#диссероплетение

Чек лист для написания тезисов:
✅ Составить чек-лист
Написать тезисы

Привет, коллега!

Сидела я тут на выходных, рецензировала тезисы на одну российскую конференцию. Честно признаюсь, это мой первый опыт, до этого я помогала в рецензии только для забугорного конгресса, где публикация и участие были платными и ощутимо платными🤱, так что сравнивать качество бессмысленно. Тем не менее пока я читала работы, выявила ряд достаточно типовых ошибок, к которым придиралась как я, так и другие рецензенты. И поэтому решила составить чек-лист для проверки тезисов перед отправкой.

✔️ Оформление и структура соответствуют требованиям конференции. Шрифты, отступы, формат заголовков, наличие разделов, объём тезисов, цитирование литературы и т.д. и т.п. Как было отмечено в комментариях тут и тут, плохое оформление, как правило, идёт рука об руку с плохими работами. Для тезисов это тоже верно.

✔️ Повествование логично. Обычно тезисы строятся по шаблону: введение, цель, материалы и методы, результаты и обсуждение, заключение. Можно попробовать использовать принципы сторителлинга либо просто проверить материал на связанность. Например, нет ли описания методов, которые потом не используются в результатах, или наоборот.

✔️ Нет оценочных суждений, а есть факты. Фразы вроде "клетки чувствуют себя хорошо" лучше оставить для неформальных бесед. Для представления данных следует указывать что именно измерялось и каков был результат: "жизнеспособность клеток, оценённая по флуоресценции Presto Blue, в опытной группе была выше в 2 раза по сравнению с контрольной"

✔️ Работа понятна широкому кругу специалистов. Условно эксперименты по системе свёртывания крови должен понять любой физиолог (а лучше вообще биолог), даже не работающий с ней. Фразы вроде "оценку проводили стандартным методом" должны или содержать ссылку, или краткое пояснение. Не все очевидные вещи действительно очевидны, возможно, стоит дать кому-то почитать твою работу и спросить, что было непонятно.

✔️ Статистический анализ проведён корректно и описан в тезисах. Как известно, если не к чему придраться - можно придраться к статистике. Каждая третья работа либо не содержит никаких сведений, либо анализ в ней проведён некорректно. У меня тут была подборка книг по статистике, а в комментариях коллеги набросали ещё, так что есть с чем подтянуть матчасть.

✔️ В работе нет грамматических и орфографических ошибок, а текст легко читается. Иногда тяжело продираться через оченьсложноподчинённые предложения, этакая "Война и мир", но ещё и на научном языке. Поэтому рекомендую писать простыми и короткими предложениями, особенно на иностранном языке. Также могу посоветовать сервисы, через которые сама прогоняю свои тексты.

Главред помогает убрать словесный мусор, а также находит оценочные суждения.
Простым языком проверяет, насколько легко читать текст. Например, считает, что данный пост понятен на уровне 7-9 класса.
Орфограммка проверяет орфографию и пунктуацию куда лучше Word'а и даёт советы по улучшению текста.
Reverso проверчет грамматику и пунктуацию на английском языке, а также предлагает варианты перефразирования предложений.
ZeroGPT в целом аналогичен, оставлю на случай проблем с reverso

🥱 Как правило во всех этих сервисах в бесплатной версии есть ограничения по количеству текста, я обычно проверяю небольшими кусками в 1-2 абзаца.

〰️〰️
Сохраняй чек-лист себе и проверяй по нему свои тезисы (и не только) перед отправкой. И обязательно словишь кучу плюсцов в карму от рецензентов ❤️

#годнота

Зоопарк из слоновой кости собрал папку с хорошими каналами о науке по мнению уважаемых админов. Лично я уже подписана на большую часть, но нашла и для себя что-то новенькое в личную коллекцию, например, научпоп здорового человека Liza Loves Biology. Очень приятно и самой оказаться в этом списке ☺️

Добавить папочку себе можно по ссылке. Можно всю, а можно снять выделение с отдельных каналов.

