Viele haben über Data Science als Mannschaftssport geschrieben und gesprochen. Wir hören Geschichten von Wissenschaftlern, Ingenieuren, Forschern und Statistikern über die Arbeit in Teams. Manchmal ist es inspirierend, von diesen wunderbar gelungenen Kooperationen zu hören. In anderen Fällen ist es schmerzhaft, von Frustrationen, Missverständnissen und ressourcenverschwendenden Fehlern zu hören, die zu verpassten Erkenntnissen oder unbeantworteten Fragen führen.
Nachdem ich den ausgezeichneten Kurzkurs Ann Arbor Chapter der American Statistical Association absolviert habe, Durch schwierige Gespräche in der statistischen Zusammenarbeit navigieren , unterrichtet von den Professoren Julia Sharp und Emily Griffith, dachte ich, es wäre ein nützliches Thema für Statistisch gesehen . Es war! Wir hatten so viele Kommentare und Fragen zu dieser Folge, dass wir nicht alle erreichen konnten. Unsere brillanten Gäste haben sich also bereit erklärt, in diesem Blogbeitrag mehr davon zu beantworten.
Experts in statistical collaboration share best practices.Experten für statistische Zusammenarbeit tauschen Best Practices aus.
Dr. Emily Griffith arbeitet am Department of Statistics und der Data Science Academy der North Carolina State University und wurde ab 2023 zur stellvertretenden Vorsitzenden des ASA Council of Chapters Governing Board District 5 gewählt. Dr. Julia Sharp arbeitet am Institut für Statistik der Colorado State University und wurde kürzlich als ASA Fellow ausgewählt. Sie ist derzeit auch ehemalige Vorsitzende des ASA Council of Chapters Governing Board und der Justice, Equity, Diversity, and Inclusion Outreach Group, die sie 2020 gegründet hat.
Daten sind ein menschliches Konstrukt; Sie müssen das Problem genau identifizieren, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Wie stellen Sie die richtigen Fragen, um die besten Ergebnisse zu erzielen?
Emily : Ich glaube nicht, dass es die eine richtige Frage oder den richtigen Weg gibt, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Ich denke, es ist wichtig, eine Beziehung aufzubauen und viele Fragen zu stellen, Interesse an den Inhalten zu zeigen und den Menschen, mit denen Sie zusammenarbeiten, auch die Möglichkeit zu geben, Fragen zu stellen.
Julia : Ich stimme zu. Das Stellen von Fragen, die uns helfen, die Ziele, das Design und den Kontext der Studie zu verstehen, ist wichtig, um eine Verbindung zu geeigneten Analysen herzustellen. Die „richtige“ Frage kann von mehreren Faktoren abhängen, einschließlich der Beziehung zum Mitarbeiter (dh ist es eine neue oder eine langjährige), das Machtgefälle zwischen Ihnen und dem Mitarbeiter, der Ton, in dem die Frage gestellt wird , und wie sehr wir den Kontext verstehen, bevor wir die Frage stellen. Da es so viele Dinge gibt, die dazu beitragen können, die „richtige“ Frage zu stellen, ist es wichtig, viele Fragen auf einfühlsame Weise zu stellen, um die Informationen zu erhalten, die wir benötigen, um Mitarbeiter anzuleiten und zu beraten.
Ein Problem, auf das wir häufig stoßen, wenn wir den Ressourcenbedarf von Datenwissenschaftlern/Modellierern erfassen, ist die Ermittlung der Stichprobengröße – zum Beispiel durch Fragen wie: „Wie viele Stichproben benötigen Sie, um Ihre Hypothese auf dem gewünschten statistischen Konfidenzniveau anzugehen?“ Oft ist die Forschung so neu, dass der Wissenschaftler/Modellierer keine Grundlage hat, um zuverlässig eine Schätzung der Stichprobengröße zu erstellen. Irgendwelche Gedanken, wie man in dieser Situation vorankommen und sich an der Stichprobengröße ausrichten kann? Darüber hinaus ist die Sammlung großer Proben normalerweise zeitaufwändig und vom Budget abhängig; Wie können wir Kunden davon überzeugen, einen statistischen Ansatz zu wählen?
Julia : Diskussionen über die Stichprobengröße können schwierig sein! Wir haben ein Video zur Stichprobengröße in unserer Sammlung von schwierigen Gesprächen Trainingsvideos . In einigen Fällen habe ich mit genügend Forschern auf einem bestimmten Gebiet zusammengearbeitet, um zu wissen, dass eine Berechnung der Stichprobengröße nicht produktiv sein wird. Aus der Zusammenarbeit mit einigen Tierärzten weiß ich zum Beispiel, dass es in der Vergangenheit maximal sechs Pferde gab, mit denen sie in einer Art von Studie arbeiten konnten. Es wäre kontraproduktiv, wenn ich eine Stichprobengrößenberechnung durchführen würde, um ihnen zu sagen, dass sie 500 Pferde benötigen. Mein Ansatz unter diesen Umständen besteht darin, die Effektgröße zu diskutieren und was sie aus den Ergebnissen ihrer Studien ziehen können.
