Архивы Do better science | Страница 3 из 6

Ортогонализация регрессоров в данных фМРТ

В Plos ONE вышла статья, очень понятно объясняющая принципы и правила ортогонализации регрессоров для фМРТ.

Статья будет полезна для прочтения всем, кто проводит или планирует фМРТ-исследования, особенно тем, кто пользуется программой SPM. Процедура ортогонализации часто используется без понимания ее влияния на интерпретацию результатов, а в некоторых случаях вообще применяется автоматически, что приводит к ошибкам в трактовке данных. В статье рассказывается о том, как в фМРТ появляется коллинеарность моделей, когда эта коллинеарность опасна, как работает ортогонализация и как проводить ее в SPM и FSL. Must read.

journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.126 255

В качестве бонуса — видео человека, поющего «If I Only Had a Brain», сделанное при помощи новейшей техники скоростной томографии.

Как сделать хороший постер?

Мы уже выкладывали несколько материалов, посвященных созданию постеров (http://tcts.cogitoergo.ru/tags/posters/). Теперь в дополнение к ним вы можете посмотреть презентацию с мастер-класса по созданию постеров на конференции «Психология 21го века» в СПбГУ, 22.04.15, который вел Андрей Четвериков. Там много интересных примеров и полезных рекомендаций. Хороших постеров всем!

Презентация в pptx.

Школа по когнитивной науке — TCTS GRАДSCHOOL — 24−26 апреля, Санкт-Петербург

Друзья!

Наступает весна, когнитивисты оттаивают. Времена их реакций стремительно увеличиваются, саккады опускаются все дальше от целей, все чаще их беспокоят невызванные потенциалы и тщетно они ждут гемодинамического ответа…

Специально для требующих интеллектуальной подзарядки аспирантов мы решили провести небольшую школу — TCTS GRАДSCHOOL, которая пройдет 24−26 апреля в Санкт-Петербурге.

О программе:

В нашей программе будет две части — классическая и практическая. Первая — это лекции приглашенных преподавателей и обзорные теоретические доклады (см.ниже). Вторая — это освоение собственными руками интересных исследовательских инструментов (конечно же, при помощи ведущего, коллег и соответствующей матери). Полную программу мы опубликуем чуть позже, но уже можно сказать, что это будет очень насыщенно и немного сумасшедше.

Подтвержденные лекторы:

Уильям Макиннес, «Orienting attention in space and time»

Екатерина Печенкова, «Функциональная МРТ и неофренология: попытка к бегству»

Ирина Радченко, «Все цвета открытой науки»

Михаил Соколов, «Культурные теории разума, экономические ниши университетов и академическая власть: Как организованы карьеры в современной науке»

Подтвержденные практические занятия:

Байесовская статистика c BUGS — ведущий Борис Соколов

R Markdown для академических целей — ведущий Антон Антонов

Использование Arduino для проведения экспериментов — ведущий Антон Кобак

Эксперименты на планшете c помощью OpenSesame — ведущий Андрей Четвериков

Обзорные доклады (внимание, конкурс!):

Чтобы сделать GRAДSCHOOL еще интереснее, мы оставили в программе немного времени для докладов участников — но не просто докладов, и не всех участников. Доклад должен представлять собой анализ исследований по теме, которой вы занимаетесь, с описанием основных экспериментальных приемов, известных и широко реплицируемых результатов, а также областей, находящихся в настоящее время в активной разработке. Это то, что называется праймер по области исследований. Тем участникам, чьи доклады попадут в программу школы, мы оплатим проживание. Таких может быть два, один, или не быть вообще.

Кстати, о проживании.

Практическая информация.

Наша программа начнется во второй половине дня 24 апреля и закончится вечером 26го. GRАДSCHOOL будет проходить в коворкинге хостела BED AND BIKE на ст.м.Достоевская (http://bedandbike.ru/rooms). Участникам школы будет предоставлена небольшая скидка на проживание в хостеле. Мы очень хотим, чтобы как можно большее количество участников воспользовались этим предложением — ведь тогда мы сможем продолжить свою когнитивную деятельность даже в самые неурочные часы!

Ну и главное.

Мы пытаемся спланировать программу так, чтобы серьезные вещи разбавлялись штуками, которые мы делаем for shits and giggles, и чтобы все это гибко перетекало в совместное времяпрепровождение. Предполагается, что наше общение не ограничится временем занятий. Как минимум, в первый и третий день нас ждут «открытие» и «закрытие» в BED AND BIKE, а как максимум — мы вообще постараемся забыть, что в мире есть что-то кроме когнитивной науки и людей, ее творящих. Поэтому, пожалуйста, не рассчитывайте, что в эти три дня вы успеете поработать или выспаться:).

