データを分析するための最良のヒントは何ですか？

comers研究者が特定の研究のために収集された情報をレビューしている場合、データ分析は一般的です。研究者はさまざまな種類のデータを収集します。データを分析するための最良のヒントには、データの収集計画の作成、データのグループへの分離、取得後のデータの整理、および記述統計の計算が含まれます。研究者は、研究プロセスを最もコントロールしているため、希望どおりにデータを操作する自由があることがよくあります。データの分析には、データグループのサイズに応じて異なる時間がかかる場合があります。研究者は、どのデータを収集する計画とそれがどのように収集されるかを作成する必要があります。この計画には、データ情報プロセス全体を最初から最後まで導く完全な手順があります。研究者が研究中に新しいまたは代替データを発見したときに、計画の変更が発生する可能性があります。研究者がデータの収集計画を変更することを決定した場合、データの分析も変更される場合があります。最も一般的な2つのデータ型は、定性的で定量的です。前者のスタイルは数学的ではなく、分析が少し難しい場合があります。定量的データにより、分析段階でより数学的なアプローチが可能になります。収集したデータをこれら2つのグループに分離することで、研究者は分析中に使用するツールを決定できます。研究者は、どのデータが含まれる必要があるか、どの個々のデータムをテーブルまたはその他の分析ツールに含める必要があるかを決定する必要があります。たとえば、人口統計を研究している研究者は、人種、性別、収入などによってデータを整理することができます。データを分析することが研究にどのように影響するかも、その組織において役割を果たす可能性があります。要するに、エラーやバイアスが研究に導入されるのを防ぐために、データを分析するための適切な計画が必要です。これらの統計には、多くの場合、平均、中央値、モードと標準偏差と分散が含まれます。これらのデータグループにより、研究者はさらなる分析のためのベースを持つことができます。これらの統計の性質は、彼らの名前のようなものです。個々の統計は、研究方法を通じて収集された情報を説明することを目的としています。研究者が初期統計を計算すると、必要に応じて同じデータセットを使用して分析にさらに入ることができます。