अपने डेटा के बारे में समीक्षक की टिप्पणियों का उत्तर कैसे दें (बिना सब कुछ दोबारा किए)

डेटा के बारे में समीक्षकों की अधिकांश टिप्पणियाँ चार में से किसी एक चीज़ की मांग करती हैं: एक अलग परीक्षण, संवेदनशीलता जांच (sensitivity check), बाहर किए गए मामलों का स्पष्टीकरण, या अधिक स्पष्ट चित्र (figure)। इन चारों में से किसी के लिए भी आपके अध्ययन को फिर से चलाने की आवश्यकता नहीं होती है। चारों के लिए बस एक विशिष्ट प्रश्न के साथ डेटासेट पर वापस जाने की आवश्यकता होती है।

इसका कठिन हिस्सा सांख्यिकीय नहीं है। बल्कि यह है कि प्रत्येक अनुरोध को एक ठोस विश्लेषण, एक ठोस संख्या और एक ऐसे वाक्य में बदलना होता है जिसे पाठक जांच सके।

यह गाइड इस बात पर चर्चा करती है कि यह चरण क्यों रुक जाता है, लोग किन तीन तरीकों का उपयोग करते हैं, और प्रत्येक तरीका कहाँ जाकर काम करना बंद कर देता है। यह एक डेटा वर्कफ़्लो है, प्रकाशन की सलाह नहीं, इसलिए अपने लक्षित जर्नल के निर्देशों का पालन करें।

डेटा के बारे में समीक्षकों की टिप्पणियों का उत्तर देना कठिन क्यों होता है

पहली समस्या अनुवाद की है। समीक्षक एक वाक्य लिखता है, और वह कई अलग-अलग विश्लेषणों में बदल जाता.

"कृपया पुष्टि करें कि परिणाम आउटलायर्स (outliers) से प्रभावित नहीं है" यह केवल एक पंक्ति है। इसका उत्तर देने का अर्थ है एक आउटलायर नियम को परिभाषित करना, उन मामलों के साथ और उनके बिना मॉडल को फिर से चलाना, और दोनों की रिपोर्ट करना।

दूसरी समस्या यह है कि मूल विश्लेषण शायद ही कभी मांग पर दोबारा तैयार (reproducible) किया जा सकता है। यह मैन्युअल फ़िल्टर वाली वर्कबुक, एक ऐसी रेंज से बने चार्ट जो अब मेल नहीं खाती, और ऐसे चरणों के रूप में मौजूद होता है जिन्हें किसी ने लिखा ही नहीं था। महीनों बाद इसे फिर से खोलना पुरातत्व जैसा महसूस होता है।

तीसरी समस्या बहीखाता (bookkeeping) की है। PLOS ONE संशोधन के समय तीन अलग-अलग फाइलों की मांग करता है: एक प्रतिक्रिया दस्तावेज़ (response document), Track Changes का उपयोग करके मार्क-अप की गई प्रति, और एक साफ प्रति (clean copy)। तीनों में हर संख्या का आपस में मेल खाना आवश्यक है।

चौथी समस्या आपके अपने उत्तरों में दायरे का अनावश्यक विस्तार (scope creep) होना है। समीक्षकों की टिप्पणियाँ अक्सर पूछे गए विश्लेषण से अधिक व्यापक विश्लेषण की मांग कर बैठती हैं, और एक ऐसा संशोधन जिसमें नए खंड जुड़ जाते हैं, नई आपत्तियों को आमंत्रित करता है।

इस प्रक्रिया में एक छिपा हुआ जाल है। PLOS का कहना है कि मूल सबमिशन के चित्र और सहायक जानकारी स्वचालित रूप से स्थानांतरित हो जाते हैं। वे तब तक आगे बढ़ते रहते हैं "जब तक कि आप उन्हें अपडेट और प्रतिस्थापित (replace) करना न चुनें।" एक चित्र को दोबारा बनाएं, उसे बदलना भूल जाएं, और पुराना वाला ही प्रकाशित हो जाता है।

इससे आपको क्या नुकसान होता है

समीक्षा का दूसरा दौर जिससे आप बच सकते थे। अधूरे उत्तर उसी प्रश्न को दोबारा आमंत्रित करते हैं। एक समीक्षक जिसने आउटलायर्स के बारे में पूछा था और उसे बिना संख्याओं वाला एक पैराग्राफ मिला, वह दोबारा पूछेगा।

