통계적 리뷰를 통해 논문을 업그레이드 해보세요!
데이타 분석
원고에 대한 교정은 학술논문에 오류가 없고 연구의 우수함을 보장하기 위한 필수 절차입니다. 통계와 데이터 분석 중 나타난 오류로 인해 연구를 다시 재현하기 어렵기 때문에 일부 학술지는 통계 분석에 대한 교정작업에 더욱 많은 중점을 두고 있습니다. 아시다시피 고품질의 과학성 논문은 정확하고 엄격한 통계 및 데이터 분석을 바탕으로 합니다. 따라서 통계적 리뷰는 피어 리뷰 과정의 중요한 부분이며 학술 논문의 질을 높이 강화하는 핵심 단계이기도 합니다.
피어 리뷰
논문의 피어 리뷰 작업은 검토원에게 있어서 특권이기도 하지만 따라서 엄청 큰 책임이기도 합니다. 검토원은 일단 해당 연구에 사용된 특정된 연구방법이나 연구전략의 제한성을 인식하고 통계적 분석의 엄밀함과 적절한 제재를 가하였는지도 확인할 수 있어야 합니다. 일반적으로 젊은 검토원들은 피어리뷰에 대해 정식적인 트레이닝을 받지 못하였습니다. 또한 검토원들은 연구에 사용된 통계 방법을 평가하는 데 필요한 경험이 많이 없기에 통계 전문가에게 연기해야 할 수밖에 없는 경우도 많습니다. 피어 리뷰에 대해 더 많이 이해하고 리뷰 스킬을 향상하려면 어떻게 좋은 피어 리뷰어가 될 수 있는지에 대해 읽어보세요!
통계적 리뷰
앞에서 언급했다시피 데이터의 정확성과 엄밀성은 연구에 있어서 엄청 중요합니다. 통계적 수치가 정확하지 않으면 연구의 진행이 느려질 수 있고 연구자금이 낭비되며 철회할 수도 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 헤드에이크(Headache) 저널은 통계 평가시스템을 포함한 꼼꼼한 검토 모델을 구현했습니다. 내과의학연보(The Annals of Internal Medicine) 또한 철저한 통계적 검토 과정을 제공하며 BMC 의학(BMC Medicine) 역시 통계적리뷰가 필요될때 검토원한테 의지합니다.
주의해야 할 사항
어떤 저널에서는 제출된 모든 원고를 통계적 검토에 보내줍니다. 하지만 일부 저널은 연구 방법이 특히 복잡하거나 편집자(편집자들) 또는 검토원에게 우려 사항이 있는 경우에만 있는 원고를 보냅니다. 그러면 통계적 리뷰 중에서 검토원들은 어떤 점들을 많이 고려할까요?
- 가설이 명확하게 기술되어 있는지요? 서론에 이전 연구의 결함에 대한 진술을 강조하여 표시된 바가 있습니까?
- 관련 보고 지침서 (CONSORT, STROBE 등)을 참고하고 준수했습니까?
- 연구방법에 (샘플링 디자인, 포함 및 제외 기준 등등) 대해서 상세히 기술하였나요? 연구 결과를 재현할 수 있습니까?
- 연구방법이 해당 연구 질문과 연구 설계에 적합한 방법입니까?
- 논문의 저자는 계산과 결론을 검증하기에 위한 충분한 정보를 제시했습니까?
- 기사에 누락된 변수 또는 누락된 데이터가 언급되어 있습니까? 관측 연구의 모든 한계를 고려했습니까?
- 어떤 데이터의 범위를 벗어난 연구결과에 대해서 해석을 했습니까?
- 이 연구는 윤리적 지침을 준수하였습니까? 이해충돌이 되는 우리가 고려해야 할 어떤 문제가 존재하는지요?
- 결과 (Results) 섹션에 제시된 데이터가 연구 결론(Conclusions)을 뒷받침합니까?
- 결과의 재현성과 타당성이 중요하기 때문에 저자는 연구의 프로토콜, 통계적 코드 및 필요한 경우 사용된 방법에 대한 적절한 참조 정보를 기꺼이 제공할 수 있어야 합니다.