#сдохни_или_умри

В некоторых вузах зачисление в аспирантуру происходит 1 октября, например, в МГУ, где собственно я и училась. После поста для студентов в честь 1 сентября я решила подготовить материал и для аспирантов, правда он получился немного грустным 😪

Так вышло, что у меня период аспирантуры оказался худшим в жизни (надеюсь, так и останется). И судя по знакомым и даже родственникам не только у меня. Это действительно сложное время, как правило, тебе платят мало или вообще не платят, но требуют full time работы наравне с более старшими сотрудниками 🤷‍♀️ Помимо этого нужна пед практика и где-то её легко отрабатывают парой лекций или неделей в приёмной комиссии, а кто-то ведёт семинары и практикумы не один учебный год.

Я пошла в аспирантуру потому что мечтала получить учёную степень и построить хорошую карьеру в науке. И если бы не огромная мотивация, хрен я бы дотянула до конца. Я была "жопой с ручкой", "балбеской" и "мартышкой", меня убеждали в том, что я не помню вчерашние разговоры, а мои запросы регулярно игнорировались. Стоит ли говорить, что моя диссертация была прочитана только в ночь перед апробацией и только после этого я наконец получила комментарии о том, как нужно всё сделать и представить. За 10 дней до дедлайна загрузки работы в систему для защиты 😒

В целом, последний год аспирантуры - это ощущение постоянной усталости из-за работы в авральном режиме. Тогда же я параллельно работала ещё на двух работах, поскольку 7 тысяч стипендии маловато для жизни, а в лабе мне всё ещё не платили. Неудивительно, что к концу аспирантуры я была раздавлена морально и физически. Какие-то отголоски остались до сих пор, но в целом, думаю, я это пережила. И главное развила очень нужную для русского человека способность - терпеть ради высшей цели 💪

И у меня есть несколько советов для тех, кто оказался в похожей ситуации. Для тех, у кого идиллия в аспирантуре, у меня советов нет, может это вы нам что-то посоветуете 😼

*️⃣Помни, что токсичное поведение руководителя связано с его личными проблемами, но не тобой. Конечно, ты не безгрешен, но косяки можно обсуждать и в неагрессивных форматах.

*️⃣Если заметил(а), что руководитель постоянно переигрывает свои решения - фиксируй задачи в переписке. Высылай резюме личных встреч на утверждение.

*️⃣Твоя цель - это диссертация и если время прошло, а ты не стал ближе к цели и занимаешься какими-то левыми делами, то пора задуматься о плане Б.

*️⃣Попробуй поговорить с руководителем о том, что тебя беспокоит и установи границы. Я не пробовала этот совет в аспирантуре, но меня восхищают современные студенты, которые это делают и добиваются успеха. Ну а если не вышло, то вспомни свою мотивацию. Если диссер всё-таки проглядывается, то можно попробовать разные техники развития стрессоустойчивости и постараться перетерпеть, а если нет - смотри предыдущий пункт.

*️⃣Отслеживай своё состояние, потому что напряжённо работать это одно, а скатиться в тяжёлую депрессию - это другое. Замечаешь признаки последнего - бери академ или уходи совсем. Всяко лучше, чем выйти в окно, а такие прецеденты к сожалению были.

*️⃣Не бойся бросить аспирантуру, если в ней всё же невыносимо находиться. От этого ещё никто не умирал и не оставался бомжевать на вокзале. Всё будет хорошо, но может просто не так, как ты себе это представлял.

Ну а для тех, кто только собирается поступать совет один:

*️⃣Если у тебя нет огромной мотивации закончить аспирантуру и защитить диссер - не иди туда. Оставь бюджетные места для тех, кто этого хочет. Возможно (но к счастью не точно), впереди самое трудное время в твоей жизни и его можно пережить только имея чёткую цель. Тем более, что сейчас всё больше людей после окончания вуза выбирают соискательство

〰️〰️
И я призываю уважаемых подписчиков поделиться своими историями аспирантуры, позитивными и не очень, в комментариях. И тем жизненным опытом, который вы приобрели. А для тех, кто боится последствий своих откровений, можно прислать свой рассказ в анонимную гугл форму и я опубликую его в комментариях от имени канала.

#статистика_для_котиков

Разбросали тут свои данные...

Привет, коллега!

В прошлый раз мы говорили об описательной статистике и мерах центральной тенденции. И продолжая эту тему сегодняшний пост про меры разброса. На графиках разброс данных чаще всего отражается с помощью планок погрешностей или, как их ещё называют, усов.

