Suunnittele Data Analysis 3 Steps

Takaisin kun olin tekemässä psykologian tutkimusta, yksi suurimmista haasteista oli ottaa tarpeeksi tietoa. Ja vaikka tämä on luultavasti edelleen paikkansa monille kokeellisia tutkijoita varten, Internet &'; kykyä tehdä tietokokonaisuuksia saataville, se näyttää tietoja toistamaan nopeammin kuin kanit.

Nyt näen monet tutkijat kamppailevat hukuttaa on hallita ja analysoida valtavia tietomääriä.

Jo kohtalainen määrä muuttujia voisi johtaa loputon muunnelmia analyyseihin. &Ldquo; Hmm, ihmettelen jos varren pituus korreloi tuulen suunta. Entä tämä toimenpide laitoksen koko – lehtialaindeksi? Onko se korreloi tuulen suunta? &Rdquo; Tämä voi jatkua ikuisesti.

mukaan Frank Scarpaci, omistajan Project Designworks, on

“ 1: 10: 100 Sääntö:

Jokainen dollari vietetty suunnittelu ja valmistelu säästää $ 10
projektityö tai $ 100 ongelmien korjaaminen projektin tehdään. &";

Ja koska, vaikka korkeakoulujen, aika on rahaa (tai jopa arvokkaampaa) suunnittelet tilastollinen analyysi säästää loputon aikaa ja turhautumista. Tarkoitan, Käytät d pikemminkin viettää tunnin suunnittelee nyt analyysi kuin redoing sen vuoden kuluttua arvioijat kopioida sen riekaleiksi, eikö?

Paras aika suunnitella analyysi on ennen tietojen keräämisen. Tämä estää niitä (aivan liian yleinen) tilanteet, joissa huomaat tarvitaan toisen muuttujan tai sinun olisi pitänyt mitattu jotain eri mittakaavassa. Avustushakemus pakottaa voit tehdä tämän, mutta jokainen tutkimus hyötyisi.

Miten suunnitella sitä? Voit sen perustaksi tulokset voit raportoi. Sinun pitäisi jo tietää kysymyksiä haluat vastata tässä tutkimuksessa, mutta joilla se kirjoitettu luettelossa pitää sinut raiteilleen. Sinun ei tarvitse (ja pitäisi ei) vastaamaan kaikkiin kysymyksiin tiedot voisi vastata tässä tutkimuksessa.

saan suuri pääpiirteet yksinkertainen analyysi suunnitelma tulee loistava artikkeli kirjoittanut Darryl Bem kirjoittamisesta lehtiartikkeleita . Koko artikkeli on erinomainen (ja minä suosittelen sitä), mutta eniten hyötyä suunnitteluun on osa, “ Esitellessään asiasta &" ;. Tässä jaksossa kuvataan 7 vaiheet ilmoittamisesta jokainen puute. Suunnittelua varten, minä tiivistyä nämä kolmeen:

1. Valtion käsitteellinen hypoteesi pyydätte
2. Mainittava tämä hypoteesi ehdoissa muuttujia mitataan käsite
3. Listaa tilastollinen testi tai menetelmä, joka vastaa tähän kysymykseen

Yksinkertaisesti toista nämä kolme vaihetta kaikille hypoteeseja tutkimus on perustettu vastaamaan. Aloita yleisin ja tärkeitä, ja työn alas sieltä.

Doing nämä kolme vaihetta ennen kuin istua alas analysoida on kolme etua:

1. Se pakottaa valitsemaan muuttujia käytät. Valitsemalla aikaisin voit ottaa toivottuja muuttujat suuria tietomääriä, jolloin käsittelyaika paljon nopeammin. Siinä määritellään myös muuttujat joka suorittaa yhden muuttujan analyysin, ja tarkasti määrittää, mitkä muuttujat kerätä.
2. Se estää sinua tekemästä merkityksetön analyysien, säästää aikaa, energiaa ja turhautumista sekä teet artikkeli selkeämpi ja loogisempi.
3. Se tekee kirjallisesti tulososiossa tuulta.

On varmasti totta, että on olemassa paikka tutkivan data-analyysin ja joitakin yllätyksiä aina pop-up – puuttuvia tietoja, odottamaton vinossa, ja niin edelleen. Mutta saada takaisin raiteilleen on aina helpompaa, jos tiedät, mihin suuntaan Käytät uudelleen menossa.

Lisätietoja katso:

Bem, D. (2003). &Ldquo; Kirjoittaminen Empiirinen lehdessä artikla. &Rdquo; Vuonna Compleat Akateeminen: Käytännön opas Beginning Social Scientist, 2. painos. Darley, J. M., Zanna, M. P., & Roediger III, HL (toim) Washington, DC: American Psychological Association.
.