D******c 发帖数: 73 | 1 有绿卡,湾区csu east bay的统计program。有人知道么?
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B******y 发帖数: 9065 | 2 有绿卡了,你的机会比没有的大了不只一倍,找到工作没有问题的,就看好不好了。。。
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s*********e 发帖数: 1051 | 3 it is not about the degree but your knowledge.
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D******c 发帖数: 73 | 4 这knowledge显然很虚的,都是学统计的,简历一投谁知道你的knowledge。
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【在 s*********e 的大作中提到】 : it is not about the degree but your knowledge.
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h******s 发帖数: 3420 | 5 面试一问就知道
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w*******9 发帖数: 1433 | 6 大部分面试面的就是一个人会不会说而已,老中说不过烙印但是你能说老中知识不如烙
印?越来越觉的技术在找工作中的比重很低
【在 h******s 的大作中提到】 : 面试一问就知道
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h******s 发帖数: 3420 | 7 如果不懂的话,再能说还是能听出来的吧。
不过我同意你的看法,统计的工作,大部分技术含量不高,能说会道卖相好,比技术重
要十倍,升级也快十倍。
【在 w*******9 的大作中提到】 : 大部分面试面的就是一个人会不会说而已,老中说不过烙印但是你能说老中知识不如烙 : 印?越来越觉的技术在找工作中的比重很低
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h***i 发帖数: 3844 | 8 恩,那要看去面哪家公司了
【在 h******s 的大作中提到】 : 如果不懂的话,再能说还是能听出来的吧。 : 不过我同意你的看法,统计的工作,大部分技术含量不高,能说会道卖相好,比技术重 : 要十倍,升级也快十倍。
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l****u 发帖数: 529 | 9 完全同意。
我在cro作biostatistician,两个中国同事,其中一个phd,大道理
讲的一套一套的,但真的拿到data,就不知道怎么分析了。作错了,
就推卸责任或抱怨为data issue。
【在 w*******9 的大作中提到】 : 大部分面试面的就是一个人会不会说而已,老中说不过烙印但是你能说老中知识不如烙 : 印?越来越觉的技术在找工作中的比重很低
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s*********e 发帖数: 1051 | 10 关键词是“cro”。
【在 l****u 的大作中提到】 : 完全同意。 : 我在cro作biostatistician,两个中国同事,其中一个phd,大道理 : 讲的一套一套的,但真的拿到data,就不知道怎么分析了。作错了, : 就推卸责任或抱怨为data issue。
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t*****w 发帖数: 254 | 11 I guess that the Ph.D does know theoretical statistics better, but may not
completely understand the science, medicine or finance behind the dataset.
【在 l****u 的大作中提到】 : 完全同意。 : 我在cro作biostatistician,两个中国同事,其中一个phd,大道理 : 讲的一套一套的,但真的拿到data,就不知道怎么分析了。作错了, : 就推卸责任或抱怨为data issue。
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l****u 发帖数: 529 | 12 haha,
大侠看不上CRO.
其实CLinical Trials 这块儿要作好并不容易。你不仅要清楚了解每个study的背景,
读懂sponsor的意图,还要彻底的明白每个dataset的结构和pattern。如果
statistician没有
strong的SAS skill,还会和Programmer之间有打不完的仗。
【在 s*********e 的大作中提到】 : 关键词是“cro”。
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y*****w 发帖数: 1350 | 13 绝对同意。CRO的statistician和Programmer还要懂SDTM和ADaM这些东东。
【在 l****u 的大作中提到】 : haha, : 大侠看不上CRO. : 其实CLinical Trials 这块儿要作好并不容易。你不仅要清楚了解每个study的背景, : 读懂sponsor的意图,还要彻底的明白每个dataset的结构和pattern。如果 : statistician没有 : strong的SAS skill,还会和Programmer之间有打不完的仗。
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l****u 发帖数: 529 | 14 其实无论哪种knowledge都是这样,如果长时间不用,你就会忘掉。但是现在是信息的
时代,你用关键词一google,相关的knowledge你都可以得到。
所以说最重要的是应用knowledge,把你所具有的知识,综合利用,并结合实际中的
data,这样才能得到正确的结果。
【在 t*****w 的大作中提到】 : I guess that the Ph.D does know theoretical statistics better, but may not : completely understand the science, medicine or finance behind the dataset.
