Was sind die besten Tipps zum Analysieren von Daten?
Datenanalysen sind häufig, wenn Forscher die für eine bestimmte Studie gesammelten Informationen überprüfen. Forscher sammeln viele verschiedene Arten von Daten. Die besten Tipps zum Analysieren von Daten umfassen das Erstellen eines Plans zum Sammeln von Daten, das Aufteilen von Daten in Gruppen, das Organisieren von Daten nach dem Abrufen und das Berechnen beschreibender Statistiken. Forscher haben oft die Freiheit, mit ihren Daten zu arbeiten, wie sie es wünschen, weil sie die meiste Kontrolle über den Forschungsprozess haben. Das Analysieren von Daten kann je nach Größe der Datengruppe unterschiedlich lange dauern.
Der Beginn eines Forschungsprozesses beginnt mit der Entscheidung, welche Art von Daten eine Forschungshypothese unterstützen. Die Forscher müssen einen Plan erstellen, für welche Daten sie Daten sammeln und wie sie sie sammeln werden. Dieser Plan enthält vollständige Schritte, die den gesamten Dateninformationsprozess von Anfang bis Ende leiten. Änderungen des Plans können auftreten, wenn ein Forscher während der Studie neue oder alternative Daten entdeckt. Das Analysieren von Daten kann sich auch ändern, wenn ein Forscher beschließt, den Plan zum Sammeln von Daten zu ändern.
Sobald ein Forscher Daten zur Hand hat, beginnt die Analyse der Daten mit der Aufteilung der Informationen in Gruppen. Die beiden häufigsten Datentypen sind qualitativ und quantitativ. Der frühere Stil ist weniger mathematisch und kann etwas schwieriger zu analysieren sein. Quantitative Daten ermöglichen einen mathematischeren Ansatz in der Analysephase. Durch die Aufteilung der gesammelten Daten in diese beiden Gruppen können die Forscher entscheiden, welche Tools während der Analyse verwendet werden sollen.
Das Organisieren von Daten in Gruppen gehört häufig zu den schwierigsten Prozessen bei der Datenanalyse. Die Forscher müssen entscheiden, welche Daten einbezogen werden müssen und welche einzelnen Daten in Tabellen oder anderen Analysewerkzeugen enthalten sein müssen. Beispielsweise kann ein Forscher, der Demografie studiert, Daten nach Rasse, Geschlecht, Einkommen usw. organisieren. Inwieweit sich die Analyse der Daten auf die Studie auswirkt, spielt möglicherweise auch in ihrer Organisation eine Rolle. Kurz gesagt, ein geeigneter Plan zur Datenanalyse ist erforderlich, um zu verhindern, dass Fehler oder Verzerrungen in die Studie einfließen.
Beschreibende Statistiken gehören zu den häufigsten Ausgaben bei der Analyse von Daten. Diese Statistiken umfassen häufig Mittelwert, Median und Modus sowie Standardabweichung und Varianz. Diese Datengruppen ermöglichen es Forschern, eine Basis für weitere Analysen zu haben. Die Art dieser Statistiken entspricht genau ihrem Namen. Die einzelnen Statistiken beschreiben die Informationen, die durch die Untersuchungsmethoden gesammelt wurden. Sobald die Forscher die anfänglichen Statistiken berechnet haben, können sie bei Bedarf mit demselben Datensatz weiter in die Analyse einsteigen.