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 shromažďování dat, oddělení dat do skupin, organizování dat po získání a výpočet popisné statistiky. Vědci mají často svobodu pracovat se svými údaji, jak si přejí, protože mají největší kontrolu nad procesem výzkumu. Analýza dat může trvat různé množství času v závislosti na velikosti datové skupiny.

Zahájení výzkumného procesu začíná rozhodováním, který typ dat pomůže podpořit hypotézu výzkumu. Vědci musí vytvořit plán, pro které údaje se shromažďují a jak je shromáždí. Tento plán bude mít úplné kroky, které vedou celý proces informací o datovém procesu od začátku do konce. Změny plánu mohou nastat, když výzkumník během studie objeví nová nebo alternativní data. Analýza dat se může také změnit, pokudVýzkumník se rozhodne změnit plán shromažďování dat. Dva nejběžnější typy dat jsou kvalitativní a kvantitativní. Bývalý styl je méně matematický a může být o něco obtížnější analyzovat. Kvantitativní data umožňují matematický přístup ve fázi analýzy. Oddělení shromážděných dat do těchto dvou skupin umožňuje vědcům rozhodnout, které nástroje k použití během analýzy.

Organizace dat po rozdělení do skupin patří často mezi nejobtížnější procesy při analýze dat. Vědci se musí rozhodnout, které údaje potřebují začlenění a které jednotlivé datum musí být zahrnuto do tabulek nebo jiných analytických nástrojů. Například výzkumník, který studuje demografii, může organizovat data podle rasy, pohlaví, příjmů atd. Jak může analýza údajů ovlivnit studiihrát roli ve své organizaci. Stručně řečeno, je nezbytný správný plán pro analýzu údajů, aby se zabránilo zavedení chyb nebo zkreslení do studie.

Popisná statistika patří mezi nejběžnější výstup při analýze dat. Tyto statistiky často zahrnují průměr, střední a režim spolu se standardní odchylkou a rozptylem. Tyto datové skupiny umožňují vědcům mít základnu pro další analýzu. Povaha těchto statistik je stejně jako jejich jméno; Účelem individuálních statistik je popsat informace shromážděné prostřednictvím výzkumných metod. Jakmile vědci vypočítají počáteční statistiky, mohou v případě potřeby jít do analýzy se stejným souborem dat.