Metody analizy danych to kwestie, którymi zajmuje się statystyka. Statystyka ma na celu badanie, pozyskiwanie i prezentowanie zjawisk, zwłaszcza tych uznawanych za masowe.

Ze statystyką, a przynajmniej jej podstawami, mają styczność studenci prawie wszystkich kierunków, zarówno ścisłych, jak i społecznych. Niewiarygodne? A jednak prawdziwe! Statystyka to przecież przede wszystkim obserwacja świata, weryfikowanie teorii dotyczących powstawania i charakteru różnego rodzaju zjawisk. Każdy badacz potrzebuje bowiem narzędzi, które pomogą mu w analizie obszarów, jakimi się zajmuje. Trudno zatem zanegować kluczową rolę statystyki w nauce sensu stricto!

W statystyce istnieje szeroki wachlarz metod analizy danych. Sama analiza danych jest definiowana przez zbieranie, badanie, czyszczenie, przekształcanie i modelowanie danych. Ten przewodnik skupi się na metodach eksploracji i modelowania - co oznacza, że ​​daje wgląd w to, jak zapoznać się z różnymi typami danych, aby zdecydować, które testy przeprowadzić na zbiorze danych.

Jeżeli chcesz poznać podstawowe pojęcia i metody, skup się uważnie i czytaj dalej! Przed tobą garść elementarnej wiedzy, której zdobycie ułatwi ci dalsze zbieranie informacji, naukę i praktyczne zastosowanie statystyki!

Czym Są Badania Empiryczne?

Bez wątpienia czymś, o czym musisz mieć pojęcie, jeśli rozważasz podjęcie studiów na uczelni wyższej lub stoisz właśnie przed pisaniem pracy licencjackiej, inżynierskiej czy magisterskiej.

Badania empiryczne to takie, które prowadzi się w praktyczny sposób. Oparte są na realnym doświadczeniu. Nie wystarczy zatem wiedza teoretyczna choć im większa - tym łatwiej takie badanie zaplanować i przeprowadzić.

Czy istnieją jakieś ograniczenia w prowadzeniu takich badań? Jeśli chodzi o ich obszar, to bardzo niewiele. Badania mogą dotyczyć zjawisk, problemów, osób, chorób... Tak naprawdę każdego wyimka rzeczywistości, w której funkcjonujemy.

Aby przeprowadzić je właściwie, należy bazować na odpowiedniej metodologii i dbać o każdą z kolejnych procedur.

I tak, po kolei, przejść należy przez postawienie pytań badawczych, określenie problemu badawczego. Później stawia się hipotezy, określa zmienne, wybiera metodę i narzędzia, a następnie opisuje proces realizacji badania. Kolejnym krokiem jest analiza danych statystycznych. Żadnego z etapu nie wolno pominąć, ale to dopiero ten ostatni dostarcza faktycznych informacji o wynikach badania. Jeżeli zatem od statystyki nie da się uciec, należy ją polubić - a przynajmniej zrozumieć! Oto służymy pomocą!

Metody Analizy Danych

Po zebraniu danych pierwszym krokiem w jakiejkolwiek analizie danych powinno być zrozumienie, co oznaczają wszystkie zmienne oraz czy są one ilościowe czy jakościowe.

Warto wiedzieć, że zmienne dzielimy na dwie grupy:

  • zmienne zależne

To te zmienne, które mierzymy jako badacze (najczęściej w naukach społecznych, takich jak psychologia lub socjologia). W literaturze przedmiotu można spotkać się również z nazwą zmienne wyjaśniane - znaczy to dokładnie to samo co zmienne zależne.

  • zmienne niezależne

To te zmienne, którymi manipulujemy przeprowadzając badanie. Pozostają pod naszą kontrolą, ponieważ próbujemy wykazać ich związek ze zmiennymi zależnymi. (Zmienne niezależne to inaczej zmienne wyjaśniające.)

Dane ilościowe i jakościowe powinny być testowane i interpretowane w różny sposób, dlatego ważne jest wcześniejsze zdefiniowanie zmiennych. Większość programów statystycznych, takich jak SPSS, zrobi to automatycznie. Obsługa tego programu nie należy do najłatwiejszych, zwłaszcza dla komputerowych laików. Jeżeli natomiast sprawnie poruszasz się w Excelu, SPSS nie powinien nastręczyć ci szczególnych trudności.

