Τι κάνουν οι επιστήμονες κατά την ανάλυση δεδομένων;
1. Καθαρισμός και προετοιμασία δεδομένων:
* Προσδιορισμός και αφαίρεση σφαλμάτων: Αυτό περιλαμβάνει τυπογραφικά λάθη, ασυνέπειες, υπερβολικές τιμές και τιμές που λείπουν.
* Μετασχηματισμός δεδομένων: Αυτό θα μπορούσε να περιλαμβάνει μεταβαλλόμενες μονάδες, τιμές κλιμάκωσης ή δημιουργία νέων μεταβλητών.
* Οργάνωση δεδομένων: Αυτό περιλαμβάνει τη διαλογή, την ομαδοποίηση και τη δημιουργία περιλήψεων.
2. Διερευνητική ανάλυση δεδομένων (EDA):
* Οπτικοποίηση δεδομένων: Δημιουργία γραφημάτων (ιστογράμματα, οικόπεδα διασποράς, οικόπεδα κουτιού) για να αποκτήσετε πληροφορίες για τα πρότυπα και τις σχέσεις δεδομένων.
* Υπολογισμός περιγραφικών στατιστικών στοιχείων: Εύρεση μέτρων όπως μέσος όρος, μέση, τυπική απόκλιση και συντελεστές συσχέτισης για να συνοψίσουμε τα βασικά χαρακτηριστικά των δεδομένων.
3. Στατιστική ανάλυση:
* Δοκιμές υποθέσεων: Χρησιμοποιώντας στατιστικές δοκιμές (δοκιμές Τ, ANOVA, δοκιμές chi-τετραγωνικού) για να διαπιστωθεί εάν υπάρχουν ενδείξεις για την υποστήριξη ή απόρριψη μιας υπόθεσης.
* Ανάλυση παλινδρόμησης: Εξετάζοντας τη σχέση μεταξύ των μεταβλητών και την πρόβλεψη μελλοντικών αποτελεσμάτων.
* Ανάλυση ομαδοποίησης: Ομαδοποίηση παρόμοιων σημείων δεδομένων μαζί για τον εντοπισμό μοτίβων και σχέσεων.
* Μηχανική μάθηση: Εφαρμογή αλγορίθμων για την εξαγωγή μοτίβων από δεδομένα και την πραγματοποίηση προβλέψεων.
4. Ερμηνεία και επικοινωνία:
* Συμπεράσματα Σχέδιο: Συνοψίζοντας τα ευρήματα και εξηγώντας τη σημασία τους στο πλαίσιο του ερευνητικού ερωτήματος.
* Αποτελέσματα επικοινωνίας: Γράφοντας αναφορές, παρουσιάζοντας ευρήματα σε συνέδρια και δημοσιεύοντας άρθρα.
Ειδικά παραδείγματα τεχνικών ανάλυσης:
* Βιολόγοι: Μπορεί να αναλύσει τις αλληλουχίες ϋΝΑ, τις δομές πρωτεϊνών ή τα οικολογικά δεδομένα χρησιμοποιώντας εργαλεία βιοπληροφορικής και στατιστικές μεθόδους.
* Φυσικοί: Μπορεί να αναλύσει δεδομένα από πειράματα χρησιμοποιώντας μαθηματικά μοντέλα και προσομοιώσεις.
* Χημικοί: Μπορεί να αναλύσει τα φάσματα για τον εντοπισμό ενώσεων ή τη χρήση στατιστικών μεθόδων για τη βελτιστοποίηση των χημικών αντιδράσεων.
* Ψυχολόγοι: Μπορεί να αναλύσει τα δεδομένα της έρευνας χρησιμοποιώντας το στατιστικό λογισμικό για τη μελέτη της ανθρώπινης συμπεριφοράς και της γνώσης.
Εργαλεία που χρησιμοποιούνται για ανάλυση δεδομένων:
* Στατιστικό λογισμικό: R, SPSS, SAS, Stata
* υπολογιστικά φύλλα: Excel, Google Sheets
* Λογισμικό απεικόνισης δεδομένων: Tableau, Power BI
* Γλώσσες προγραμματισμού: Python, Matlab
Τελικά, οι συγκεκριμένες μέθοδοι που χρησιμοποιούν οι επιστήμονες θα εξαρτηθούν από τη φύση των δεδομένων, το ερευνητικό ερώτημα και τον επιστημονικό τομέα. Ωστόσο, τα γενικά βήματα του καθαρισμού, της εξερεύνησης, της ανάλυσης, της ερμηνείας και της επικοινωνίας δεδομένων είναι θεμελιώδεις για την επιστημονική έρευνα.