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l****u 发帖数: 529 | 15 STDM and ADaM 也必须在读懂data的基础上才能完成。读懂data又必须要在完全了解
study的情况下才能实现。不同的Trial有不同结构的dataset和不同的要求,自然所必
须catch的variable也会不一样。
【在 y*****w 的大作中提到】 : 绝对同意。CRO的statistician和Programmer还要懂SDTM和ADaM这些东东。
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B******y 发帖数: 9065 | 16 Study其实很容易读懂,因为Protocol和SAP都是一目了然的,尤其要是你自己写的
Protocol的统计部分或是SAP。
做出Statistical Output的关键是你得读懂DM是怎么收集和处理数据的,因为DM的
Staff毫无Clinical和Statistical Background,有时候还给CRA发出错误的指令,等数
据到了Statistician和Programmer的手上,就啼笑皆非了。eCRF一般的Page还好说点,
到了关键的Efficacy variables,DM很多时候都会收集一堆Garbage,因为他们不知道
他们在干什么。。。
因为DM出来的数据到SDTM还有一步,很多时候又是由不受Statistician指导的DM
Programmer完成,做出的结果错误百出,还拒绝改正,声称是根据龟腚来的。
【在 l****u 的大作中提到】 : STDM and ADaM 也必须在读懂data的基础上才能完成。读懂data又必须要在完全了解 : study的情况下才能实现。不同的Trial有不同结构的dataset和不同的要求,自然所必 : 须catch的variable也会不一样。
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l****u 发帖数: 529 | 17 所以说statistician的作用就在这儿了。如果data manager and programmer 什么都懂
,CRO还要你统计师干什么?理解protocol和sap的目的就是为了在零乱的data中找出规
律, 如果确实是data entry出现了问题,就一定要找出合适的理由去query。
我也碰到一起STDM完全胡闹的例子,由于DM programmer并没有明白data。抓错了
variable,
负责这个study的statistician也不给力。导致计算出来的病人服药量比实际服药量扩
大了4倍。
【在 B******y 的大作中提到】 : Study其实很容易读懂,因为Protocol和SAP都是一目了然的,尤其要是你自己写的 : Protocol的统计部分或是SAP。 : 做出Statistical Output的关键是你得读懂DM是怎么收集和处理数据的,因为DM的 : Staff毫无Clinical和Statistical Background,有时候还给CRA发出错误的指令,等数 : 据到了Statistician和Programmer的手上,就啼笑皆非了。eCRF一般的Page还好说点, : 到了关键的Efficacy variables,DM很多时候都会收集一堆Garbage,因为他们不知道 : 他们在干什么。。。 : 因为DM出来的数据到SDTM还有一步,很多时候又是由不受Statistician指导的DM : Programmer完成,做出的结果错误百出,还拒绝改正,声称是根据龟腚来的。
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B******y 发帖数: 9065 | 18 现代社会分工太细,DM已经和Stats是两个部门了,DM不会听从统计师的。有时候不能
简单地归纳为Data Entry问题,而且数据机构问题。一旦CRF定下来,Data Capture变
成Alive了,就几乎没法改了。后期的Query虽然多,但其实都已经不是大问题了,这个
时候统计师和DM的合作其实已经是走程序而已了。。。
【在 l****u 的大作中提到】 : 所以说statistician的作用就在这儿了。如果data manager and programmer 什么都懂 : ,CRO还要你统计师干什么?理解protocol和sap的目的就是为了在零乱的data中找出规 : 律, 如果确实是data entry出现了问题,就一定要找出合适的理由去query。 : 我也碰到一起STDM完全胡闹的例子,由于DM programmer并没有明白data。抓错了 : variable, : 负责这个study的statistician也不给力。导致计算出来的病人服药量比实际服药量扩 : 大了4倍。