Emily : Tolle Antwort, Julia! Ich verwende den Effektgrößenansatz auch mit meinen Mitarbeitern, wenn die Stichprobengröße aufgrund von Kosten-, Zeit- oder Platzbeschränkungen etwas festgelegt ist. Wenn dieses Problem auftaucht, würde ich Sie ermutigen, mehr Fragen zu stellen und wirklich zu versuchen, zu verstehen, was die Ursache für den Widerstand gegen eine größere Stichprobengröße ist. Manchmal sind die Dinge wirklich nicht machbar, aber manchmal können Sie ein wenig Druck machen, um eine größere Stichprobengröße zu erhalten, wenn Sie den Mehrwert nachweisen können, den es hinzufügen würde.
In Bezug auf das Herausfinden einer Effektgröße, wenn ein Thema neu ist, werfe ich manchmal einfach eine Zahl heraus: „Was wäre, wenn die Änderung neun wäre?“ Dann antwortet der Fachexperte oft so etwas wie: „Es wäre nie neun! Ich würde erwarten, dass es zwischen 0,1 und 0,8 liegt.“ Diese Technik hat mir geholfen, bestimmte Zahlen festzuhalten, indem ich meinen eigenen Mitarbeitern versichert habe, dass Unsicherheit zwar in Ordnung ist, sie aber oft tatsächlich wissen, was sie mit einem angemessenen Maß an Genauigkeit erwarten.
Wenn Sie zuhören und nicht aggressiv sind, wie können Sie als nicht passiv oder als direkter Kommunikator wahrgenommen werden?
Julia : Selbst wenn wir ein empathischer Zuhörer sind, können wir zeigen, dass wir aktiv am Gespräch beteiligt sind, indem wir nonverbale Hinweise geben (z. B. Kopfnicken), rechtzeitig Fragen stellen und Notizen machen.
Emily : Unbedingt. Wir können auch warten, bis wir an der Reihe sind, und dann ruhig und klar unsere Meinungen, Gedanken und Erkenntnisse äußern. Direkte Kommunikation muss nicht aggressiv sein, aber es ist wichtig, aktiv an Ihren Gesprächen teilzunehmen, um nicht zu passiv oder desinteressiert zu wirken.
Sie haben erwähnt, dass Sie eine laufende Liste dessen führen, woran Sie arbeiten. Haben Sie eine Anleitung, welche Tools Ihrer Meinung nach für eine solche Liste am effektivsten sind?
Emily : Ich verwende ein optimiertes Bullet Journal. Mein Setup ist im Grunde eine wöchentliche To-Do-Liste, und dann füge ich im Laufe der Woche Dinge hinzu und streiche sie durch, wenn ich sie erledigt habe. Jede Woche verschiebe ich zuerst alle unvollendeten Arbeiten und benutze die Liste dann die ganze Woche über. Diese Planungszeit am Montag ist für mich sehr hilfreich. Außerdem trage ich alle meine privaten und geschäftlichen Termine in einen Google-Kalender ein.
Julia : Ich habe es mir abgewöhnt, eine To-Do-Liste zu verwenden, aber ich hoffe, dass ich sie diesen Herbst wieder in meine Routine einbauen kann. Ich verwende meinen Kalender, um die Zeit für Projekte aufzulisten und zu blockieren. Wie Emily verwende ich einen Kalender für private und geschäftliche Termine.
Wir wissen es zu schätzen, dass Emily und Julia sich die Zeit genommen haben, das Gespräch durch diesen Blogbeitrag voranzutreiben. Sie haben unten sogar weitere nützliche Ressourcen geteilt.
Obwohl es in diesem Material hauptsächlich um die Zusammenarbeit geht, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, sind die Takeaways für uns alle relevant. Wie George Bernard Shaw schrieb: „Das größte Einzelproblem in der Kommunikation ist die Illusion, dass sie stattgefunden hat.“ Die Weisheit von Julia und Emily wird Ihnen helfen, Ihre Kommunikations- und Zusammenarbeitsfähigkeiten zu verbessern, und wir denken, dass es so wertvoll ist, dass keine Registrierung erforderlich ist! Wir hoffen, dass Sie sich diese äußerst nützliche Episode ansehen und uns Ihr Feedback geben, wie es so viele der Live-Teilnehmer getan haben.
Literaturhinweise und Leseempfehlungen:
Ethische Richtlinien der ASA für die statistische Praxis
Derr, J. (2000), Statistical Consulting: A Guide to Effective Communication, Pacific Grove, CA: Brooks/Cole Press.
Scharf, JL, Griffith, E., und Higgs, MD (2021). „ Bühne frei: Statistische Kollaborationsvideos zur Ausbildung der nächsten Generation angewandter Statistiker “, Journal of Statistics and Data Science Education, 29(2): 165-170.
Scharf, JL, Griffith, E., und Higgs, MD (2021). „ Bühne frei: Schulungsvideos zur statistischen Zusammenarbeit ”
