Hvad er de bedste tip til analyse af data?

Dataanalyse er almindelig, når forskere gennemgår oplysninger indsamlet til en bestemt undersøgelse.Forskere samler mange forskellige typer data.De bedste tip til analyse af data inkluderer oprettelse af en plan for dataindsamling, adskillelse af data i grupper, organisering af data, når de først er hentet, og computerbeskrivende 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 størrelsen på datagruppen.

Start af en forskningsproces begynder med at beslutte, hvilken type data der vil hjælpe med at støtte en forskningshypotese.Forskere er nødt til at oprette en plan, for hvilke data de skal indsamles, og hvordan de vil samle dem.Denne plan vil have komplette trin, der styrer hele datainformationsprocessen fra start til slut.Ændringer til planen kan forekomme, når en forsker opdager nye eller alternative data under undersøgelsen.Analyse af data kan også ændre sig, hvis en forsker beslutter at ændre planen for indsamling af data.

Når en forsker har data i hånden, begynder analyse af data med at adskille informationen 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 muliggør en mere matematisk tilgang i analysestadiet.Adskillelse af indsamlede data i disse to grupper giver forskere mulighed for at beslutte, hvilke værktøjer der skal bruges under analyse.

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

Beskrivende statistikker er blandt de mest almindelige output, når man analyserer data.Disse statistikker inkluderer ofte gennemsnit, median og tilstand sammen med standardafvigelse og varians.Disse datagrupper giver forskere mulighed for at have en base til 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 har beregnet den indledende statistik, kan de om nødvendigt gå videre ind i analysen med det samme datasæt.