Jaké jsou nejlepší tipy pro analýzu dat?

Analýza dat je běžná, když vědci kontrolují informace shromážděné pro konkrétní studii. Vědci shromažďují mnoho různých typů dat. Nejlepší tipy pro analýzu dat zahrnují vytvoření plánu pro sběr dat, rozdělení dat do skupin, uspořádání dat po jejich načtení a výpočet popisné statistiky. Vědci mají často svobodu pracovat se svými údaji tak, jak si přejí, protože mají nad výzkumným procesem největší kontrolu. Analýza dat může trvat různá množství času v závislosti na velikosti datové skupiny.

Zahájení výzkumného procesu začíná rozhodnutím, který typ dat pomůže podpořit hypotézu výzkumu. Vědci potřebují vytvořit plán, pro který budou data shromažďována a jak je budou shromažďovat. Tento plán bude obsahovat kompletní kroky, které povedou celý proces zpracování dat od začátku do konce. Změny plánu mohou nastat, když vědec během studie zjistí nová nebo alternativní data. Analýza údajů se také může změnit, pokud se výzkumný pracovník rozhodne změnit plán sběru dat.

Jakmile má vědec data v ruce, začíná analýza dat rozdělením informací do skupin. Dva nejběžnější datové typy jsou kvalitativní a kvantitativní. Předchozí styl je méně matematický a může být trochu obtížnější jej analyzovat. Kvantitativní data umožňují více matematický přístup ve fázi analýzy. Rozdělení shromážděných dat do těchto dvou skupin umožňuje vědcům rozhodnout, jaké nástroje použít během analýzy.

Organizace dat jednou rozdělených do skupin je často jednou z nejobtížnějších procesů při analýze dat. Vědci se musí rozhodnout, která data je třeba zahrnout a které jednotlivé datum musí být zahrnuto do tabulek nebo jiných analytických nástrojů. Například výzkumný pracovník, který studuje demografii, může organizovat data podle rasy, pohlaví, příjmu atd. Jak může analýza dat ovlivnit studii, může také hrát roli v její organizaci. Stručně řečeno, je nezbytný správný plán pro analýzu dat, aby se zabránilo zavádění chyb nebo zkreslení do studie.

Popisná statistika patří mezi nejčastější výstup při analýze dat. Tyto statistiky často zahrnují střední, střední a režim spolu se standardní odchylkou a rozptylem. Tyto datové skupiny umožňují vědcům mít základnu pro další analýzu. Povaha těchto statistik je stejná jako jejich jméno; Jednotlivé statistiky mají za cíl popsat informace získané prostřednictvím výzkumných metod. Jakmile vědci vypočítají počáteční statistiky, mohou v případě potřeby jít se stejnou analýzou do stejné analýzy.