ফলিত বিজ্ঞানীদের সাথে সহযোগিতা সম্পর্কিত পরামর্শ


14

আমি পরিসংখ্যান এবং এই হিসাবে প্রয়োগ বিজ্ঞানী (অর্থনীতিবিদ, বনজ,…) এর সাথে বেশ কয়েকটি সহযোগিতার সাথে জড়িত একজন স্নাতক ছাত্র am এই সহযোগিতাগুলি মজাদার (বেশিরভাগ সময়) এবং আমি অনেক কিছু শিখি, তবে কিছু জটিলতাও রয়েছে, উদাহরণস্বরূপ:

  • কখনও কখনও একটি ভাল পরিসংখ্যানের মডেল কী তা সম্পর্কে আমার দৃষ্টিভঙ্গি আমার সহযোগীদের পটভূমি এবং তাদের ক্ষেত্রে সাধারণ অনুশীলন থেকে পৃথক from মডেলটি বোঝার জন্য সংগ্রাম করার কারণে বা তাদের অভ্যাস পরিবর্তন করতে নারাজ কারণেই তাদের নতুন কিছু চেষ্টা করার বিষয়ে তাদের বোঝানো তখন কঠিন
  • বিভিন্ন পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি ব্যবহার করার প্রস্তাব দেওয়ার সময়, আমার প্রায়শই ধারণা হয় যে আমার সহযোগীরা এটিকে তাদের "স্ট্যান্ডার্ড" পদ্ধতিগুলির সমালোচনা বলে মনে করেন। তবে, কারও কাছেই তাদের পরিসংখ্যানগত জ্ঞান বা অভ্যাসের জন্য সমালোচনা করা আমার উদ্দেশ্য নয় intention
  • এবং অবশেষে অন্য চরমটি রয়েছে: কিছু লোক খুব বেশি প্রত্যাশা করে। তারা মনে করে যে আমি তাদের সহায়তা ছাড়াই অলৌকিকভাবে তাদের ডেটা থেকে আকর্ষণীয় তথ্য বের করতে পারি। অবশ্যই এটি সত্য নয়, বিশেষত যদি আমি বিষয়-নির্দিষ্ট ব্যাকগ্রাউন্ডটি মিস করি

আমি সম্ভবত আরও পয়েন্টগুলি ভাবতে পারি তবে এটাই আমার মনে প্রথম আসে।

আমি আপনাকে যে প্রশ্নগুলি জিজ্ঞাসা করছি সেগুলি হ'ল:

  1. আপনি কি আপনার সহযোগিতায় একই বা অনুরূপ অসুবিধা অনুভব করছেন? আপনি কিভাবে তাদের মুখোমুখি? সাধারণত, আপনি একটি ভাল পরিসংখ্যান সহযোগী হতে কি করবেন?
  2. এই বিষয়ে কোন তৃতীয় পক্ষের সংস্থান আছে , যেমন, পরিসংখ্যানবিদ এবং প্রয়োগকৃত বিজ্ঞানীদের মধ্যে সহযোগিতা করার জন্য প্রয়োজনীয় নরম দক্ষতা?

নোট: এই প্রশ্নের বেশী বা কম এর বিপরীত এই এক

উত্তর:


7

আপনি ভাল পরামর্শ পাচ্ছেন, তবে আপনার অভিজ্ঞতাটি আরও প্রশস্ত হওয়ার সাথে সাথে এটি বৈচিত্র্যযুক্ত হবে।

অন্যান্য সম্ভাবনার মধ্যে রয়েছে:

  1. বিজ্ঞানীদের যথেষ্ট বিষয়যুক্ত দক্ষতা থাকতে হবে, উদাহরণস্বরূপ পরিমাপ এবং কী ধরনের সম্পর্ক শারীরিক (জৈবিক, যাই হোক না কেন) বোধ তৈরি করে। দেখানো হচ্ছে যে আপনি তাদের দক্ষতার প্রতি শ্রদ্ধা করছেন এটি একটি ভাল সম্পর্ক স্থাপনের একটি প্রাকৃতিক এবং জন্মগত উপায়।