Я на все согласен, возьмите меня пожалуйста.

(SHUT UP AND TAKE MY CV)

Итак, если Вы…

— аспирант (или очень продвинутый магистрант) или молодой научный сотрудник, занимающийся когнитивной психологией или нейронаукой

— владеете основами программирования (слова «cкрипт», «функция», while или for вас не пугают), или готовы ими овладеть до начала школы

— знакомы с R или готовы пройти вводный онлайн-курс до начала школы

— обладаете неостановимым интересом к незнакомым темам и инструментам работы

…и Вам понравилась хотя бы часть вышеописанного,

мы ждем Вашей заявки до 01.04.15. Для того, чтобы подать заявку, нужно

1) заполнить форму здесь: goo.gl/forms/M8T1dFcExN

2) прислать на свое CV

Волнуемся и ждем!!!

Ваши,

организаторы проекта TCTS

Нейроимиджинг: полезные ссылки

Два полезных материала по нейроимиджингу.

1. Видео и слайды докладов школы «Practical data analysis and modeling in cognitive and clinical neuroscience» в университете Гента. Много полезного об МРТ и ЭЭГ, а также интересное выступление Нейроскептика о типичных ошибках при анализе фМРТ-данных.

www.da.ugent.be/school2014/index.php?position=1x2x0#.VOxXBVXF9Mk

2. «Золотой стандарт» задач: cкрипты (увы, пока E-prime) и подробные описания семи классических задач для фМРТ. Если у вас возникают сомнения по поводу времени предъявления, контрастов, размеров стимулов -- это удобное место для консультации. Что еще полезнее, на сайте есть файлы с данными и скрипты для GLM-анализа в среде FEAT. Эти материалы можно применять для самостоятельного погружения в фМРТ-данные или для преподавания. Скрипты cкорее всего через некоторое время будут доступны и в Python. www.humanconnectome.org/documentation/Q1/task-fMRI-protocol-details.html

Academic scam & spam

Есть академический мир, а есть люди и организации, которые паразитируют на этом мире с целью заработать немного денег. Чаще всего их целями становятся люди, недавно окончившие университет или уже успевшие что-то опубликовать (большинство публикаций включает в открытой форме email-адреса, которые попадают в специфические базы рассылок). Сегодня мы расскажем о нескольких примерах таких академических афер и откровенно сомнительных организаций.

Lambert Publishing

В чем суть: вам приходит письмо с предложением опубликовать ваш диплом, курсовую, диссертацию или любой другой ваш замечательный текст в виде книги, изданной немецким издательством LAP Lambert Academic Publishing. Цитируя из полученного письма, «В ходе исследования в Санкт-Петербургский государственный университет, я столкнулась с упоминанием о Вашей работе на тему … Мы являемся международным издательством, чья цель заключается в том, чтобы сделать академические исследования доступными более широкой аудитории. Мы очень заинтересованы в издании Вашей работы в форме монографии». Все абсолютно бесплатно, вы даже получите один экземпляр вашей работы в напечатанном виде и (по обещаниям) 12% от продаж.

В чем афера: речь идет о печати под заказ (print on demand) в издательстве с сомнительной репутацией и потере прав на переиздание. Ни о какой физической печати речь не идет, ваша «монография» будет доступна виртуально до тех пор, пока кто-то не решит ее заказать (не считая вашего экзмепляра). Речь не идет также о вычитке, верстке, редактуре, и прочих вещах, сопутствующих публикации в нормальных местах. Вы также теряете права на переиздание, что означает, что вы не сможете использовать написанный вами текст в статьях. Более того, репутация LAP известна, поэтому указание подобной публикации в резюме (или обнаружение ее в поиске) скорее будет работать против вас, чем за вас. Несмотря на это, LAP не испытывает недостатка в авторах: вбейте «психология» в поиск здесь www.lap-publishing.com/catalog/search и оцените.

Нерецензируемые журналы и т. п.

В чем суть: «We are pleased to inform you that the Pioneer Scientific Publisher invites you to consider submitting original research papers…», «Публикация в сборнике трудов (ринц, isbn, сертификат участника)», «ООО Издательский дом „ХОРС“ приглашает Вас публиковать свои статьи в следующих журналах» — несть им числа. Два ключевых признака журнала-помойки это плата за публикацию и отсутствие нормального импакт-фактора. В отличие от правильных журналов с открытым доступам (PLOS, Frontiers in Psychology, Journal of Vision, i-Perception, …), которые тоже берут деньги с авторов за публикации, журналов-помоек обычно вообще нет ни в каких базах данных. Есть исключения — журналы, которые пока не успели войти в базы данных, но в остальном вполне нормальные. Такие журналы обычно издаются нормальным издательством и/или (в случае независимых журналов) имеют нормальную редколлегию. Они наперечет и ваши старшие коллеги скорее всего смогут вам подсказать их названия.