घंटों के विश्लेषण पर हफ्तों का समय बर्बाद होना। देरी शायद ही कभी गणना (computation) के कारण होती है। यह कुछ भी बदलने से पहले यह समझने और पुनर्निर्माण करने में होती है कि मूल वर्कबुक में क्या किया गया था।

प्रतिक्रिया पत्र (response letter) और पांडुलिपि (manuscript) के बीच असंगति। प्रतिक्रिया कहती है कि गुणांक (coefficient) 0.31 हो गया, तालिका अभी भी 0.34 कहती है, और दोनों में से केवल एक को अपडेट किया गया था। यह सबसे आम कारण है जिससे कोई संशोधन लापरवाही भरा लगता है।

एक संशोधन का मूल्यांकन इस बात पर किया जाता है कि क्या कोई संपादक बिना दोबारा गणना किए आपके परिवर्तनों को समझ सकता है या नहीं।

लोग जो वैकल्पिक तरीके आजमाते हैं

विकल्प 1: प्रत्येक टिप्पणी को एक क्रमांकित विश्लेषण सूची में बदलें

डेटा को छूने से पहले, प्रत्येक टिप्पणी को उसके लिए आवश्यक विशिष्ट आउटपुट में विभाजित करें। एक टिप्पणी से अक्सर तीन पंक्तियाँ बन जाती हैं।

समीक्षक की अपनी नंबरिंग से मेल खाने के लिए उन्हें नंबर दें, क्योंकि प्रतिक्रिया दस्तावेज़ को उसी के अनुरूप होना चाहिए। PLOS लेखकों से "प्रत्येक समीक्षक द्वारा उठाए गए विशिष्ट बिंदुओं को संबोधित करने" और किए गए परिवर्तनों को सूचीबद्ध करने के लिए कहता है।

यह उपलब्ध सबसे मूल्यवान आदत है, और इसमें केवल एक घंटा लगता है। हालांकि, यह स्वयं विश्लेषणों को तेज़ नहीं बनाता है।

विकल्प 2: विश्लेषण का पुनर्निर्माण करें ताकि इसे फिर से चलाया जा सके

मूल वर्कबुक को संपादित करने के बजाय, गणना का पुनर्निर्माण इस तरह करें कि निष्कासन नियम (exclusion rule) फ़िल्टर के बजाय एक सेल में हो। फिर नियम बदलने से परिणाम बदल जाता है।

सामान्य अनुरोधों के लिए, इन-बिल्ट फ़ंक्शन ही पर्याप्त होते हैं। T.TEST सीधे p मान लौटाता है, जिसमें टाइप तर्क (argument) युग्मित (paired), समान-प्रसरण (equal-variance) या असमान-प्रसरण (unequal-variance) का चयन करता है। QUARTILE आपको इंटरक्वार्टाइल आउटलायर नियम के लिए सीमाएं देता है, और CORREL अनुरोधित सहसंबंध (correlation) को कवर करता है।

संशोधित आंकड़ों की रिपोर्ट स्प्रेडशीट के डिफ़ॉल्ट के बजाय अपनी स्टाइल गाइड के अनुसार करें। APA statistics guide t, F और सहसंबंधों के लिए दो दशमलव निर्धारित करता है, और .001 से कम के किसी भी मान को p < .001 के रूप में लिखता है। reporting statistics in APA format पर हमारी गाइड बाकी हिस्सों को कवर करती है।

इसकी सीमा प्रयास (effort) है। पुनर्निर्माण में मूल निर्माण की तुलना में अधिक समय लगता है, और यह सब एक समय सीमा (deadline) के तहत होता है।

विकल्प 3: प्रतिक्रिया पत्र के साथ एक चेंज लॉग रखें

चार कॉलम वाली एक तालिका बनाए रखें: टिप्पणी, आपने क्या चलाया, परिणाम, और पांडुलिपि का वह स्थान जिसे आपने संपादित किया। इसे काम करने के बाद भरने के बजाय काम करते समय ही भरें।

यही वह चीज़ है जो प्रतिक्रिया और तालिका के बीच के बेमेल को पकड़ती है। जब दूसरे दौर में पहले दौर के बारे में पूछा जाता है, तो आप इसी की मदद लेते हैं।

इसकी सीमा क्षमता के बजाय अनुशासन है। लॉग को ठीक उसी समय छोड़ दिया जाता है जब समय सीमा करीब आती है और इसकी सबसे अधिक आवश्यकता होती है।

