Κατά την ανάλυση δεδομένων που αναζητά ο επιστήμονας;
1. Μοτίβα και τάσεις:
* Υπάρχουν κάποια επαναλαμβανόμενα θέματα ή σχέσεις στα δεδομένα; Αυτό θα μπορούσε να περιλαμβάνει τον εντοπισμό συσχετισμών, συστάδων ή υπερβολικών τιμών.
* Τα σημεία δεδομένων ακολουθούν ένα συγκεκριμένο πρότυπο ή τάση με την πάροδο του χρόνου ή σε διαφορετικές ομάδες; Αυτό θα μπορούσε να υποδηλώνει μια σχέση αιτίας και αποτελέσματος ή ένα ευρύτερο φαινόμενο στο παιχνίδι.
2. Σημαντικές διαφορές:
* Υπάρχουν σημαντικές διαφορές μεταξύ ομάδων ή συνθηκών; Αυτό είναι σημαντικό για τον προσδιορισμό του εάν μια θεραπεία ή παρέμβαση είχε πραγματικό αποτέλεσμα.
* Υπάρχουν στατιστικά σημαντικές διαφορές μεταξύ των παρατηρούμενων δεδομένων και των αναμενόμενων τυχαίας; Αυτό βοηθά να αποκλειστεί η τυχαία παραλλαγή ως αιτία.
3. Υποστήριξη ή απόρριψη υποθέσεων:
* Υποστηρίζουν τα δεδομένα ή αντικρούουν την αρχική υπόθεση του επιστήμονα; Η ανάλυση θα πρέπει να παρέχει στοιχεία είτε να επιβεβαιώσει είτε να απορρίψει την αρχική πρόβλεψη.
* Εάν τα δεδομένα δεν υποστηρίζουν την υπόθεση, ποιες εναλλακτικές εξηγήσεις θα μπορούσαν να ληφθούν υπόψη; Η ανάλυση θα πρέπει να είναι αρκετά ευέλικτη για να διερευνήσει νέες οδούς εάν η αρχική υπόθεση αποδειχθεί εσφαλμένη.
4. Εξάλειες και ανωμαλίες:
* Υπάρχουν σημεία δεδομένων που φαίνονται ασυνήθιστα ή αποκλίνουν σημαντικά από τη συνολική τάση; Αυτές οι υπερβολές θα μπορούσαν να είναι σφάλματα στη συλλογή δεδομένων, αλλά θα μπορούσαν επίσης να αντιπροσωπεύουν ενδιαφέροντα φαινόμενα που δικαιολογούν περαιτέρω διερεύνηση.
5. Στατιστική σημασία:
* Οι παρατηρούμενες διαφορές ή οι σχέσεις στατιστικά σημαντικές; Αυτό βοηθά να διαπιστωθεί εάν τα αποτελέσματα είναι πιθανό να οφείλονται στην τύχη ή σε πραγματικό αποτέλεσμα.
* Ποια είναι η τιμή p που σχετίζεται με την ανάλυση; Μια χαμηλή τιμή P (τυπικά μικρότερη από 0,05) δείχνει ένα στατιστικά σημαντικό αποτέλεσμα.
6. Μέγεθος αποτελέσματος:
* Πόσο ισχυρό είναι το παρατηρούμενο αποτέλεσμα; Αυτό βοηθά στην αξιολόγηση της πρακτικής σημασίας των ευρημάτων πέρα από τη στατιστική σημασία.
* Ποιο είναι το μέγεθος της διαφοράς ή της σχέσης; Ένα μεγάλο μέγεθος του αποτελέσματος υποδηλώνει μια ισχυρή σχέση, ενώ ένα μικρό μέγεθος αποτελέσματος υποδηλώνει μια ασθενέστερη σχέση.
7. Πλαίσιο και υποθέσεις:
* Ποιοι είναι οι περιορισμοί των δεδομένων και της ανάλυσης; Είναι σημαντικό να εξεταστεί οι πιθανές προκαταλήψεις, οι υποθέσεις και οι περιορισμοί των μεθόδων συλλογής δεδομένων και των στατιστικών τεχνικών που χρησιμοποιήθηκαν.
* Πώς ταιριάζει η ανάλυση στο ευρύτερο επιστημονικό πλαίσιο; Τα αποτελέσματα πρέπει να ερμηνεύονται υπό το πρίσμα της υπάρχουσας γνώσης και θεωρίας στον τομέα.
Αναζητώντας αυτά τα βασικά στοιχεία, οι επιστήμονες μπορούν να αντλήσουν σημαντικά συμπεράσματα από τα δεδομένα τους, να εντοπίζουν τομείς για περαιτέρω έρευνα και να συμβάλλουν στην πρόοδο της επιστημονικής κατανόησης.