Ważne jest jednak, aby samodzielnie przejrzeć każdą zmienną, aby ustalić, czym jest każda zmienna i dlaczego jest to interesujące dla twojej analizy.

Jednym ze sposobów, jest przeprowadzenie analizy eksploracyjnej. Najczęstszym sposobem rozpoczęcia eksploracji danych jest wyodrębnienie niektórych statystyk opisowych. Pamiętaj, że taką wiedzę na temat ekstrakcji możesz uzyskać z kursu statystycznego. Statystyki opisowe można zgłaszać numerycznie lub za pomocą pomocnych wizualizacji. Niektóre przykłady raportowania numerycznego można znaleźć przy obliczaniu średniej, mediany i odchylenia standardowego. Z drugiej strony możesz także zgłaszać opisy wizualnie. Graficzne reprezentacje nie przetworzonych danych mogą obejmować wykresy słupkowe, wykresy kołowe i tabele korelacji.

Po przeprowadzeniu tej analizy eksploracyjnej powinieneś sprawdzić, czy dane spełniają założenia wymagane przez każdy test. Jest to konieczny krok: zrozumienie opisów twoich danych pomoże ci zrozumieć, które testy należy wykonać.

mężczyzna używający tabletu by zbadać dane statystyczne
Wizualizacja danych może pomóc w ich zrozumieniu. (Źródło: Unsplash)

Testowanie Hipotez: Różnica Między Hipotezą a hipotezą zerową

Jako badacz istnieje wiele sposobów na rozpoczęcie analizy danych. Gromadzenie danych może być istotną częścią twojego projektu - jednak, aby rozpocząć tworzenie projektu badawczego, ważne jest, aby najpierw sformułować pytanie badawcze na podstawie obserwacji określonej populacji. Najczęściej to pytanie badawcze podaje się jako hipotezę. Testowanie hipotez, jakie znamy dzisiaj, zostało spopularyzowane przez statystyków Jerzego Neymana i Egona Pearsona w latach 30. XX wieku. Hipotezy w statystyce są zwykle stwierdzeniem o zestawie danych, gdzie testowanie hipotez jest metodą badawczą, która sprawdza, czy prawdopodobieństwo tego stwierdzenia jest prawdziwe.

W połączeniu z dowolną hipotezą nazywana jest hipoteza zerowa. Hipoteza zerowa to stwierdzenie dotyczące populacji próbnej, które ogólnie stwierdza, że ​​różne badane grupy nie mają ze sobą żadnego związku. To właśnie hipoteza zerowa będzie podlegała w badaniu sprawdzeniu!

W zależności od tego, czy przeprowadzasz analizę danych ilościowych, czy jakościową, zarówno hipoteza, jak i zerowa hipoteza ulegną zmianie. Aby zdecydować, jakie pytanie zadasz, ważne jest, aby zdecydować, które zmienne cię interesują.

Na przykład, jeśli przeprowadzasz analizę wariancji lub ANOVA, twoje hipotezy byłyby następujące:

  • H1: średnia zmiennej zależnej nie jest taka sama we wszystkich grupach
  • H0: średnia zmiennej zależnej jest taka sama we wszystkich grupach

Pomocne może być sprawdzenie poziomu w analizie statystycznej, patrząc na problemy z ćwiczeniami online!

Należy zatem przyjąć odpowiedni poziom istotności. Należy mieć świadomość, że stosowanie określonych procedur statystycznych nie prowadzi do stwierdzenia, czy dana hipoteza jest prawdziwa - chodzi o porównanie prawdziwej wartości szacowanego parametru z wartością otrzymaną z próby. Dlatego tak ważne jest przyjęcie określonego poziomu istotności.

W tym procesie szczególnie niebezpieczne jest popełnienie dwóch błędów:

  • błędu pierwszego rodzaju (odrzucenie hipotezy zerowej mimo jej prawdziwości)
  • błędu drugiego rodzaju (przyjęcie fałszywej hipotezy zerowej

Kolejnym krokiem w statystycznej analizie jest wybór właściwego narzędzia - w tym przypadku testu, którego celem wykonania będzie dalsza weryfikacja hipotezy.

Następny etap - gdy mamy już obliczoną wartość testu na podstawie wyników z próby - to znajdowanie wartości krytycznej. W tym celu konieczne jest skorzystanie z odpowiedniej tabeli i odczytanie wartości, które nas interesują.

Pozostaje już tylko odrzucić lub przyjąć hipotezę.

Finisz natomiast to interpretacja wyników.

