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找學術工作campus visit 經驗分享 ~2

前面主要說的是形式的部分,接下來講講準備job talk的準備經驗。

Job talk 準備

Job talk 我個人覺得是 campus interview 中決定性的一環。就算你與每個老師都處得好,但是你沒有一個令人感興趣的 job talk,那你的機會仍是不大。

由於我接到通知時才要作我的博士論文答辯,所以我在準備 job talk 的時候,一直是依著我的答辯而來的,但給人的感覺就是:我在答辯,而不是在報告。這點是很要不得的,因為 jot talk 的目的就是在 impress people,是在作有意義而又吸引人的報告。某種程度上來說,就像一場學術表演一樣。

把握這個觀念以後,我的報告內容不僅大幅修改,並加上一些新的內容之後,符合該工作的一些要求與研究方向。此外,由於是場表演,我加入大量的圖片,並把很多支微末節的東西刪掉,讓觀念的傳達能夠更清楚,而不是在研究方法上作過多著墨 (當然也要講一些)。把重點放在發現和研究對啟示,並在最後加上我未來的研究方向,讓觀眾們可以知道我對學校、系所能有什麼貢獻。

你論文沒作的,但是如果你有與未來工作相關的分析與結果,那請記得放上去,讓他們覺得

在準備Job talk的時候,有許多小細節會經過多次修改,這非常花時間,但你必須把這場表演作到盡善盡美。另外,job talk 的準備永遠不嫌多。我研究所裡的老師都是這麼說:You can’t overprepare for your job talk.

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找學術工作campus visit 經驗分享

首先,小的先跟大家拜個年。祝大家蛇年行大運,寫蛇麼都能發表、都能申請到經費!!

前一陣子我有一個助理教授職缺的campus visit,是一次很特別的經驗,於是想跟大家分享。這方面的經驗挺少看到別人分享的 (英文的有一些,中文的近乎沒有),希望對大家有幫助。

在分享以前想先說明一下:我的經驗就這麼一次,所以可能跟其它人的經驗會相差挺多的。不過由於我們學校也請了很多人來campus interview,所以應該還是有些參考價值的。關於campus visit 的面試經驗,還是多問問其它老師,畢竟各個領域、各個工作、各個學校差異很大。

另外,在詳述我的經驗前,我還是要再推一次這本找學術工作的書籍:The academic job search handbook。詳情可參閱前文:找學術工作寶典:The academic job search handbook

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一般而言,在campus interview/visit 之前,會有skype 或 conference interview。之前的面試是大量篩除不適合的人選。一般來說,如果一個職缺最後可能有三到四個人能去campus interview,那skype 或 conference interview 大概會有十到十五個。所以如果你有skype 或 conference interview,你的機會大概是6%到10%之間。但是一旦人家邀請你去campus visit,那你的機會大增,大概在20%到30%之間 (20%是說有四個人選,再加上學校可能最後不聘人,所以就拿100% 除以5)。

形式

Campus interview 的形式重點有幾個:1) job talk; 2) 與不同的教授 (特別是與你研究相關的教授) 個別見面;3) 與 Dean 和 Chair 見面;4) 與一群學生見面。

在一些特殊情況,學校可能會邀請你參加他們的 social event,這也是個與其它人交流的好機會。

一般來說,job talk 的時間大概是60-75分鐘,大概可以報告35分鐘左右,剩下的時間回答問題。我個人是比較喜歡這樣,因為我喜歡與別人交流,聽到別人的想法。同時,這也是讓你表現你如何回答問題。

與不同的教授見面的時間大概是30分鐘-45分鐘,通常這部分很緊湊,你可能會說一些重複的事情,他們可能也會問你重複的問題。

與Dean和Chair見面的時間就比較不一定,通常會安排一個小時左右,讓你更加了解你要加入的研究所,同時他們也會問你一些未來方向的問題。

與一群學生見面不是每個學校都會作的,有時候是與一群學生吃午飯 (在job talk完),有時候是另外安排時間 (像在某堂必修課之後),讓學生與老師能夠交流。

準備時間

一般而言,在通知你campus interview時,會給你幾個時間選擇,而決定日期到你去之前,就是你的準備時間。準備時間通常在三個禮拜左右,不過我也聽過更短的準備時間。

