Hva er de beste tipsene for analyse av data?

Dataanalyse er vanlig når forskere gjennomgår informasjon samlet inn for en bestemt studie. Forskere samler mange forskjellige typer data. De beste tipsene for å analysere data inkluderer å lage en plan for datainnsamling, skille data i grupper, organisere data når de er hentet og beregne beskrivende statistikk. Forskere har ofte friheten til å jobbe med dataene sine som de ønsker, fordi de har mest kontroll over forskningsprosessen. Det kan ta forskjellige mengder tid å analysere data avhengig av størrelsen på datagruppen.

Å starte en forskningsprosess begynner med å bestemme hvilken type data som vil hjelpe til med å støtte en forskningshypotese. Forskere må lage en plan for hvilke data de skal samle og hvordan de vil samle dem. Denne planen har komplette trinn som guider hele datainformasjonsprosessen fra start til slutt. Endringer i planen kan oppstå når en forsker oppdager nye eller alternative data under studien. Analyse av data kan også endre seg hvis en forsker bestemmer seg for å endre planen for innsamling av data.

Når en forsker har data i hånden, begynner analyse av data med å dele opp informasjonen i grupper. De to vanligste datatypene er kvalitative og kvantitative. Den tidligere stilen er mindre matematisk og kan være litt vanskeligere å analysere. Kvantitative data gir mulighet for en mer matematisk tilnærming i analysetrinnet. Å skille samlet data i disse to gruppene lar forskere bestemme hvilke verktøy de skal bruke under analysen.

Organisering av data når de er delt i grupper er ofte blant de vanskeligste prosessene når du analyserer data. Forskere må bestemme hvilke data som skal inkluderes og hvilket individuelt referansepunkt som må inkluderes i tabeller eller andre analyseverktøy. For eksempel kan en forsker som studerer demografi organisere data etter rase, kjønn, inntekt og så videre. Hvordan analyse av dataene vil påvirke studien, kan også spille en rolle i organisasjonen. Kort sagt, en riktig plan for analyse av data er nødvendig for å forhindre at feil eller skjevheter blir introdusert i studien.

Beskrivende statistikk er blant de vanligste resultatene når man analyserer data. Denne statistikken inkluderer ofte gjennomsnitt, median og modus sammen med standardavvik og varians. Disse datagruppene tillater forskere å ha et grunnlag for videre analyse. Naturen til denne statistikken er akkurat som navnet deres; den individuelle statistikken er ment å beskrive informasjonen som er samlet inn gjennom forskningsmetodene. Når forskere beregner den innledende statistikken, kan de om nødvendig gå videre inn i analysen med det samme datasettet.