साझा सीमा। ये तीनों मानकर चलते हैं कि डेटासेट अभी भी उसी स्थिति में है जिसका आप विश्लेषण कर सकते हैं। यदि सबमिशन के बाद से फ़ाइल को उसी स्थान पर संपादित किया गया है, तो पहला काम यह पुनर्निर्माण करना है कि आपके पास मूल रूप से क्या था।

Powerdrill Bloom के साथ समीक्षकों की टिप्पणियों का उत्तर कैसे दें

चरण 1: पेपर के पीछे के डेटासेट को अपलोड करें

उस फ़ाइल को अपलोड करें जिसका उपयोग सबमिट किए गए विश्लेषण में किया गया था। Powerdrill Bloom अपलोड होते ही कॉलमों का विश्लेषण (profile) करता है, जिससे कुछ भी दोबारा चलाने से पहले ही निष्कासन (exclusions), खाली ब्लॉक और टाइप मिसमैच दिखाई दे जाते हैं।

चरण 2: प्रत्येक अनुरोधित विश्लेषण को प्राकृतिक भाषा में पूछें

टिप्पणियों को एक-एक करके लें। समीक्षक द्वारा बताए गए परीक्षण के लिए कहें, फिर फ़्लैग किए गए मामलों को हटाकर उसी परीक्षण के लिए कहें, ताकि आप दोनों की रिपोर्ट कर सकें।

उसी समय अनुवर्ती (follow-up) प्रश्न भी पूछें। पूछें कि कौन से मामले इंटरक्वार्टाइल सीमाओं से बाहर आते हैं, और क्या उन्हें हटाने पर निष्कर्ष बदल जाता है। फिर पूछें कि किन उपसमूहों (subgroups) के नमूने किसी दावे का समर्थन करने के लिए बहुत छोटे हैं।

चरण 3: चार्ट, रिपोर्ट या डेक निर्यात करें

एक प्रतिस्थापन चित्र (replacement figure), पहले और बाद के मानों की तालिका, या एक लिखित सारांश प्राप्त करें जिसे आप प्रतिक्रिया दस्तावेज़ में शामिल कर सकते हैं।

यह हाथ से विश्लेषण के पुनर्निर्माण से बेहतर क्यों है

	मैन्युअल तरीका	Powerdrill Bloom
फ़्लैग किए गए मामलों के बिना परीक्षण को फिर से चलाना	रेंज और फ़ॉर्मूला का पुनर्निर्माण करें	इसे दोनों तरीकों से पूछें
कई नियमों के तहत संवेदनशीलता जांच	प्रति नियम एक वर्कबुक कॉपी	बारी-बारी से प्रत्येक नियम के लिए पूछें
मिलान के लिए चित्र को दोबारा बनाना	चार्ट का मैन्युअल रूप से पुनर्निर्माण करें	अपडेटेड चार्ट के लिए कहें
समीक्षा का दूसरा दौर	काम का दोबारा पुनर्निर्माण करें	उसी सत्र (session) को फिर से खोलें

अंतिम पंक्ति सबसे अधिक मायने रखती है। संशोधन दौरों में आते हैं, और दूसरे दौर तक मैन्युअल पुनर्निर्माण को पहले ही भुला दिया गया होता है।

दूसरे दौर में समीक्षकों की टिप्पणियाँ अक्सर पहले दौर का संदर्भ देती हैं। सटीक विश्लेषण को फिर से खोलने में सक्षम होना इसे तेज़ी से करने से कहीं अधिक मूल्यवान है।

आम गलतियाँ

बिना संख्याओं के केवल गद्य (prose) में उत्तर देना। आउटलायर्स के बारे में पूछने वाला समीक्षक उनके साथ और उनके बिना गुणांक (coefficient) जानना चाहता है। केवल आश्वासन का एक पैराग्राफ टालमटोल जैसा लगता है।

मूल फ़ाइल को उसी स्थान पर संपादित करना। आप यह दिखाने की क्षमता खो देते हैं कि क्या बदला है। एक प्रति (copy) पर काम करें और सबमिट किए गए संस्करण को सुरक्षित रखें।

प्रतिक्रिया पत्र को पांडुलिपि से अलग होने देना। दोनों को एक ही बैठक में अपडेट करें, फिर पत्र में दी गई प्रत्येक संख्या की तुलना उस तालिका से करें जिससे वह ली गई है।