В чем афера: вы платите деньги и теряете текст и репутацию.

Конференции Waset

В чем суть: вы ищете конференцию по вашей теме и внезапно обнаруживаете себя на сайте waset.org, где рекламируется интересная для вас конференция в приятном месте в приятное время. Например, в августе 2015 в Амстердаме проводится «ICCN 2015: XIII International Conference on Cognitive Neuroscience» (https://www.waset.org/conference/2015/08/amsterdam/ICCN). Регистрационный взнос слегка больше, чем для других конференций, но не сильно, и в любом случае за конференцию платите скорее всего не вы лично. Почему бы и нет?

В чем афера: Waset занимается тем, что можно было назвать identity theft для конференций. Начнем с того, что International Conference on Cognitive Neuroscience проводится раз в 3 года, прошлая была в 2014, следующая будет в 2017. Более того, Waset организует целых две ICCN 2015: XIII International Conference on Cognitive Neuroscience — вторая будет проходить в январе 2015 в Париже. А всего в 2015 году Waset организует более 120 конференций по психологии и наукам и поведении. Ну и примерно столько же по каждой из 40 областей, указанных на сайте. По отзывам людей, которые все-таки поехали на какую-либо из доехали, конференции действительно проводятся. Обычно на них присутствует человек 10 максимум, и уровень организации соответствующий, а присланные на конференцию тексты публикуются в нерецензируемом журнале.

РАЕН, РАЕ и другие академии

В чем суть: за определенную сумму общественные академии позволяют вам получить статус академика соответствующих общественных академий. За дополнительную плату вы также можете получить место в книге «Ученые России», право использования герба академии, бронзовую статуэтку, диплом лауреата, череп шайтана, и что угодно еще.

В чем афера: по сути, вы получаете возможность за деньги потешить свое тщеславие, но опять же теряете в репутации. На заре перестройки РАЕН, наиболее приличная из подобных организаций, основывалась как противовес РАН, но со временем выродилась в прибежище псевдонауки (почитайте lurkmore.to/%D0%A0%D0%90%D0%95%D0%9D на досуге). Отношение к ней соответствующее, а к остальным академиям — еще хуже.

В целом же рекомендация очень простая: не надо связываться с сомнительными организациями, журналами, конференциями, и прочим. Публикуйтесь в приличных журналах и посещайте приличные конференции, и будет вам счастье. Если вы не уверены, что журнал приличный, посмотрите его историю в Scopus или Web of Science, поинтересуйтесь у более опытных коллег.

Картинка ниже — из недавнего случая, когда получив очередное спам-предложение, Peter Vamplew в ответ отправил статью, все 10 страниц текста которой содержали только одну и ту же фразу — «Get me off your f—-g mailing list». Через два часа журнал прислал в ответ оценки рецензента (на картинке) и форму для перевода 150 $ для публикации статьи.

Пара слов о пропущенных значениях

Как бы мы ни собирали данные, нередко случается так, что некоторые значения пропущены. Особенно это характерно для различных опросных методик или исследований, растянутых на длительное время. В такие моменты перед аналитиком встает вопрос, по-гамлетовски фундаментальный — «резать или не резать». То есть, что делать с пропущенными значениями — если удалять, то как, если не удалять — каким образом замещать пропуски? Как, в конце концов, будет правильным поступить?
Само собой, сначала надо посмотреть, а насколько случайны пропуски в данных. Для этого могут подойти такие инструменты, как паттерны пропусков, частотный анализ и прочее. В конце концов, если в опросах вариант «не знаю» может интерпретироваться как отказ от коммуникации, то и пропуск может быть маркером каких-либо процессов.

В том случае, если пропуски действительно случайны, то самый простой вариант — это удаление наблюдений с пропущенными значениями. Удаление может быть как попарным (pairwise), так и построчным (listwise). Попарное удаление — когда, например, при корреляционном анализе не учитывается значение, парное пропущенному. Построчное удаление — когда из анализа исключается вся строка, в которой есть пропущенные значения (в случае корреляционного анализа по двум переменным идентично попарному удалению).

