Hvad er de bedste tip til analyse af data?

Dataanalyse er almindelig, når forskere gennemgår oplysninger indsamlet til en bestemt undersøgelse. Forskere indsamler mange forskellige typer data. De bedste tip til analyse af data inkluderer oprettelse af en plan for dataindsamling, opdeling af data i grupper, organisering af data, når de er hentet, og beregning af beskrivende statistikker. Forskere har ofte friheden til at arbejde med deres data, som de ønsker, fordi de har mest kontrol over forskningsprocessen. Analyse af data kan tage forskellige mængder tid afhængigt af datagruppens størrelse.

At starte en forskningsproces begynder med at beslutte, hvilken type data der vil hjælpe med at understøtte en forskningshypotese. Forskere er nødt til at oprette en plan for hvilke data de skal indsamle og hvordan de vil indsamle dem. Denne plan har komplette trin, der guider hele datainformationsprocessen fra start til slut. Ændringer i planen kan forekomme, når en forsker opdager nye eller alternative data under undersøgelsen. Analyse af data kan også ændres, hvis en forsker beslutter at ændre planen for indsamling af data.

Når en forsker har data i hånden, begynder analyse af data med at opdele oplysningerne i grupper. De to mest almindelige datatyper er kvalitative og kvantitative. Den tidligere stil er mindre matematisk og kan være lidt vanskeligere at analysere. Kvantitative data giver mulighed for en mere matematisk tilgang i analysetrinnet. Opdeling af indsamlede data i disse to grupper giver forskere mulighed for at beslutte, hvilke værktøjer de skal bruge under analysen.

Organisering af data, når de først er opdelt i grupper, er ofte blandt de mest vanskelige processer, når man analyserer data. Forskere skal beslutte, hvilke data der skal inkluderes, og hvilket individuelt datum, der skal inkluderes i tabeller eller andre analyseværktøjer. For eksempel kan en forsker, der studerer demografi, organisere data efter race, køn, indkomst og så videre. Hvordan analyse af dataene vil påvirke undersøgelsen kan også spille en rolle i dens organisation. Kort sagt, en korrekt plan til analyse af data er nødvendig for at forhindre, at der indføres fejl eller bias i undersøgelsen.

Beskrivende statistik er blandt de mest almindelige output ved analyse af data. Disse statistikker inkluderer ofte gennemsnit, median og tilstand sammen med standardafvigelse og varians. Disse datagrupper giver forskere mulighed for at have en base for yderligere analyse. Arten af ​​disse statistikker er ligesom deres navn; de individuelle statistikker er beregnet til at beskrive de oplysninger, der er indsamlet gennem forskningsmetoderne. Når forskere beregner de oprindelige statistikker, kan de om nødvendigt gå nærmere ind i analysen med det samme datasæt.