Wielowymiarowe Metody Analizy

Istnieje wiele różnych metodologii, które można zastosować podczas testowania hipotez wielowymiarowych. Wybrana metodologia będzie w dużym stopniu zależeć od tego, jakie pytanie chcesz rozwiązać i jakie masz rodzaje zmiennych. W zależności od zastosowanej strategii zmieni się cel analizy. Porównując te różne metody, będziesz mógł wybrać odpowiedni rodzaj testu statystycznego do zastosowania. Tam, gdzie metody wielowymiarowe zależności obejmują hipotezy, metody wielowymiarowe zależności nie radzą sobie z testowaniem hipotez.

wielowymiarowe testy statystyczne
Analiza danych za pomocą wielowymiarowych testów statystycznych. (Źródło: Unsplash)

Metody Wielowymiarowe Zależności

Metody wielowymiarowe zależności są potężnymi analizami, które mają na celu opisanie związku między jedną lub większą liczbą zmiennych zależnych a kilkoma zmiennymi niezależnymi. Najpopularniejsze metody wielowymiarowe zależności to:

MetodaCelHipotezaZmienne
Regresja wielokrotnaAby znaleźć związek między dwiema lub więcej zmiennymi i użyć tych informacji do oszacowania wartości zmiennej zależnej.Hipoteza: zmienne zależne mają wpływ na zmienną niezależną
Hipoteza zerowa: zmienne zależne nie mają wpływu
Jedna zależna zmienna skali z wieloma niezależnymi zmiennymi skali
Wielowymiarowa analiza wariancji (MANOVA)Aby sprawdzić, czy dwie zmienne jakościowe mają wpływ na dwie zmienne skali.Hipoteza: Istnieje wpływ jednej lub obu zmiennych jakościowych na zmienne skali.
Hipoteza zerowa: brak efektu
Dwie zmienne zależne od skali i dwie zmienne kategorialne
Analiza dyskryminacyjnaAby określić, czy jedna lub więcej grup jest różnych i na jakich zmiennych grupy są najbardziej różne.Hipoteza: grupy różnią się pod względem zmiennej zależnej
Hipoteza zerowa: grupy nie różnią się pod względem zmiennej zależnej
Jedna zależna zmienna kategorialna i dwie lub więcej niezależnych zmiennych skali

Metody Wielowymiarowe Niezależności

Współzależne metody wielowymiarowe mają na celu interpretację zestawu zmiennych jako grupy. Nie rozróżnia się tutaj, czy jedna zmienna jest niezależna czy zależna. Najpopularniejsze metody wielowymiarowe współzależności to:

MetodaUżycieZmienna
Analiza czynnikowaZagęszczenie informacji, jeśli istnieje wiele zmiennych, w celu zredukowania wielu pojedynczych zmiennych do kilku wymiarówSkala lub zmienne porządkowe
Analiza skupieńAby przypisać cechy do grup zmiennych, aby każda grupa była podobna w odniesieniu do tych cech, a same grupy były odrębneSkala lub kategoria, ale interpretacja będzie trudniejsza z mieszanką zmiennych

Jak Interpretować Wartość R do Kwadratu i Wartość P.

Podczas interpretacji hipotez ważne jest zrozumienie rodzaju przeprowadzonego testu. Zazwyczaj interpretacja wyników będzie przebiegać zgodnie ze sposobem, w jaki wyniki oprogramowania statystycznego wyświetlały wyniki. Zazwyczaj podsumowują te wyniki w formie tabelarycznej.

Jako przykład weźmy regresję liniową z wagą jako zmienną zależną, a dochodami, dietą i wzrostem jako zmiennymi niezależnymi. Najważniejsze wartości sprawozdawcze można znaleźć w wartości R do kwadratu i wartości p. Spójrz na tabelę poniżej, aby zobaczyć, jak interpretować każdą z nich.

AspektWynikIntepretacja
HipotezaRegresja wielokrotna gdzie:
j oznacza liczbę zmiennej zależnej
B oznacza współczynnik
H1 oznacza, że Bj nie jest równe 0 dla co najmniej jednego j
H0 to Bj = 0
H1: Dochód, dieta i wzrost mają wpływ na wagę
H0: Dochód, dieta i wzrost nie mają wpływu na wagę
Wartość R-kwadratR do kwadratu= 0.6868% zmienności masy wyjaśniono zmiennymi niezależnymi - dochodem, dietą i wzrostem - w modelu
Wartość P p = 0.0001Przy wartości p mniejszej niż 0,05 przy 0,0001 zachowujemy hipotezę i odrzucamy hipotezę zerową

Należy zauważyć, że w przypadku różnych metod wielowymiarowych korelacja światowa rzadko pojawia się poza tabelami korelacji. Pamiętaj, aby odpowiednio użyć słowa korelacja w raporcie lub papierze.