В тех ситуациях, когда хочется сохранить массив данных, и каким-то образом заполнить пропущенные значения (импутировать), то есть множество методов, разных по идеологии и по результатам. Простейшие из них:
Во-первых, можно заполнить пропущенные значения средним или медианным значением по столбцу. SPSS также предлагает среднее/медиану по N ближайших значений.
Во-вторых, можно пойти по методу «как у соседей» — объекты имеют одинаковые значения, если похожи по ряду прочих характеристик, отраженных в датасете. В конце концов, если у Пети и у Васи отличные оценки в течение года, и отличная оценка за годовую контрольную, то логично предположить, что и отличник-Коля получил отличную оценку за контрольную.
Третий вариант заполнения пропущенных — с использованием линейной регрессии. Пропущенные значения на первом этапе заполняются средними по переменной (метод Бартлетта) или случайным из диапазона значений переменной (метод ресемплинга), переменная с пропуском принимается как зависимая. Полученными предсказанными значениями и замещаются пропуски.
В SPSS ко всему прочему реализован еще один алгоритм — EM-алгоритм. Основная идея этого алгоритма — изменение с помощью регрессионных методов пропущенных значений и вычисление ковариационной матрицы на каждой итерации, до тех пор, пока изменения в матрице не будут минимальны.

Построчное удаление, на мой взгляд, наиболее корректный вариант решения пропущенных значений. Но временами такое ограничение оказывается чрезмерно строгим — так, мне доводилось работать с датасетом, в котором было 250 наблюдений и 40 переменных, однако наблюдений без пропусков — всего три. Естественно, никакой содержательный анализ на трех наблюдениях невозможен. Однако и импутация в данном случае — решение спорное.

Конечно, импутация пропущенных значений в определенных ситуациях жизненно необходима, однако стоит все же отдавать себе отчет в том, что при большом количестве пропусков (я бы сказал, более 5−10% наблюдений по переменной) анализ данных с импутированными пропусками становится похож на самоподдерживающийся фантазм. В конце концов, использование средних вместо пропусков грозит нивелировать различия между группами, а содержательно анализировать данные линейной регрессии, в которых часть пропусков была заполнена по результатам того же регрессионного анализа — просто бессмысленно.

Хотя, конечно же, самым эффективным решением будет <s>пить чай вместо</s> собирать изначально полные данные — тиранить испытуемых/респондентов, выверять процедуру и код программы сбора данных etc.

Филипп Управителев

Том Стаффорд: «What it means to be critical»

Психолог Том Стаффорд из университета Шеффилда (UK) написал прекрасный пост для своих студентов о том, что имеется в виду под «критическим анализом» исследований, который часто требуется от них на разных курсах.

«Критическое мышление» считается важным качеством ученого, за «критические замечания» ставят дополнительные баллы в письменных работах, типичные занятия по экспериментальной психологии во всем мире включают в себя «критический разбор» статей. Так как же правильно критиковать? Том разделил возможную критику на три категории в зависимости от ценности замечаний.
Мы сделали краткий и вольный пересказ классификации, но рекомендуем прочесть полный текст поста в блоге Тома.

Общая критика:
В эту категорию попадают такие популярные замечания как недостаточная экологическая валидность, ограниченный объем выборки, однородный состав выборки (да-да, мы помним, психология это наука о студентах-второкурсниках и лабораторных крысах). Дело в том, что всегда можно увеличить выборку, всегда можно ставить вопрос о генерализуемости эффектов, и редко когда лабораторные эксперименты приближаются по реалистичности заданий к обычным условиям протекания исследуемых процессов. Все или почти все исследования страдают похожими «проблемами», поэтому общая критика возможна всегда или почти всегда, и ценится меньше, чем конкретные замечания.

Прим.ред.: замечания вроде «вы использовали визуальные стимулы, а вдруг ваши испытуемые были аудиалами?», «а что если во всех ваших испытуемых вселился демон/они больны неизвестной науке болезнью?», «красный цвет вашей кофты мог вызвать у испытуемых агрессию» можно выделить в отдельную категорию. Маловероятных объяснений можно выдумать много и всегда, но пользы от них мало. Во-первых, все маловероятные гипотезы проверить невозможно, и этот процесс вряд ли подходит под определение научного познания. Во-вторых, для того, чтобы проверять подобные гипотезы, нужно для начала проверить их теоретическую базу, а это часто оказывается проблемой.

Конкретные замечания:
В эту категорию входят конкретные недостатки исследования. Общая критика может стать конкретным замечанием, если приложить ее к определенной проблеме в анализируемом исследовании. Например, «малый объем выборки» это общее замечание, но если вы описываете конкретный экспериментальный результат и основываясь на приведенных цифрах говорите, что исследованию не хватает статистической мощности, а значит сделать вывод о наличии или отсутствии эффекта исходя из данного объема выборки нельзя — это уже конкретное замечание. Формулирование конкретных замечаний требует понимания логики исследования, использованной операционализации, проведенных сравнений.