  2. বিজ্ঞানীরা হয়ত স্ট্যাটিস্টিকাল স্টাফগুলি জানেন না don't উদাহরণস্বরূপ, বেশিরভাগ জ্যোতির্বিজ্ঞানীরা অনেক পরিসংখ্যানবিদদের চেয়ে অনিয়মিত সময় সিরিজ এবং সনাক্তকরণ অ-সমস্যা সম্পর্কে আরও বেশি জানেন। অনেক ক্ষেত্র বিজ্ঞপ্তি সংক্রান্ত পরিসংখ্যান ব্যবহার করে, যা একটি সম্পূর্ণ পরিসংখ্যান শিক্ষায় খুব কমই অন্তর্ভুক্ত থাকে।

  3. গ্রাফগুলি প্রায়শই একটি লিঙ্গুয়া ফ্র্যাঙ্কা হয় । কৌতূহলজনকভাবে বা না, অর্থনীতিবিদরা প্রায়শই গ্রাফগুলিকে অবিশ্বাস করেন কারণ এগুলি একটি উচ্চতর আনুষ্ঠানিক ফ্যাশনে পরিসংখ্যানকে চিকিত্সা করা হয় (আপনার মাইলেজটি পৃথক হতে পারে) এবং সাবজেক্টিভিটি (অর্থ, রায়) এড়ানোর জন্য।

  4. কখনও কখনও আপনি ফিরে ফিরে প্রয়োজন। বিজ্ঞানীরা যদি কী জানেন যে তারা কী জানেন তবে কেবল বিশ্লেষণ বা প্রকাশযোগ্য এমন কিছু জিজ্ঞাসা করুন, তারা আপনার সময় নষ্ট করছে এবং আপনার আরও ভাল জিনিস করা উচিত। যদি ডেটাগুলি একটি বেহাল দশা হয় তবে কোনও স্মার্ট বিশ্লেষণ করে সেগুলি উদ্ধার করা যায় না by

সর্বদা একটি পালানোর পথ স্থাপন করুন। আপনার শর্তগুলির মধ্যে অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে (ক) কেবলমাত্র প্রাথমিক আলোচনায় সম্মত হওয়া (খ) আপনার সময়সীমা বা অন্যান্য প্রতিশ্রুতি (গ) তারা যদি আপনার পরামর্শ অনুসরণ না করে তবে ফিরে যাওয়ার অধিকার (ডি) সহ শর্তাদি সম্পর্কে কোনও ধরণের ধারণা রাখে -authorship। পরিস্থিতি থেকে সাবধান থাকুন যখন কোনও বিজ্ঞানী কেবল আরও কিছুটা সময় নিয়ে ফিরে আসেন। এছাড়াও, পরিস্থিতি সম্পর্কে সাবধান থাকুন যে পরিস্থিতিতে আপনার সাথে গ্যাস সংস্থা বা প্লাম্বারের একজন ব্যক্তির মতো আচরণ করা হচ্ছে: আপনাকে কোনও জগাখিচুড়ি সাফ করতে ডাকা হবে তবে তারা একবার সম্পর্ক শেষ করার কোনও বাধ্যবাধকতা বোধ করে না।

আমি কোনও পরিসংখ্যানবিদ নই তবে অভিজ্ঞতা থেকে এতদূর লিখি যেহেতু আমি আমার বেশিরভাগ বিজ্ঞানী সহকর্মীর চেয়ে বেশি পরিসংখ্যান জানি। যদি প্রতিটি পক্ষ একে অপরকে সম্মান করে তবে সম্পর্কটি অত্যন্ত ফলপ্রসূ হতে পারে।


দুর্দান্ত পরামর্শ। আমি # 4 প্রতিধ্বনিত করব ... এই মুহুর্তে যখন আমি অনুভব করব যে আমার সাথে পি-ভ্যালু নাচের বানর হিসাবে আচরণ করা হচ্ছে (ওরফে ক্লায়েন্ট কেবল পি-হ্যাকিং চায়) ... আমি সহযোগিতাটি শেষ করি। মূল বিষয়টি হ'ল শ্রদ্ধার সাথে করা এবং কোনও সেতু না জ্বালানো (যেমন তারা আপনাকে অন্যের কাছে সুপারিশ করতে পারে এবং সেগুলি ফলপ্রসূ সহযোগিতা হতে পারে)। সে লক্ষ্যে উপরের পেনাল্টিমেটে মন্তব্যগুলি কী হবে।
গ্রেগ এইচ

