Κατά την ανάλυση δεδομένων τι αναζητούν οι επιστήμονες;
Γενικές αρχές:
* μοτίβα και τάσεις: Υπάρχουν επαναλαμβανόμενα πρότυπα ή τάσεις στα δεδομένα; Αυτό θα μπορούσε να περιλαμβάνει τον προσδιορισμό των σχέσεων μεταξύ μεταβλητών, υπερβολικών τιμών ή μεταβολών στις τιμές με την πάροδο του χρόνου.
* Σημαντικές διαφορές: Υπάρχουν στατιστικά σημαντικές διαφορές μεταξύ ομάδων ή συνθηκών; Αυτό βοηθά στον προσδιορισμό εάν οι παρατηρούμενες διαφορές είναι πιθανό να οφείλονται στην τύχη ή σε πραγματικό αποτέλεσμα.
* Συλλόγους και συσχετισμοί: Οι ορισμένες μεταβλητές τείνουν να αλλάζουν μαζί; Αυτό υποδηλώνει πιθανές σχέσεις και ανάγκη για περαιτέρω έρευνα.
* Υποστήριξη για υποθέσεις: Τα δεδομένα υποστηρίζουν ή αντικρούουν τις αρχικές υποθέσεις των επιστημόνων; Αυτό είναι ένα κρίσιμο βήμα στην επιστημονική διαδικασία.
Ειδικοί παράγοντες:
για ποσοτικά δεδομένα (αριθμοί):
* Mean, Median, Mode: Αυτά τα μέτρα κεντρικής τάσης παρέχουν μια συνολική εικόνα της κατανομής δεδομένων.
* τυπική απόκλιση, διακύμανση: Αυτά τα μέτρα υποδεικνύουν την εξάπλωση ή τη μεταβλητότητα των δεδομένων.
* Ανάλυση παλινδρόμησης: Χρησιμοποιείται για τον εντοπισμό της σχέσης μεταξύ δύο ή περισσοτέρων μεταβλητών και την πρόβλεψη μελλοντικών αποτελεσμάτων.
* anova (ανάλυση διακύμανσης): Χρησιμοποιείται για να συγκρίνει τα μέσα δύο ή περισσότερων ομάδων.
* t-tests: Χρησιμοποιείται για να συγκρίνει τα μέσα δύο ομάδων.
Για ποιοτικά δεδομένα (κείμενο, εικόνες, ήχος):
* Θέματα και κατηγορίες: Προσδιορισμός επαναλαμβανόμενων θεμάτων ή κατηγοριών εντός των δεδομένων.
* κωδικοποίηση και ανάλυση: Καταρρίπτοντας τα δεδομένα σε μικρότερες μονάδες και αναθέτοντας κωδικούς για τον εντοπισμό μοτίβων.
* Ανάλυση περιεχομένου: Εξετάζοντας τη συχνότητα, την ένταση και το πλαίσιο συγκεκριμένων λέξεων ή φράσεων εντός των δεδομένων.
* Ανάλυση λόγου: Ανάλυση της γλώσσας που χρησιμοποιείται για να κατανοήσει τις υποκείμενες έννοιες και τις δομές ισχύος.
Για μικτά μέθοδοι δεδομένα:
* τριγωνισμός: Συνδυάζοντας διαφορετικούς τύπους δεδομένων για να αποκτήσετε μια πιο ολοκληρωμένη κατανόηση.
* Ενσωμάτωση: Συνδυάζοντας τα ευρήματα από ποσοτική και ποιοτική ανάλυση για την παροχή μιας πλουσιότερης εικόνας.
Επιπλέον, οι επιστήμονες αναζητούν:
* Ποιότητα δεδομένων: Είναι τα δεδομένα αξιόπιστα και ακριβή; Αυτό περιλαμβάνει την αξιολόγηση των μεθόδων συλλογής δεδομένων και των πιθανών πηγών σφάλματος.
* Ερμηνεία δεδομένων: Πώς σχετίζονται τα δεδομένα με το ερευνητικό ερώτημα και τις υπάρχουσες γνώσεις; Αυτό συνεπάγεται την εξαγωγή συμπερασμάτων και τη λήψη συμπερασμάτων με βάση την ανάλυση.
* Περιορισμοί των δεδομένων: Αναγνωρίζοντας τους περιορισμούς των δεδομένων και τον τρόπο με τον οποίο μπορεί να επηρεάσει τις ερμηνείες.
* Επιπτώσεις για μελλοντική έρευνα: Προσδιορισμός δυνητικών δυνατοτήτων για περαιτέρω διερεύνηση βάσει της ανάλυσης δεδομένων.
Τελικά, οι συγκεκριμένοι παράγοντες που αναζητούν οι επιστήμονες στην ανάλυση δεδομένων εξαρτώνται σε μεγάλο βαθμό από τη φύση των δεδομένων και το ερευνητικό ζήτημα που εξετάζεται. Ωστόσο, ο βασικός στόχος είναι να εξαγάγουμε σημαντικές γνώσεις και να αντλήσουμε έγκυρα συμπεράσματα που προωθούν την κατανόησή μας για τον κόσμο.
