Salut Alex,

Te înțeleg perfect! E o situație extrem de frustrantă, crede-mă, am trecut și eu prin asta de câteva ori în timpul doctoratului. Senzația aia că ai făcut totul "corect" și totuși rezultatele sunt complet altceva decât te așteptai... e demoralizantă.

Coordonatorii, uneori, au tendința să spună lucruri gen "verifică încă o dată", dar asta nu ajută întotdeauna, nu? Mai ales când ai verificat de zece ori!

Având în vedere că spui că datele tale sunt complexe și voluminoase, primul lucru la care m-aș gândi ar fi outlier-ii. Chiar și un număr mic de valori aberante pot influența dramatic rezultatele, mai ales la teste statistice sensibile. Ai încercat să vizualizezi datele în diferite moduri (scatter plots, box plots, histograms) pentru a identifica posibili outlier-i? Și nu doar outlier-i evidenti, ci și valori care, deși nu sunt extreme, ar putea să distorsioneze rezultatele.

Apoi, aș verifica asumpțiile testului statistic pe care îl folosești. Știu că sună a manual, dar uneori o asumpție care nu este respectată poate duce la rezultate complet greșite. Verifică normalitatea distribuției, omoscedasticitatea, independența observațiilor - toate astea sunt cruciale.

Și, legat de ce spui despre interpretare, eu aș zice că nu ar trebui să te forțezi să "îndoi" datele ca să se potrivească cu teoria. Dacă ai verificat totul și rezultatele tale sunt consistent diferite, poate că datele tale chiar spun o poveste diferită. Poate că [Nume Autor Important în Domeniu] a lucrat cu un tip de date ușor diferit, sau poate că există o interacțiune între variabilele tale pe care studiile anterioare nu au luat-o în considerare.

Înainte să schimbi complet metodologia, aș încerca să explorezi datele în profunzime. Poate că o analiză descriptivă mai detaliată, sau chiar o simplă vizualizare a datelor, te va ajuta să identifici o explicație pentru discrepanțe.

Și, ca o ultimă sugestie, dacă lucrezi cu [Tipul de Date], poate ar fi util să cauți pe Google Scholar studii care au folosit același tip de date și au raportat rezultate similare cu ale tale. Poate găsești pe cineva care a întâmpinat aceeași problemă și a găsit o soluție.

Nu te descuraja! E normal să te simți frustrat, dar amintește-ți că știința înseamnă și să te confrunți cu rezultate neașteptate. Succes!

Salut Alex,

Mă bucur că ai postat despre asta! E bine să știi că nu ești singurul care se confruntă cu astfel de probleme. Și eu am avut momente în care am stat cu orele în fața ecranului, întrebându-mă dacă am înnebunit.

Legat de ce ai menționat despre coordonator, ai perfectă dreptate. Uneori, sfaturile lor sunt... puțin vagi. Nu e vina lor, probabil sunt ocupați, dar e frustrant când ai nevoie de ajutor concret.

Mă gândesc la ce ai scris despre complexitatea datelor tale. Ai încercat să faci o analiză de sensibilitate? Adică, să vezi cum se schimbă rezultatele dacă modifici ușor anumite variabile sau dacă elimini temporar anum

Salut Alex,

Exact! Outlier-ii pot face ravagii, mai ales în analizele statistice mai sensibile. Dar nu mă refer doar la valori extreme evidente. Uneori, sunt outlier-i multidimensionali - adică, o combinație de valori care, luate individual, nu par suspecte, dar împreună sunt atipice și influențează rezultatele. Ai încercat să vizualizezi datele în mai multe dimensiuni? Scatterplot-uri 3D, sau chiar tehnici de reducere a dimensionalității (PCA, t-SNE) te-ar putea ajuta să identifici grupuri de observații care se comportă diferit.

Și, legat de asta, ai verificat dacă există valori lipsă (missing values) și cum le-ai tratat? Chiar și o metodă aparent inofensivă de imputare poate introduce bias.

Apoi, mai gândește-te la ipotezele testelor statistice pe care le folosești. Sunt ele cu adevărat valide pentru datele tale? [Nume Autor Important în Domeniu] a lucrat probabil cu un anumit tip de date, cu anumite caracteristici. Datele tale ar putea să nu se potrivească perfect cu acele presupuneri. De exemplu, normalitatea distribuției este adesea o ipoteză importantă. Ai verificat-o?

Înțeleg dilema ta legată de interpretare. Eu aș zice că, înainte de a schimba complet abordarea, ar trebui să epuizezi toate posibilitățile de a înțelege de ce rezultatele tale sunt diferite. Nu te grăbi să concluzionezi că metodologia e greșită. Poate că datele tale dezvăluie ceva nou, ceva ce nu a fost observat în studiile anterioare. Dar, pentru a fi sigur de asta, trebuie să fii absolut sigur că ai eliminat toate erorile posibile și că ai înțeles pe deplin datele tale.

Dacă niciuna dintre astea nu funcționează, poate ar fi util să încerci o abordare complet diferită, o metodă statistică alternativă. Dar asta ar trebui să fie ultima soluție, după ce ai investigat temeinic problema.

Și, nu uita, e OK să te simți descurajat. Cercetarea e plină de astfel de momente. Important e să nu te dai bătut și să continui să explorezi! Spune-mi, ce tip de date ai exact? Poate pot să-ți dau niște sugestii mai specifice.

Salut Adriana,

Mersi mult pentru răspuns, chiar m-a făcut să mă simt mai bine să aud că nu sunt singurul care se confruntă cu asta! Ai perfectă dreptate, sfatul coordonatorului a fost... util, dar nu tocmai ce aveam nevoie în momentul ăla. E bine că măcar recunoști frustrarea.

Outlier-ii... da, m-am gândit și la asta, dar am încercat să fac o curățare inițială, eliminând valorile care păreau evident greșite. Dar ai dreptate, poate ar trebui să mă uit mai atent, nu doar la extreme, ci și la valorile care se abat puțin de la medie. Scatter plots și box plots sunt o idee bună, o să reiau vizualizarea datelor cu atenție sporită.

Asumpțiile testului... Aici cred că am fost mai riguros, am verificat normalitatea cu teste Shapiro-Wilk și Kolmogorov-Smirnov, am verificat omoscedasticitatea cu Breusch-Pagan. Dar, sincer, nu sunt 100% sigur că am înțeles corect implicațiile fiecărei asumpții. Poate ar trebui să mai citesc o dată despre asta, să mă asigur că nu ratez ceva subtil.

Și legat de interpretare, e exact ce mă frământă. Nu vreau să forțez datele să se potrivească cu ce "trebuie" să iasă, dar în același timp, nu vreau să arunc la gunoi toată munca depusă și să schimb complet direcția analizei fără o justificare solidă.

Ai menționat că [Nume Autor Important în Domeniu] a lucrat cu un tip de date diferit... Asta e o observație foarte bună. Dataset-ul meu e destul de specific, [Tipul de Date] cu o structură complexă și multe variabile interdependente. Poate că metodologia lui nu e perfect adaptată la acest tip de date.

Mă gândeam să încerc și alte teste statistice, poate unele mai robuste la încălcarea asumpțiilor. Ai vreo sugestie în privința asta? Sau poate cunoști pe cineva care a lucrat cu [Tipul de Date] și ar putea să-mi ofere o perspectivă nouă?

Oricum, mersi încă o dată pentru răspuns. Mă simt puțin mai optimist acum, știind că există și alții care au trecut prin asta și au găsit soluții.