প্রচলিত প্রত্যাশা (ক) এক পরীক্ষা [সিক] অথবা এক পদ্ধতি যে হয় সমাধান (খ) ব্যাখ্যাতে চেয়েছিলেন এবং কি উত্তর হতে হবে মাত্র কয়েক মিনিট সময় নেবে। পাল্টা উদাহরণ: একজন বিজ্ঞানী সহকর্মী অভিন্ন বিতরণের কুরটোসিস জিজ্ঞাসা করলেন এবং উত্তরটি হিসাবে আমার স্মৃতি থেকে 1.8 প্রকাশ পেয়েছে। কথোপকথনের মোট সময়: প্রায় 10 সেকেন্ড (যদিও আমি এটি পরে দেখেছি)।
নিক কক্স

3

অবশ্যই, আপনার মনোভাব সব কিছু। যদি আপনার ক্লায়েন্ট / সহযোগীরা মনে করেন যে আপনি সমর্থন করার পক্ষে রয়েছেন - বিচারকের বিপরীতে - এটি অনেক বেশি এগিয়ে যাবে। তবে, তারপরেও এমন কিছু সমস্যা রয়েছে যা পপ আপ হয়। আপনি যে দুটি বুলেট উল্লেখ করেছেন তা হ'ল কী।

প্রথমত, সর্বদা জোর দিন যে আপনি চান যে তারা সবচেয়ে ভাল বিজ্ঞান তৈরি করতে পারে এবং আপনি যখন শনাক্ত করেন যে এখানে শৃঙ্খলা নির্দিষ্ট অধিবেশন থাকতে পারে, তার অর্থ এই নয় যে কার্য সম্পাদন করার জন্য আরও ভাল উপায় আর নাও হতে পারে। সেই লক্ষ্যে আপনার দুটি সেরা বন্ধু হবেন: (1) গবেষণা প্রশ্ন এবং (2) কোনও এবং সমস্ত মডেল অনুমান। আরকিউগুলির উত্তর যদি "প্রচলিত" পদ্ধতির কাছ থেকে পাওয়া যায় (এমনকি অসম্পূর্ণভাবেও) তবে এটি সম্ভবত যুক্তিসঙ্গত হবে। যদি অনুমানের লঙ্ঘনগুলি খুব মারাত্মক হয়ে ওঠে ... তবে আপনি সেরা বিজ্ঞান উত্পাদন করতে চাইলে ফিরে উল্লেখ করতে পারেন।

আশা করি আমার প্রতিচ্ছবি আপনার পক্ষে কাজে আসবে।


1

শক্ত দক্ষতা হ'ল আপনার দরজা, এবং নরম দক্ষতা আসলে একটি সমাধান বাস্তবায়নের মূল বিষয়। ঘরের সবচেয়ে স্মার্ট ব্যক্তি হওয়া আপনার পয়েন্ট উপার্জন করে না।

এটি বলা হচ্ছে, আপনার নিজের শিখতে হবে না। যেমনটি ক্লিচ, ডেল কার্নেগির কীভাবে উইন্ড ফ্রেন্ডস এবং ইনফ্লুয়েন্স পিপলগুলি আসলে আপনাকে আরও উন্নত ব্যক্তি হিসাবে গড়ে তুলতে পারে। একই শিরাতে, আচরণগত অর্থনীতি-ধরণের পডকাস্টগুলি আপনাকে গবেষণা থেকে সমালোচনামূলকভাবে ভাবিয়ে তোলে এবং এটিকে প্রাণবন্ত করে তোলা যায় research উদাহরণস্বরূপ, ফ্রেইকোনমিক্স দেখুন।

পড়া এবং শোনার দুর্দান্ত, তবে ভাল ফলাফলকে প্রভাবিত করতে আপনাকে কীভাবে আচরণ করবেন তা বাস্তবে আপনাকে পরিবর্তন করতে হবে।

আপনার ক্ষেত্রে সুনির্দিষ্ট, আমি সমস্ত পদ্ধতি ব্যবহার করে এবং "ধার্মিকতা" এর একমত সম্মত মেট্রিকের সাথে তুলনা করে সাফল্য পেয়েছি। কোন মডেলটি সবচেয়ে ভাল তা যদি আপনি উদ্দেশ্যমূলকভাবে পরীক্ষা করতে পারেন তবে তর্ক করার দরকার নেই। এটি ত্রুটি হ্রাস করতে, সর্বোত্তম বর্ণনামূলক মান থাকা, সেরা "গল্প" প্রদান ইত্যাদি হতে পারে

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.