許多人撰寫和談論過數據科學是一項團隊運動。 我們聽到科學家、工程師、研究人員和統計學家講述團隊合作的故事。 有時，聽到這些完美的合作是令人鼓舞的。 其他時候，聽到挫折、誤解和浪費資源的錯誤導致錯失見解或未解答的問題是令人痛苦的。
參加了優秀的美國統計協會安娜堡分會短期課程，應對統計協作中的艱難對話由 Julia Sharp 和 Emily Griffith 教授教授，我認為這對從統計上來說。 它是！ 我們對這一集有很多評論和問題，我們無法全部解答。 因此，我們傑出的嘉賓同意在這篇文章中回答更多問題。
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Emily Griffith 博士在北卡羅來納州立大學統計系和數據科學學院工作，並被選為 ASA 分會理事會理事會第 5 區副主席，從 2023 年開始。 Julia Sharp 博士在科羅拉多州立大學統計系工作，最近被選為 ASA 研究員。 她目前還擔任 ASA 分會理事會理事會和正義、公平、多元化和包容性外展小組（她於 2020 年成立）的前任主席。
數據是人類建構的；您必須準確地識別問題以獲得最佳結果。 如何提出正確的問題以確保最佳結果？
艾米莉：我認為沒有一個正確的問題或方法可以獲得最佳結果。 我確實認為建立關係並提出很多問題非常重要，表明您對內容感興趣，並允許與您一起工作的人也提出問題。
茱莉亞： 我同意。 提出有助於我們理解研究目標、設計和背景的問題對於進行適當的分析非常重要。 「正確」的問題可能取決於幾個因素，包括與合作者的關係（即是新的關係還是長期存在的關係）、您與合作者之間的權力差異、提問的語氣，以及在提出問題之前我們對上下文的理解程度。 因為有很多事情可以有助於提出「正確」的問題，所以以同理心的方式提出許多問題對於獲得我們需要的資訊來幫助指導和建議合作者非常重要。
在從資料科學家/建模者收集資源需求時，我們經常遇到的一個問題是引出樣本大小，例如，提出這樣的問題：「您需要多少樣本才能在您想要的統計置信度水平上解決您的假設？”通常，研究是如此新，以至於科學家/建模者沒有自信地產生樣本量估計的基礎。 關於在這種情況下如何前進並調整樣本量有什麼想法嗎？ 此外，大樣本收集通常非常耗時且依賴預算；我們如何說服客戶採用統計方法？
茱莉亞：關於樣本大小的討論可能很困難！ 我們的艱難對話集中有一個與樣本量相關的視頻培訓影片。 在某些情況下，我與特定領域的足夠多的研究人員合作過，知道進行樣本量計算不會有成效。 例如，在與一些獸醫合作時，我知道在過去，他們在一種類型的研究中最多可以使用六匹馬。 對我來說，計算樣本量並告訴他們需要 500 匹馬會適得其反。 在這種情況下，我的方法是討論效應大小以及他們可以從研究結果中得到什麼。
艾米莉：很好的答案，茱莉亞！ 當樣本量因為成本、時間或空間限製而有些固定時，我也會與我的合作者一起使用效應量方法。 當這個問題出現時，我鼓勵您考慮提出更多問題，並真正嘗試了解阻礙更大樣本量的原因。 有時事情確實不可行，但有時如果您能夠證明它會增加的價值，您可以稍微努力以獲得更大的樣本量。
在計算新主題時的效果大小問題時，有時我會直接拋出一個數字：“如果變化是九怎麼辦？”然後，主題專家通常會回覆這樣的話：「永遠不會是九！ 我預計它會在 0.1 到 0.8 之間。”這項技術幫助我確定了具體的數字，讓我自己的合作者放心，雖然不確定性很好，但他們通常確實以合理的精確度知道他們期望發生什麼。
當你傾聽並且不咄咄逼人時，有什麼方法可以讓別人認為你不是被動的或直接的溝通者？
茱莉亞：即使是一個善解人意的傾聽者，我們也可以透過提供非語言暗示（例如點頭）、及時提出問題和做筆記來表明我們正在積極參與對話。
艾米莉： 絕對地。 我們也可以等待輪到我們，然後冷靜而清晰地陳述我們的觀點、想法和發現。 直接溝通不一定要咄咄逼人，但積極參與對話很重要，以避免顯得過於被動或無私。
您提到保留一份正在處理的工作清單。 對於您發現哪些工具對於此類清單最有效，您有什麼指導嗎？
艾米莉：我使用精簡的子彈日記。 我的設定基本上是每週的待辦事項列表，然後我隨著一周的進行而添加事情，並在完成時劃掉它們。 每週我都會先將未完成的工作移過去，然後在整個星期繼續使用該清單。 週一的規劃時間對我來說真的很有幫助。 我還將所有個人和工作約會都放在一個 Google 日曆上。
茱莉亞：我已經改掉了使用待辦事項清單的習慣，但我希望今年秋天能將其重新納入我的日常生活中。 我使用日曆來幫助列出和安排專案時間。 和艾蜜莉一樣，我使用一個行事曆來安排個人和工作約會。
我們感謝 Emily 和 Julia 花時間透過這篇文章進一步討論。 他們甚至在下面分享了更多有用的資源。
儘管本資料主要是關於從資料中獲取見解的協作，但其要點與我們所有人都相關。 正如蕭伯納所寫，“溝通中最大的問題是它已經發生的幻覺。” Julia 和 Emily 的智慧將幫助您磨練溝通和協作技能，我們認為它非常有價值，無需註冊！ 我們希望您能觀看這一非常有用的節目，並向我們提供您的回饋，就像許多現場參與者所做的那樣。
參考文獻與建議閱讀：
ASA 統計實務道德準則
Derr, J. (2000)，《統計諮詢：有效溝通指南》，加州太平洋叢林：Brooks/Cole Press。
夏普，JL， 格里菲斯，E.和希格斯，醫學博士（2021）。 “奠定基礎：用於培訓下一代應用統計學家的統計合作視頻，”統計與數據科學教育雜誌，29（2）：165-170。
夏普，JL， 格里菲斯，E.和希格斯，醫學博士（2021）。 “奠定基礎：統計協作培訓視頻」
