アカデミック(大学)向き? インダストリー(企業)向き?
今日も楽しい変なデータが出た。というか、繰り返した。
実験は最低3回繰り返す。これが研究の基本だ。
なぜなら、1回だけだと、ただの間違いかもしれないからだ。
ので、3回きちっと出された変なデータは、信じなくてはいけない。
さて、変なデータが出た時の人の対応はふたつある。
1. 企業向きの人
変なデータが出たとき、自分の仮説と全く違うことにがっかりする。落ち込む。
そういう人は、大学や研究所に残ってはいけません。
2. アカデミック向きの人
変なデータが出たとき、大興奮する。
「PI (Principal investigator)とポスドクの違い」で前紹介したように、うちのボスは完全アカデミック向きだ。当然といえば当然だが。
自分の今までの仮説なんていうものは放り出し、「なぜなぜ?」と考え出す。新しく仮説を考え出す。それがどんなに通説と異なっていて、突飛で、みんなに「は? 頭大丈夫?」といわれそうなものでも、「これ説明するには、こうだよきっと」と言い出す。
そしてその仮設を説明するために、実験を考え出す。
アカデミックで生きていく人達は、そんな人達だ。
企業に行くと、たぶん萎れてしまう。
さて、このデータ、どう料理しよう?
今日の教訓 アカデミックを目指すたる者、多少のびっくりデータで落ち込んではいけない。
過去のブログ
PI (Principal Investigator) とポスドクの違い
実験は最低3回繰り返す。これが研究の基本だ。
なぜなら、1回だけだと、ただの間違いかもしれないからだ。
ので、3回きちっと出された変なデータは、信じなくてはいけない。
さて、変なデータが出た時の人の対応はふたつある。
1. 企業向きの人
変なデータが出たとき、自分の仮説と全く違うことにがっかりする。落ち込む。
そういう人は、大学や研究所に残ってはいけません。
2. アカデミック向きの人
変なデータが出たとき、大興奮する。
「PI (Principal investigator)とポスドクの違い」で前紹介したように、うちのボスは完全アカデミック向きだ。当然といえば当然だが。
自分の今までの仮説なんていうものは放り出し、「なぜなぜ?」と考え出す。新しく仮説を考え出す。それがどんなに通説と異なっていて、突飛で、みんなに「は? 頭大丈夫?」といわれそうなものでも、「これ説明するには、こうだよきっと」と言い出す。
そしてその仮設を説明するために、実験を考え出す。
アカデミックで生きていく人達は、そんな人達だ。
企業に行くと、たぶん萎れてしまう。
さて、このデータ、どう料理しよう?
今日の教訓 アカデミックを目指すたる者、多少のびっくりデータで落ち込んではいけない。
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PI (Principal Investigator) とポスドクの違い
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