Raport badań
Opisz swoją metodologię badań w swoim raporcie. (Źródło: Unsplash)

Jak Zbudować Raport Analityczny

Wszyscy tam byliśmy: próba napisania wniosku może być zaskakująco trudna. Nie każdy naukowiec posiada lekkość w formułowaniu wypowiedzi, niektórym zdecydowanie lepiej idzie wykonywanie praktycznych zadań niż redagowanie wniosków. To bywa naprawdę denerwujące. Tej frustracji można jednak uniknąć poprzez dbałość o prawidłową strukturę raportu. Zwykle na pierwszym miejscu jest streszczenie, które jest zazwyczaj krótkim streszczeniem procesu badawczego napisanym po przeprowadzeniu badań i analiz.

Pisząc streszczenie, skoncentruj się wyłącznie na najważniejszych aspektach twojego badania. Pomiń mniej znaczące szczegóły i detale, które tylko zwiększają objętość streszczenia. Bądź merytoryczny, możliwie lakoniczny i konkretny. Objętość streszczenia nie powinna być zbyt duża, to przecież dopiero preludium do raportu!

Powinieneś przedstawić wprowadzenie do twojego projektu, ponieważ zapewni to kontekstowe ramy dla twojego artykułu. Zarysuj płaszczyznę, po której się poruszasz. Wyjaśnij niezbędne pojęcia, posiłkuj się wiedzą naukową, artykułami, jakościowymi źródłami i każdorazowo weryfikuj informację, które zamieścisz we wprowadzeniu. Nie tylko powinieneś opisać swój cel, ale także zacytować inne prace oparte na ugruntowanej teorii. Ważność tych prac jest ważna w odniesieniu do własnego eksperymentu, ponieważ powołując się na te prace, będziesz w stanie przedstawić analizę treści własnej pracy. Twoja praca z pewnością jest oparta na dokonanym wcześniej wnikliwym researchu, a hipotezy nie wzięły się z próżni. Zadbaj o to, by wprowadzenie było naprawdę jakościowe!

Następnie, jeśli byłeś badaczem w tym procesie, co oznacza, że ​​uczestniczyłeś w gromadzeniu danych, musisz podać swoją metodologię. Przy jej opisie także posiłkuj się źródłami naukowymi. Bazuj na podręcznikach do statystyki, pracach i artykułach naukowych. Dokładnie przedstaw narzędzie, z jakiego korzystałeś. Wyjaśnij, czy używałeś go w całości czy w części. Bądź skrupulatny i rzetelny. Tutaj lepiej napisać o jedno słowo za dużo niż pominąć istotne konstrukty twojej badawczej pracy! Metodyczne gromadzenie nie przetworzonych danych jest zróżnicowane i może obejmować wszystko, od ankiet, testów w laboratorium lub z internetowych baz danych - dlatego ważne jest, aby szczegółowo opisać, w jaki sposób je osiągnąłeś. Podrozdział o metodologii podziel na części. Zacznij od tego, co było dla ciebie najważniejsze, najbardziej kluczowe. Resztę uzupełnij o narzędzia pomocnicze, zamieść tam szczegółowy opis.

Część analizy twoich danych obejmie wszystko omówione wcześniej. Ta sekcja będzie zawierać analizę eksploracyjną za pomocą ustrukturyzowanych wykresów i tabel, a także różne metody statystyczne zastosowane w danych. Powinieneś jasno stwierdzić, czy twoje zmienne spełniają wszystkie założenia testów, które wykorzystujesz.

Ta część, w której analizujesz wyniki uzyskane z twoich danych, jest rdzeniem każdego pisanego artykułu i powinna być napisana w zorganizowany i jasny sposób. Każde założenie, które zostanie naruszone lub jakakolwiek transformacja zmiennej, powinno zostać odnotowane tutaj lub w załączniku, w zależności od odbiorców. Analiza danych to rdzeń twojej pracy, więc na tym etapie skoncentruj się szczególnie i zadbaj o staranność w przedstawianiu otrzymanych wyników. (O tym, jak osiągnąć lepszy efekt w tworzeniu raportu, dowiesz się pod koniec artykułu, zatem czytaj dalej!)