Мне хотелось бы оговорить одну важную вещь: меры разброса выполняют именно описательную функцию, то есть они призваны показать читателю, какие у вас были данные. А данные бывают очень разные 🖤🤍❤️, какие-то более однородное, какие-то менее и разбросы тоже будут отличаться. Но я знаю, что многие исследователи выбирают не более репрезентативный вариант представления размаха, а такой, чтобы усы были как можно короче. Так вот, для поиска различий размер усов не важен. Важен размер эффекта, мощность критерия и величина p и да, на них будет влиять разброс данных. Но от того, что ты нарисуешь усишки покороче, ситуация не изменится. Так что рисуй репрезентативные усы и не пугайся их размера 🐈‍⬛

Зачем вообще нужны меры разброса. Вспомним лабу из предыдущего поста (лаба 1). Там зарплата завлаба была 500к рублей, внс 60к, мнс 40к и два лаборанта получали по 10к. Теперь представим, что в соседнем НИИ есть такая же лаба (лаба 2), но там завлаб получает 200к, внс 180к, мнс 120к и лаборанты по 60к рублей. Среднее значение зарплат будет одинаковым, 124 тысячи, для отчётов самое то. Но мы, конечно, уже умные и знаем, что можно посчитать медиану и обнаружить некоторое неравенство условий 🤔 И неравенство заключается как раз в разбросе. Как его описывают

🟢Размах. Это разница между максимальным и минимальным значением. В лабе 1 он составит 490 тысяч, а в лабе 2 - 140. Разница очевидна. В целом, в качестве усов размах используется редко, но лично я рекомендую его в первую очередь для представления таких дискретных данных как баллы, если градаций не очень много.

🟢Дисперсия. Это средний квадрат отклонения значений выборки от её среднего значения и по сути характеризует как далеко от своего среднего находятся данные. Дисперсия измеряется в квадратных единицах, в нашем случае рубль в квадрате. Мало того, что величина странная, так и на одном графике с обычными рублями её не нарисуешь. Поэтому для планок погрешностей используют

🟢Стандартное (среднеквадратичное отклонение) отклонение - квадратный корень из дисперсии. В лабе 1 оно составит 211к рублей, а в лабе 2 всего 64к, то есть хорошо видно, что разброс данных в первом случае куда более значительный. В качестве усов стандартное отклонение отстраивается симметрично в обе стороны от среднего и в этом заключается его проблема. Распределение выборок-то не всегда симметрично и для таких случаев использование стандартного отклонения будет некорректным, поскольку оно не выполняет главную функцию: не описывает данные и их распределение. Для дискретных данных стандартное отклонение также нельзя использовать, так как получится бред вроде 1.5±0,34 землекопа 😒

🟢Процентили. N процентиль это такое число, при котором N % значений выборки будет меньше его. Чаще всего используют 5 и 95 процентиль в качестве отрицательной и положительной планки погрешности, реже 10 и 90, 1 и 99, 2.5 и 97.5. На малых выборках процентиль не используется, его просто не из чего считать 🤷‍♂️

🟢Квантили. По сути тоже самое, что процентиль, но в долях от 1.

🟢Квартили. Делят выборку на 4 части, то есть 1 квартиль отсекает 25% выборки, 2 квартиль - 50 (и по сути это медиана), 3 - 75%. Разница между 3 и 1 квартилью называется интерквартильный размах, а сами 1 и 3 квартиль чаще всего и используются в качестве усов для несимметричных и дискретных данных. Квартили не так чувствительны к выбросам, как стандартное отклонение.

〰️〰️
Так что запоминай: если данные непрерывные, распределены симметрично, то можешь использовать среднее и стандартное отклонение. Во всех остальных случаях лучше медиану и квартили, реже другие перечисленные меры разброса.

А если мы посмотрим на наши лабы, то корректная характеристика такая: зарплата в лабе 1 40[10;45] тысяч рублей, а в лабе 2 - 120[60;135]. В какую пойдёшь работать?

Привет, коллега!

Рабочая неделя подходит к концу, а это значит, что настало время пятничного интерактива 🤟 Сегодня предлагаю обменяться мемами. Скидывай в комментарии картинку, которая отражает прошедшую рабочую неделю 👇

У меня вот такая. Что-то на этой неделе попытки успеть сделать всё вымотали больше обычного.