Конкретные замечания с предложениями и критическими рассуждениями:
Это значит, что вместе с обозначением конкретной проблемы исследования предлагается способ решения этой проблемы, а альтернативное объяснение результатов дополняется способом проверки этого объяснения. Фактически, такая критика обозначает ту информацию, которую из проведенного исследования получить удалось, и описывает необходимые дополнительные шаги для продвижения к истине.

В целом, совет заключается в том, чтобы не просто пытаться назвать как можно недостатков исследования, а оценивать их вес и вероятность, и исходя из этого делать конструктивные выводы о том, какой результат был достигнут в ходе исследования, и как можно исправить имеющиеся проблемы.

The best of TCTS

Дорогие друзья!

Спешим сообщить вам, что на сайте TCTS — tcts.cogitoergo.ru — появился раздел «Блог», где наши новости публикуются в первую очередь.
Благодаря слаженной и оперативной работе наших волонтеров — Алины Лушниковой, Тимура Сурхаева и Оксаны Дьяковой — на этом сайте есть полный архив наших постов за 2014 год. Посты можно фильтровать по тегам и разделам, читать на сайте или через любимую читалку, а также искать с помощью полнотекстового поиска. Большое спасибо и ура нашим помощникам — без них мы бы ни за что не справились с объемом работ!

А самые ценные, на наш взгляд, архивные материалы мы решили собрать в верхний пост, чтобы они всегда были под рукой.

Цикл о постерах:
Программы для создания постеров
Примеры плохих и хороших постеров
Библиотека полезных материалов по созданию научных постеров

Цикл о статистике от Филиппа Управителева:
Обзор учебников по статистике и мат. методам анализа данных ,
Инструментарий аналитика: R
R: учебники
Инструментарий аналиика: SPSS
Инструментарий аналитика: софт

Где искать литературу и как на нее ссылаться:
Поиск полнотекстовых версий статей
Proxy СПбГУ
Поиск научной литературы
Оформление списка литературы с помощью Mendeley/Zotero
Отличительные признаки не очень хороших статей от CompoundChem

Tips and Tricks:
Правила описания данных и составления графиков в психологии
10 бесплатных программ, которые сделают вашу научную жизнь продуктивнее ,
Смотри таблица пять
Как написать хорошее эссе
Кейс по систематизации работы с информацией-1,2

Разное:
Слайды Science™
Рабочая память: модели и подходы к изучению

Как рассказать о своем исследовании

Полезные советы Алёны Беглер про презентацию своего исследования тем, кто в вашей теме ничего не понимает:

избегать жаргонизмов и стараться говорить максимально просто. Например, в речи об изучении нейронов не должно быть упоминаний аксонов, дендритов, синапсов, глии и т. д.
лучше говорить о клетках мозга. Чтобы найти простые объяснения можно пользоваться научно-популярными сайтами типа brainfacts.org и researchamerica.org;
фокусироваться на общей картине, без чрезмерной детализации частных моментов, но при этом «не растекаясь мыслью по древу».
говорить о том, что в исследовании может вызвать интерес у аудитории. Это могут быть какие-нибудь необычные факты об исследовании;
помнить о своей аудитории: сложность рассказа должна соответствовать уровню слушателей — можно проверить их бэкграунд заранее и ответить себе на вопросы: знает ли меня аудитория? знакома ли она с таким типом исследований? известны ли ей используемые мной термины? Хорошим вариантом проверки речи может быть её обсуждение с не учёными;
рассказывать свою историю, а не свои данные. Также не должно быть описания методов и процесса исследования — интересующиеся спросят, а остальным это скучно;
не скромничать — это уместно на конференции с коллегами, но не с широкой аудиторией;
не бояться обещаний: полезно рассказывать о своих далеко идущих планах и как идёт ваша работа — на что тратятся деньги, как организован процесс и т. д.

Более подробные рекомендации — в посте Алёны.

Как правильно описывать данные в психологии и рисовать графики

Одна из проблем, с которыми сталкиваются #горячиеюныекогнитивные в своем первом исследовании — как описать результаты? Какие цифры из вывода SPSS/R/Statistica нужно включать в текст, как правильно нарисовать график, почему часть букв в описании статистики пишется курсивом, … Вопросов тьма, нормальных ответов — мало. Чтобы немного облегчить этот путь мы выкладываем небольшую презентацию посвященную такого рода вопросам. Изначально она была сделана для выступления на когнитивной школе памяти К. Дункера в сентябре 2014, но мы надеемся, что она будет полезна и тем, кто на школе не был.