Vad är dataanalys?

Dataanalys är en praxis där rådata ordnas och organiseras så att användbar information kan utvinnas från den. Processen att organisera och tänka på data är nyckeln till att förstå vad informationen innehåller och inte innehåller. Det finns olika sätt på vilket människor kan närma sig dataanalys, och det är notoriskt lätt att manipulera data under analysfasen för att driva vissa slutsatser eller dagordningar. Av detta skäl är det viktigt att uppmärksamma när dataanalys presenteras och att tänka kritiskt på uppgifterna och de slutsatser som dras.

Rå data kan ta olika former, inklusive mätningar, enkätsvar och observationer. I sin råa form kan denna information vara oerhört användbar, men också överväldigande. Under dataanalysprocessen ordnas rådata på ett sätt som kommer att vara användbart. Exempelvis kan undersökningsresultaten räknas upp, så att människor snabbt kan se hur många som svarade på undersökningen och hur människor svarade på specifika frågor.

Under organisationen av uppgifterna uppträder ofta trender, och dessa trender kan lyfts fram i uppgifterna för att säkerställa att läsarna noterar. I en tillfällig undersökning av glasspreferenser kan till exempel fler kvinnor än män uttrycka en förkärlek för choklad, och detta kan vara en intressepunkt för forskaren. Att modellera data med hjälp av matematik och andra verktyg kan ibland överdriva sådana intressepunkter för data, vilket gör dem lättare för forskaren att se.

Diagram, grafer och textuppgifter för data är alla former av dataanalys. Dessa metoder är utformade för att förfina och destillera informationen så att läsarna kan hämta intressant information utan att behöva sortera igenom all information på egen hand. Att sammanfatta data är ofta avgörande för att stödja argument som framförs med dessa data, liksom att presentera uppgifterna på ett tydligt och förståeligt sätt. De rådata uppgifterna kan också inkluderas i form av en bilaga så att människor kan leta upp specifikationer för sig själva.

När människor möter sammanfattade data och slutsatser bör de se dem kritiskt. Att fråga var data kommer från är viktigt, liksom att fråga om provtagningsmetoden som används för att samla in data och provets storlek. Om datakällan verkar ha en intressekonflikt med den typ av data som samlas in, kan detta ifrågasätta resultaten. Likaså kan data som samlats in från ett litet prov eller ett prov som inte riktigt är slumpmässigt vara av tveksamhet. Anmärkningsvärda forskare kommer alltid att tillhandahålla information om datainsamlingstekniker som används, finansieringskällan och datainsamlingspunkten i början av analysen så att läsarna kan tänka på denna information medan de granskar analysen.