在這段準備時間,有很多事情必須作。這部分另文分享。

Job talk

準備時間雖然有三個禮拜,但光準備job talk就會花掉你大半的時間。如果你同時有多個campus interview,那你最好每個interview能準備稍稍不一樣的job talk,讓你的研究能更符合學校的期待與要求。

Job talk 一定要反覆練習,最好在不同的群眾前報告。對於一個剛畢業/快畢業的博士生來說,你如果能找到faculty job,對學校來說也是榮譽。請厚著臉皮尋求老師協助,請老師與同學來參加你的練習。我想練習是不嫌多的,至少作三次練習,每次作完之後再根據其它人的意見適度修改,讓你的job talk 更好。

(待續)…

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Stata: 字串變成小寫

在輸入資料的時候,有時候團隊有不同人輸入,大小寫會不一致。當幾個資料檔想要match起來的時候,就會match不起來。這時候,不妨將資料全部標準化,字串全部變成小寫。

這部分很簡單,一個變數只要一行就可以搞定。如果原本的變數叫name的話,那一行程式就是:

replace name = strlower(name)

這樣就可以解決大小寫不一致的問題了。…

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計算 Effect Size:p 值顯著了,還要看什麼?

「你的結果 p < .05,但 effect size 呢?」

這是我在回審稿意見時,最常打的一句話。

很多研究生花了大量時間讓 p 值顯著,卻沒想到審稿人還想看一個數字。為什麼?

p 值告訴你「有沒有」,Effect Size 告訴你「有多大」

p 值受樣本數影響極大。樣本夠大,幾乎任何差異都能顯著。

但「顯著」不等於「重要」。一個 0.1 分的差距,樣本大到一定程度,p 也可以 < .001。

Effect size 才是真正告訴你:這個效果,在實際上有多大、有多重要。

最常用的 Effect Size:
Cohen's d 效應值解讀標準
Cohen’s d

適用情境:兩組平均數比較(如實驗組 vs 控制組的後測差異)

公式:

d = (M實驗組 − M控制組) ÷ SD合併

其中 SD合併的算法:

SD合併 = √[(SD實驗組² + SD控制組²) ÷ 2]

📊 舉例:M實驗 = 24,M控制 = 20,SD實驗 = 5,SD控制 = 4

  • SD合併 = √[(25 + 16) ÷ 2] = √20.5 ≈ 4.53
  • d = (24 − 20) ÷ 4.53 ≈ 0.88

怎麼解讀 d 值?

Cohen(1988)提供的參考標準(教育研究中常用):

  • d = 0.2 → 小效果(small)
  • d = 0.5 → 中效果(medium)
  • d = 0.8 → 大效果(large)

⚠️ 這只是參考值,不同領域有不同的基準。教育研究中,d = 0.4 就已經算有實務意義了(Hattie, 2009)。

懶人計算工具

不想手動算?這個線上工具直接幫你算:

🔗 Campbell Collaboration Effect Size Calculator

把平均值和標準差輸進去,直接出 d 值,還支援多種計算方式。

其他類型的 Effect Size

Cohen’s d 只是其中一種。依統計方法不同,有不同的 effect size:

  • r(相關係數):r = 0.1 小,r = 0.3 中,r = 0.5 大
  • η²(eta squared):ANOVA 用,說明組間變異佔總變異的比例
  • ω²(omega squared):比 η² 更保守的版本,大樣本推薦
  • Odds Ratio:邏輯回歸、勝算比分析常用

meta-analysis 中計算 effect size 的方式更複雜,建議參考 Borenstein et al.…

計算 Effect Size:p 值顯著了,還要看什麼? Read More »

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