Κατά την ανάλυση δεδομένων που αναζητά ένας επιστήμονας;
1. Μοτίβα και τάσεις:
* Προσδιορισμός σχέσεων: Υπάρχουν συσχετίσεις μεταξύ διαφορετικών μεταβλητών; Οι αλλαγές σε μια μεταβλητή αντιστοιχούν σταθερά σε αλλαγές σε άλλη;
* Προσδιορισμός των αποκλίσεων: Υπάρχουν ασυνήθιστα σημεία δεδομένων που δεν ταιριάζουν στη γενική τάση; Αυτά θα μπορούσαν να είναι σφάλματα ή να δείχνουν ενδιαφέροντα φαινόμενα που δικαιολογούν περαιτέρω διερεύνηση.
* Οπτικοποίηση δεδομένων: Η δημιουργία γραφημάτων, διαγραμμάτων και άλλων απεικονίσεων μπορούν να αποκαλύψουν μοτίβα που μπορεί να χάσουν απλά κοιτάζοντας τους αριθμούς.
2. Στατιστική σημασία:
* Προσδιορισμός πιθανότητας: Είναι πιθανό να έχει συμβεί το παρατηρούμενο πρότυπο τυχαίας ή είναι ένα πραγματικό φαινόμενο;
* Υπολογισμός τιμών p: Αυτό βοηθά στον προσδιορισμό της πιθανότητας παρατήρησης των δεδομένων εάν δεν υπήρχε πραγματικό αποτέλεσμα. Μια χαμηλή τιμή P (τυπικά μικρότερη από 0,05) δείχνει ότι το παρατηρούμενο αποτέλεσμα είναι στατιστικά σημαντικό.
* διαστήματα εμπιστοσύνης: Αυτά παρέχουν μια σειρά από τιμές μέσα στις οποίες η πραγματική παράμετρος του πληθυσμού είναι πιθανό να ψέψει.
3. Υποστήριξη ή Αντιμετώπιση της Υπόθεσης:
* Τα δεδομένα υποστηρίζουν την αρχική υπόθεση; Ή προτείνει εναλλακτικές εξηγήσεις;
* Υπάρχουν απροσδόκητα ευρήματα; Αυτά μπορούν να οδηγήσουν σε νέα ερευνητικά ερωτήματα και οδούς εξερεύνησης.
* Μπορούν να γενικευθούν τα δεδομένα; Μπορούν να εφαρμοστούν τα ευρήματα σε άλλους πληθυσμούς ή καταστάσεις;
4. Ποιότητα δεδομένων:
* Ακρίβεια: Είναι τα σημεία δεδομένων ακριβή και αξιόπιστα; Λήφθηκαν σωστά οι μετρήσεις;
* Πληρότητα: Υπάρχουν σημεία δεδομένων που λείπουν; Υπάρχουν κενά στα δεδομένα που θα μπορούσαν να επηρεάσουν την ανάλυση;
* συνέπεια: Υπάρχουν ασυνέπειες στα δεδομένα που ενδέχεται να υποδηλώνουν σφάλματα ή προκαταλήψεις;
5. Πλεονεκτήματα και περιορισμοί:
* Ποια είναι τα πλεονεκτήματα των δεδομένων; Ποια είναι τα βασικά πλεονεκτήματα της πηγής δεδομένων και των μεθόδων που χρησιμοποιούνται για τη συλλογή τους;
* Ποιοι είναι οι περιορισμοί των δεδομένων; Ποιες είναι οι πιθανές προκαταλήψεις ή σφάλματα που θα μπορούσαν να επηρεάσουν την ανάλυση;
6. Ερμηνεία και συμπέρασμα:
* Τι μας λένε τα δεδομένα; Ποια είναι τα βασικά ευρήματα και οι επιπτώσεις τους;
* Ποια είναι τα επόμενα βήματα; Ποια περαιτέρω έρευνα απαιτείται για την αντιμετώπιση των εναπομενόντων ερωτήσεων ή για τη διερεύνηση νέων οδών;
Είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι η ανάλυση δεδομένων είναι μια επαναληπτική διαδικασία. Οι επιστήμονες συχνά πηγαίνουν ανάμεσα σε διαφορετικά στάδια, βελτιώνοντας την ανάλυσή τους καθώς αποκτούν μια βαθύτερη κατανόηση των δεδομένων και των επιπτώσεών τους.