स्थानांतरित चित्रों को बदलना भूल जाना। कुछ जर्नल्स में पुराने चित्र स्वचालित रूप से आगे बढ़ जाते हैं। पिछले चार्ट वाले संशोधन से किया-कराया काम बेकार हो जाता है।

समीक्षक द्वारा पूछे गए मामलों को चुपचाप हटा देना। बिना बताए असुविधाजनक पंक्तियों को हटाना मूल समस्या से भी बदतर है। नियम बताएं और दोनों परिणामों की रिपोर्ट करें।

पत्र और तालिका में अलग-अलग तरह से राउंडिंग (rounding) करना। अपनी स्टाइल गाइड के अनुसार आवश्यक सटीकता (precision) चुनें और इसे हर जगह लागू करें। statistical significance पर हमारा नोट इस बात को कवर करता है कि वे मान क्या दावा करते हैं और क्या नहीं।

स्पष्टता के अनुरोध को अधिक काम के अनुरोध के रूप में समझना। कभी-कभी चित्र केवल अपठनीय होता है। making charts for a research paper पर हमारी गाइड फ़ॉर्मेटिंग के पहलू को कवर करती है।

निष्कर्ष

प्रत्येक टिप्पणी को नामित विश्लेषणों में विभाजित करें, उन्हें फिर से चलाएं ताकि दोनों संस्करण दिखाई दें, और प्रत्येक उत्तर को पांडुलिपि के स्थान से जोड़ने वाला एक लॉग रखें। यह संरचना दूसरे दौर में भी काम आती है।

इसका खर्चीला हिस्सा सांख्यिकी नहीं है। बल्कि किसी और द्वारा निर्धारित समय सीमा के तहत एक ऐसे विश्लेषण का पुनर्निर्माण करना है जिसे आप अब दोबारा नहीं चला सकते।

यदि आपके संशोधन यहीं पर रुक जाते हैं, तो पेपर के पीछे के डेटासेट पर Powerdrill Bloom आज़माएं। checking your data before submitting पर हमारी गाइड और academic papers पेज भी देखें।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

मुझे डेटा के बारे में समीक्षकों की टिप्पणियों की प्रतिक्रिया को कैसे व्यवस्थित करना चाहिए?

समीक्षक की अपनी नंबरिंग का पालन करें, और प्रत्येक बिंदु के लिए आपके द्वारा चलाए गए विश्लेषण, परिणाम और पांडुलिपि में किए गए बदलाव का स्थान दें। PLOS ONE लेखकों से प्रत्येक समीक्षक द्वारा उठाए गए विशिष्ट बिंदुओं को संबोधित करने और किए गए परिवर्तनों को सूचीबद्ध करने के लिए कहता है।

जब कोई समीक्षक किसी एक परिणाम पर सवाल उठाता है, तो क्या मुझे अपना पूरा विश्लेषण फिर से चलाने की आवश्यकता है?

आमतौर पर नहीं। अधिकांश अनुरोध एक परीक्षण, एक निष्कासन नियम या एक चित्र को लक्षित करते हैं, इसलिए यह काम एक नए अध्ययन के बजाय केवल एक लक्षित री-रन (targeted rerun) है।

क्या होगा यदि मैं सांख्यिकी के बारे में समीक्षक से असहमत हूँ?

राय के बजाय विश्लेषण के साथ उत्तर दें। उन्होंने जो पूछा है उसे चलाएं, परिणाम की रिपोर्ट करें, और फिर समझाएं कि आपका मूल विकल्प क्यों सही है (यदि वह सही है)।

मैं संशोधित सांख्यिकी की सही रिपोर्ट कैसे करूँ?

स्प्रेडशीट डिफ़ॉल्ट के बजाय अपने लक्षित स्टाइल गाइड का पालन करें। APA शैली t, F और सहसंबंधों जैसे मानों के लिए दो दशमलव निर्धारित करती है, और .001 से कम की किसी भी चीज़ को p < .001 के रूप में लिखती है।

एक संशोधन के लिए आमतौर पर किन फाइलों की आवश्यकता होती है?

PLOS ONE में तीन फाइलों की आवश्यकता होती है: समीक्षकों को एक प्रतिक्रिया, Track Changes के माध्यम से बदलावों को दर्शाने वाली एक मार्क-अप पांडुलिपि, और एक साफ प्रति (clean copy)। अपने जर्नल की जांच करें, क्योंकि आवश्यकताएं भिन्न हो सकती हैं।