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l****u 发帖数: 529 | 19 所以statistician责任非常重大,要撤底理解protocol,依据protocol找出data的规律,
才能保证study作的不离谱。要不然sponsor早晚会找到头上的。
【在 B******y 的大作中提到】 : 现代社会分工太细,DM已经和Stats是两个部门了,DM不会听从统计师的。有时候不能 : 简单地归纳为Data Entry问题,而且数据机构问题。一旦CRF定下来,Data Capture变 : 成Alive了,就几乎没法改了。后期的Query虽然多,但其实都已经不是大问题了,这个 : 时候统计师和DM的合作其实已经是走程序而已了。。。
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x***4 发帖数: 1815 | 20 我希望dm和programming要在一定程度向stat report。我现在的地方dm和p都不怎么听
stat的。我发现了问题,要他们改,他们也不想改。他们能拖就拖,2点就走人。错的
数据(很明显的错,比如说last trt在random之前)dm看不出来;错的sas,
programmer不会改。最后出了问题,上头还是找我。我觉得我真是有义务没权利。
大家有遇到类似的情况吗?大家是怎样处理的?我很想向大家学习一下工作的方法。
律,
【在 l****u 的大作中提到】 : 所以statistician责任非常重大,要撤底理解protocol,依据protocol找出data的规律, : 才能保证study作的不离谱。要不然sponsor早晚会找到头上的。
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h***i 发帖数: 3844 | 21 stat应该注重consulting,只给建议,出了事别来找麻烦
【在 x***4 的大作中提到】 : 我希望dm和programming要在一定程度向stat report。我现在的地方dm和p都不怎么听 : stat的。我发现了问题,要他们改,他们也不想改。他们能拖就拖,2点就走人。错的 : 数据(很明显的错,比如说last trt在random之前)dm看不出来;错的sas, : programmer不会改。最后出了问题,上头还是找我。我觉得我真是有义务没权利。 : 大家有遇到类似的情况吗?大家是怎样处理的?我很想向大家学习一下工作的方法。 : : 律,
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x***4 发帖数: 1815 | 22 我这里的东西都是stat签名,dm不签名,出了是都找stat。别的地方都是这样的吗?
【在 h***i 的大作中提到】 : stat应该注重consulting,只给建议,出了事别来找麻烦
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h***i 发帖数: 3844 | 23 那只能说,做clinical trial的太bc了
【在 x***4 的大作中提到】 : 我这里的东西都是stat签名,dm不签名,出了是都找stat。别的地方都是这样的吗?
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g**u 发帖数: 205 | 24 估计到处都差不多。
我这里是stat和dm签名,做苦力的programmer只有做的份,没有approve权。
【在 x***4 的大作中提到】 : 我这里的东西都是stat签名,dm不签名,出了是都找stat。别的地方都是这样的吗?
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P****D 发帖数: 11146 | 25 这是上头的问题,用中国人常说的话,就是“体制问题”。不是依靠什么方法什么技巧
就能纠正。
你要想当个小领导,让他们“一定程度上向你report”,就把这事搞一搞。你把出错的
地方总结起来,向上头汇报,说你认为目前统计、数据、编程这三块的协调机制有问题
,你觉得怎样怎样能让协调合作更有效率。上头要是懂行又欣赏,那你就升上去了。
【在 x***4 的大作中提到】 : 我希望dm和programming要在一定程度向stat report。我现在的地方dm和p都不怎么听 : stat的。我发现了问题,要他们改,他们也不想改。他们能拖就拖,2点就走人。错的 : 数据(很明显的错,比如说last trt在random之前)dm看不出来;错的sas, : programmer不会改。最后出了问题,上头还是找我。我觉得我真是有义务没权利。 : 大家有遇到类似的情况吗?大家是怎样处理的?我很想向大家学习一下工作的方法。 : : 律,
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