আমার পিওভি মনোবিজ্ঞানের কোনও কাগজ পর্যালোচনা করবে বা এর পরিসংখ্যানগত গুণাগুণ সম্পর্কে পূর্বাভাস দিবে। আমি বেশিরভাগই নিকোর খুব ভাল মন্তব্য করব।
প্রয়োগের ক্ষেত্রটি বোঝার জন্য আমাদের কতটা প্রচেষ্টা করা উচিত?
অনেকটা আসলে। আমি অঞ্চলটি না বুঝে সর্বাধিক প্রাথমিক পরিসংখ্যানগত সমস্যাগুলির চেয়ে বেশি মন্তব্য করার জন্য নিজেকে বিশ্বাস করব না। ভাগ্যক্রমে, মনোবিজ্ঞানের অনেক শাখায় এটি প্রায়শই খুব কঠিন নয়।
একটি প্রতিবেদনে আমার কতটা সময় ব্যয় করা উচিত?
আমি একটি অঙ্গ নিয়ে বাইরে চলে যাব এবং একটি নির্দিষ্ট সময় বলব: আমি কোনও পর্যালোচনায় দুই থেকে আট ঘন্টার মধ্যে যে কোনও কিছু ব্যয় করব, কখনও কখনও আরও more যদি আমি জানতে পারি যে আমি কোনও কাগজে একদিনের বেশি সময় ব্যয় করছি, তবে সম্ভবত এটির অর্থ হ'ল আমি এটি বোঝার পক্ষে সত্যিই যোগ্য নই, তাই আমি জার্নালটিকে অন্য কাউকে খুঁজে বের করার পরামর্শ দেব (এবং কিছু লোকের পরামর্শ দেওয়ার চেষ্টা করব)।
পরিসংখ্যান / টেবিলগুলির দিকে তাকানোর সময় আপনি কীভাবে পিক হন।
সত্যিই খুব পিক। পরিসংখ্যানগুলি এমন হতে চলেছে যা লোকেরা কোনও কাগজের কথা মনে রাখে এবং কোন প্রসঙ্গ ছাড়াই বক্তৃতার উপস্থাপনায় কী শেষ হয়, তাই এগুলি সত্যিই ভালভাবে করা দরকার।
আপনি কীভাবে ডেটা উপলব্ধ হচ্ছে না তা মোকাবেলা করবেন।
মনোবিজ্ঞানে, ডেটা সাধারণত ভাগ করা হয় না - এমআরআই দ্বারা 50 জনকে পরিমাপ করা খুব ব্যয়বহুল, এবং লেখকরা এই কাগজগুলি আরও কাগজপত্রের জন্য ব্যবহার করতে চান, তাই আমি কেবল ডেটা দিতে তাদের অনীহা বুঝতে পারি। সুতরাং যে কেউ তাদের ডেটা ভাগ করে নেয় সে আমার বইতে একটি বড় বোনাস পেয়েছে, তবে ভাগ না করা বোধগম্য।
পূর্বাভাসে, অনেকগুলি ডেটাসেট সর্বজনীনভাবে উপলভ্য। এই ক্ষেত্রে আমি সাধারণত সুপারিশ করি যে লেখকরা তাদের কোডটি ভাগ করুন (এবং এটি নিজেই করুন)।
আপনি কি ব্যবহার করে বিশ্লেষণটি পুনরায় চেষ্টা করে দেখুন।
ডেটা ছাড়া, এ থেকে কেবলমাত্র অনেক কিছুই শিখতে পারে। কাগজের ফলাফল সম্পর্কে যদি খুব অবাক হয় তবে আমি সিমুলেটেড ডেটা নিয়ে ঘুরে দেখব; অন্যথায় একজন প্রায়শই ডেটা ছাড়াই অনুপযুক্ত পদ্ধতি থেকে উপযুক্ত বলতে পারেন (একবার অঞ্চলটি বোঝে, উপরে দেখুন)।
আপনি এক বছরে সর্বাধিক সংখ্যক কাগজপত্র পর্যালোচনা করবেন?
উপরে whuber এর বক্তব্য যোগ করার জন্য খুব সামান্য আছে - ধরে নিলাম গড়ে এন coauthors I (সহ-) জমা দেওয়া প্রতিটি কাগজ 3 টি পর্যালোচনা পায়, প্রত্যেকের নিজস্ব জমা দেওয়ার জন্য কমপক্ষে 3 / ( এন + 1 ) কাগজপত্র পর্যালোচনা করা উচিত সত্যিকার অর্থে (নিজস্ব কাগজপত্রের চেয়ে সাবমিশনগুলি গণনা করা যা বাতিল এবং পুনরায় জমা দেওয়া হতে পারে)। এবং অবশ্যই, জমা দেওয়ার সংখ্যা এবং সেই সাথে সহশিক্ষকের সংখ্যা শৃঙ্খলার সাথে দৃ strongly়ভাবে পরিবর্তিত হয়।