Habrá mucha superposición entre las habilidades de un asistente de investigación y la de un investigador en general. Podría ser un asistente, pero a menudo se le exige que haga mucho del mismo trabajo con menos responsabilidad. También voy a asumir que tienes un conocimiento práctico de psicología / neurociencia. Las habilidades a continuación probablemente también funcionarán para cualquier persona que busque investigar, ya sea como asistente o doctorado.
- Programación / codificación . Esto puede ser menos obvio para algunas personas, pero en estos tiempos no puede permitirse el lujo de no tener una base en la programación si investiga. Aparte de la habilidad en sí misma, también entrenará sus habilidades para resolver problemas. HTML y CSS son útiles en ciertas configuraciones, pero recomendaría un lenguaje como Java o VB.net (o Python si lo desea). Tanto Java como VB.net son bastante fáciles de aprender y, lo que es más importante, son la base de muchas plataformas. Java ayudará con muchos productos de Google como documentos y hojas, y Android. VB.net ayudará en una gran cantidad de programas de Windows (y usted puede hacer su propio programa), lo importante es VBA en Excel, que es impresionante para la productividad.
- Estadisticas Esta es la pesadilla de muchos estudiantes universitarios. Enseñé a estudiantes de psicología de primer y segundo año y la mayoría no disfrutaba de las estadísticas. Una gran cantidad de programas de psicología y neurociencia sobrepasan las estadísticas, solo enseñan conceptos básicos como ANOVA y Regresión. Esto está bien ya que mucha gente no lo usará mucho, especialmente aquellos que se dedican al trabajo clínico. Pero si vas a investigar tienes que ir más allá de eso. Conozco a estudiantes de doctorado que aún cometen errores innecesarios en sus secciones de análisis de datos. Incluso como asistente, ayudará enormemente a conocer las diversas pruebas que pueden y deben usarse. Esto le ayudará a estructurar los datos e incluso a hacer el análisis (una actitud proactiva nunca hace daño a nadie).
- Asegúrese de al menos comprender los diseños de Análisis multivariado y Medidas repetidas , ya que son muy comunes en la investigación del mundo real.
- Los programas estadísticos como SPSS , Stata o SAS deben ser familiares, estarás trabajando mucho en al menos uno de estos.
- Estos programas también tienen opciones de sintaxis / secuencias de comandos, por lo que la programación será útil. Ser capaz de crear scripts te ahorrará un montón de tiempo. Los scripts le permiten hacer el mismo análisis una y otra vez, en caso de que agregue o cambie datos, también podrá hacer cambios leves (como cálculos, por ejemplo) sin necesidad de volver a recorrer todos los menús.
- R es un paquete más avanzado. No he conocido a muchos investigadores que usan esto, es más común en los científicos de datos. Si quieres aprender R, primero debes tener una base de programación y una comprensión sólida de las estadísticas, oh y Rstudio te facilitarán mucho la vida.
- Matlab es otro programa un poco más avanzado. Sin embargo, esto es más común en la neurociencia (cognitiva) que en la psicología. Matlab se ve un poco intimidante. Saber matemáticas, estadísticas y programación ayudará mucho aquí. Si va a trabajar con investigadores que usan EEG o fMRI, saber Matlab lo hará notar.
- Lectura y escritura científica . Este podría parecer obvio, pero a menudo se subestima. Definitivamente, debe tener un nivel avanzado o fluido de inglés tanto en lectura como en escritura (si no es su idioma nativo). Pero hay una diferencia entre el inglés y el inglés científico (o la variante científica de su idioma nativo). Hay un cierto estilo y gramática en los textos científicos que necesitas saber. Como asistente e investigador en general, necesita poder entender y comunicarse en la literatura científica.
- Hay una diferencia entre leer una revisión de la literatura y un estudio experimental. Los resúmenes, las cifras y las discusiones son puntos clave para mirar y comprender. La introducción generalmente contiene una gran cantidad de información de fondo que realmente no necesita, excepto en el último párrafo donde se explica cómo el artículo / estudio actual se suma al cuerpo de conocimiento.
- Para practicar esto, adquiera el hábito de escribir todo. Si lees un artículo o un estudio, resúmelo en tus propias palabras (sin marcar o copiar y pegar, escritura real). Esto te enseña a encontrar la información que realmente necesitas.
- Escribir también ayuda a dominar las estadísticas. Cada vez que necesito hacer un nuevo tipo de análisis, hago un esfuerzo extra para hacer una especie de mini guía para uso futuro. En el momento de esta respuesta, tengo 21 análisis separados escritos de tal manera que cualquiera puede seguirlos, por lo que el futuro solo necesita hacer un mínimo esfuerzo.
- Habilidades de investigación. Otro bastante obvio, pero vamos a mencionarlo de todos modos. Usted será la persona que realiza la recopilación de datos, el experimento, el trabajo sucio.
- Los métodos de investigación serán esenciales. Conocer el proceso científico es importante. Existen innumerables tipos diferentes de métodos utilizados en neurociencia y psicología. Tener alguna experiencia con la recopilación de datos de cuestionarios / encuestas, IQ o inventarios de personalidad, tareas de tiempo de reacción, EEG, MRI, etc. realmente ayuda. Depende un poco del tipo específico de investigación que solicite.
- La presentación de informes y la presentación de datos tiene muchas coincidencias con las estadísticas. Saber lo que está recolectando hace que su trabajo sea mucho más fácil y lo convierte en un empleado más valioso. A menudo, se espera que los asistentes resuman los datos y, si tiene suerte, incluso los presente. Entonces sepa qué significan las conclusiones y cómo conectar adecuadamente los resultados a los métodos utilizados. Puedes decir que los tiempos de reacción difieren significativamente, pero es más poderoso si puedes agregar lo que realmente significa.
- Experiencia clínica. Esto es un poco opcional, pero lo recomiendo altamente. Hará investigación con personas, tendrá que lidiar con diferentes tipos de personas, por lo que un poco de experiencia aumentará su ética de trabajo. Incluso si no quiere ir en la dirección clínica, le enseñará mucho sobre la población con la que está tratando y cómo adaptarse al individuo que está sentado frente a usted.
- Las pasantías me ayudaron aquí, tuve la opción de hacer una doble pasantía (investigación y clínica). Es mucho trabajo pero vale la pena.
- El voluntariado también puede contar, dependiendo de dónde lo hagas. Trate de hospitales, por ejemplo. Probablemente hará menos pruebas, pero aprenda a lidiar con poblaciones clínicas.
- Suerte A pesar de ser completamente increíble con un montón de experiencia y habilidades, la academia es un mercado difícil. No puedo contar el número de rechazos que he recibido, y tengo todos los puntos anteriores en espadas y algunos más. Ser sobrecalificado puede ser el rechazo más doloroso que puede obtener. La competencia también es asesinato en este mundo. Hay muchas personas talentosas e inteligentes y obtendrás un rechazo basado en otros factores además de tus habilidades. La suerte es un factor importante en cualquier aplicación, es importante no tomarla en forma personal y simplemente continuar y desarrollar sus habilidades.