Jednym z łatwych sposobów rozłożenia tej części jest odróżnienie najważniejszych części analizy od reszty artykułu. Można to zrobić poprzez wyróżnienie, podkreślenie lub pogrubienie tych zwrotów.

Ostatnia część raportu powinna być poświęcona wnioskowi. Ta część powinna obejmować nie tylko podsumowanie wyników z testów, ale także ocenę samego raportu. Oznacza to, że raport powinien patrzeć na różne sposoby, w jaki mógł inaczej potraktować proces badawczy i co mógłby zrobić inaczej następnym razem. Ważne jest również dodanie, w jaki sposób można przeprowadzić dalsze badania, jeśli i kiedy ktoś chce przeprowadzić podobny test.

Jak Stworzyć Profesjonalny Raport Badawczy

meżczyźni pracujący przy komputerach
Skuteczne i sprawdzone techniki raportowania. (Źródło: Unsplash)

Niewątpliwie masz już pojęcie o statystyce, analiza danych ilościowych nie jest ci obca, podobnie jak inne metody analizy danych. Pozostaje zatem tylko dowiedzieć się, w jaki sposób przedstawiać wyniki badań tak, aby były czytelne i łatwe w odbierze przez twoją grupę docelową.

  • dostosuj charakter raportu do potrzeb odbiorców

W przypadku konstruowania raportu do pracy dyplomowej znajdź szczegółowe informacje na stronie internetowej twojej uczelni i sprawdź, jakie są wymogi!

  • zadbaj o przejrzystość i funkcjonalność

Istnieją liczne programy do tworzenia takich raportów. Możesz skorzystać z dostępnych szablonów  lub stworzyć własny, dostosowany do twoich spersonalizowanych potrzeb. Zadbaj o właściwe rozmieszczenie najważniejszych informacji. Te muszą rzucać się w oczy i dominować w twoim raporcie. Jeżeli przedstawisz wyniki w czytelny sposób, od razu jasne stanie się, że rozumiesz temat i masz do przekazania konkretne informacje. Stosuj zatem różne wielkości czcionki, linii w tabelach, używaj kursywy i pogrubienia. Pokaż swój raport komuś z rodziny i znajomemu i zapytaj, czy wygląda dobrze, czytelnie. Takie spojrzenie z dystansu może okazać się naprawdę pomocne!

  • używaj narzędzi do wizualizacji danych

Wykresy, tabele czy inne sposoby graficznego przedstawiania danych to strzał w dziesiątkę. Ich stosowanie to także okazywanie szacunku odbiorcy! Dzięki czasowi, który poświęcisz na ich wykonanie - odbiorca twojego raportu z pewnością szybciej upora się z jego przeczytaniem i zrozumieniem. Twój wysiłek się opłaci, bo chyba niewielu jest amatorów czytania bardzo długich opisów rezultatów otrzymanych w badaniu. Narzędzia służące do wizualizacji danych wcale nie muszą być trudne w obsłudze, dlatego wybierz takie, które ci pasuje i zadbaj o anturaż twojego raportu!

  • zweryfikuj poprawność raportu i dostarcz go odbiorcy!

Na koniec zawsze sprawdzenie! Jak wiadomo - ostrożności nigdy za wiele. Przy wprowadzaniu danych liczbowych naprawdę łatwo o pomyłkę. Czasami wpisanie o jednego zera za dużo może zniweczyć twoją wielomiesięczną pracę i uniemożliwić osiągnięcie celu. Dlatego zadbaj o poprawność wszystkich danych, sprawdź kilkakrotnie efekt końcowy i puść raport w świat! Lub... w pracę dyplomową.

Jeśli szukasz dodatkowych wyjaśnień lub pomocy na ten temat, sprawdź niektóre seminaria online lub poszukaj korepetytora!

Potrzebujesz nauczyciela z przedmiotu: Analiza danych ?

Oceń czy nasz artykuł był pomocny 😊

5,00/5 - 2 głos(y)
Loading...

Aleksandra

Jestem kreatywną i ciekawą świata osobą, która lubi poznawać nowe osoby i miejsca. Interesuję się sportem, muzyką, sztuką oraz literaturą amerykańską. Na co dzień udzielam korepetycji z języka angielskiego, co również jest moim hobby. W czasie wolnym chętnie podróżuję i czytam książki.