらくそれを理解する資格がないことを意味しているので、ジャーナルが他の人を見つけることをお勧めします（そして、何人かの人を提案しようとします）。

フィギュア/テーブルを見るとき、あなたはどれほどうるさいですか。

確かに非常にうるさい。数字は、人々が論文について覚えているものであり、多くの文脈のない講義プレゼンテーションになるものなので、これらは本当にうまくやる必要があります。

利用できないデータにどう対処しますか。

心理学では、データは通常共有されません。MRIで50人を測定するのは非常に高価であり、著者はこれらのデータをさらなる論文に使用したいと思うので、単にデータを提供することに抵抗を感じます。そのため、データを共有する人は誰でも私の本に大きなボーナスを受け取りますが、共有しないことは理解できます。

予測では、多くのデータセットが公開されています。この場合、私は通常、著者がコードを共有することをお勧めします（そして自分でコードを共有します）。

使用した分析を再試行してみてください。

データがなければ、これから学ぶことができるのはそれほど多くありません。論文の結果について非常に驚くべきことがあれば、シミュレートされたデータをいじります。そうしないと、データなしで不適切なメソッドから適切なものを見つけることができます（領域を理解したら、上記を参照）。

1年間にレビューする論文の最大数はいくつですか？

上記のwhuberのポイントに追加することはほとんどありません-平均してn人の共著者を持つすべての論文が（共）提出されると3つのレビューが得られると仮定すると、自分の提出ごとに少なくとも3 /（n + 1）の論文をレビューすることを本当に目指すべきです（拒否され、再提出される可能性のある自身の論文ではなく、提出をカウントします）。そしてもちろん、投稿の数と共著者の数は学問分野によって大きく異なります。