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[별별소리] 믿을만한 데이터가 무엇이고, 어떻게하면 만들수있을까요?
회원작성글 오웬찡
  (2019-01-10 20:58)
안녕하세요.
요즘 한창 고민이 많은 석사생입니다.

선배들에게 물어물어 실험을 배우는데
항상 궁금한게 있어서 글을 올립니다.

과연 믿을 만한 데이터는 무엇일까요?

실험도 거의 구두로 배우고
선배들도 실험 결과에 대해 디스커션을 잘 해주지 않는데
데이터를 낼 때 어떤건 괜찮다고 하고
어떤건 인위적이거나 데이터 순도가 낮다고 합니다.

그렇다고 실험할 때 마다 봐달라고 하기도 죄송하고요.

프로토콜에 적힌 글자 외의 것을 볼수있어야 할 것 같은데
어떻게 해야 믿을 만한 실험이라고 할 수 있을까요?
또 어떻게하면 그런 것을 볼 수 있는 눈을 기를 수 있을까요?

선배들에게 물어보는게 제일 낫겠지만
잘 알려주지도 않고 스스로 한번 알아보고 싶습니다.

태그  #실험
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  댓글 6  
westtree17  (2019-01-11 15:02)
그냥 많이 해봐야죠.
좀 트러블슈팅도 해보고, 익숙해지고, 엿도 몇번 맛있다고 냠냠 먹어보면 데이터보고 '이게 그렇게 사정좋게 나올리가 없는데, 딱 말하고 싶은점에 너무 사정이 좋게 나왔네?' 라거나, '이거는 통계적으로 P-value<0.05가 뜨긴떴는데, 애매하네. 몇번 하면 결과 뒤집힐 수도 있겠는데.' 대강 견적이 나옵니다.

물론 그 기준선이 사람마다 각각 다르기 때문에, 같은 데이터를 놓고도 '여기 별 떴네. 문제없네?' 하고 넘어가는 사람도 있는 한편, '야, 이걸 지금 믿으라고?' 하는 사람도 있지요. 남들이 하는 말은 필요가 없어요. 본인이 경험상 느껴야죠.
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경험이라니~  (2019-01-12 00:54)
데이터의 신뢰도를 어떻게 개인의 경험으로 판단합니까.
괜히 바이노 논문에서 statistics이 중요한게 아니에요.
생화학이나 분자생물학에서 통계를 중요하게 여기지 않다보니 신뢰도나 결과 재연에 문제가 생기는 거에요.
남들이 많이 사용하는 분석법을 통해 분석하고 이미지 결과는 제대로 된 프로그램으로 정량하고 샘플수나 실험반복을 통해서 알맞은 통계로 보여주면 됩니다.
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ㅇㅇ  (2019-01-12 17:08)
무작정 통계를 들이민다고 과학이 되는게 아닙니다. 통계는 정합성이 있는 데이터를 해석할 때 사용하는거고 실험적 문제로 데이터에 문제가 얼마든지 발생할 수 있습니다. 바이오 분야의 재현성 문제의 기여는 후자가 훨씬 큽니다. Cell이 contamination 되어 발생한 문제를 통계로 어떻게 해결할건가요? Gel loading의 미숙함으로 생기는 문제를 통계로 어떻게 해결할건가요? 통계 이전에 과학적 insight, instinct가 먼저 적용되어야 합니다.
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회원작성글 오웬찡  (2019-01-16 15:23)
아직 다양한 관점이 있는것 같아요.. 정리해보면 실험에 대한 insight를 가지고 나서 통계적으로 많이 해보고, 경험을 쌓아야 하는군요. 모두들 감사드립니다.
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지나가다  (2019-01-11 15:27)
ㅎㅎ. 신뢰도를 측정하는 것은 과학적 방법론에 입각해서 하는겁니다. 경험에 의존해서 말하는 선배들 말은 믿지 마세요. (+)와 (-) control이 있는가 하는게 가장 초보적인 것이고, 실험에 따라서 어떤 control을 달아야 하는지 파악하는 것이 연구자의 능력치이기도 합니다. 또한, 결과가 들쑥날쑥한 것은 실험상 오류와 샘플 자체가 가진 오류가 섞여있는 것인데, 이에 대한 이해도가 높지 않으면 신뢰도 운운하는 것이 실제로는 결과를 원하는 쪽으로 편향되게 만드는 큰 잘못일 수 있습니다. 샘플의 variation은 그 자체로 중요한 정보이고, 실험상 에러는 (+/-) control을 통해서 통제하거나 확인하는 것입니다. 다양한 원인이 있을텐데 빨리 파악하는 것은 결국 경험치가 중요하긴 하죠.
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회원작성글 오웬찡  (2019-01-16 15:24)
과학적 방법론이군요.. 샘플간 차이도 어렵고 오류 해석도 어렵네요ㅠㅠ 흑 조언 감사드립니다.
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