Pasos a seguir en el análisis de datos estadísticos

June 15

Análisis estadístico de datos cubre una amplia gama de técnicas (tales como diversos tipos de regresión, análisis factorial, pruebas t, análisis de varianza, modelos multinivel, y muchos otros), y puede trabajar con una amplia gama de tipos de datos (nominal , las variables ordinales, intervalo o de razón, las variables de fecha, cuentan otras variables y) que se recoge en una variedad de formas (datos de observación, datos cuasi-experimentales, o datos experimentales).

Sin embargo, hay algunos procedimientos generales que se aplican a muchos, si no todos, de estos análisis.

instrucciones

Pasos a seguir antes de Análisis partir

1 Formular preguntas de investigación e hipótesis. Una pregunta de investigación es una pregunta que desea solicitar de los datos. Se formula como una pregunta. Por ejemplo, "¿Este fármaco a aliviar los síntomas de la depresión?" o "¿Cuáles son los componentes del trastorno de personalidad narcisista?" Una hipótesis es una afirmación acerca de lo que piensa de los datos. Por ejemplo, "Este medicamento se traducirá en una disminución de los síntomas depresivos" o "trastorno de la personalidad narcisista tendrá estos componentes."

2 Decidir qué datos se reúnen, qué instrumentos utilizar, y qué tipo de estudio para hacerlo. Este paso es fundamental. ¿Existen instrumentos que miden lo que se quiere medir? ¿Se puede hacer un experimento (es decir, se puede cambiar aleatoriamente los sujetos de tratamiento) o se le va a hacer un estudio de observación?

3 Hacer un análisis de potencia. El análisis del poder es un método para estimar la cantidad de temas que tienen que tener datos sobre el fin de tener una posibilidad razonable de encontrar un efecto que realmente existe en la población. Cuanto mayor sea el efecto, el menor número de sujetos que van a necesitar. Es, por ejemplo, más fácil de decir que los jugadores de baloncesto son más altos que los jinetes de lo que es para decir que los hombres son más altos que las mujeres.

4 Piloto probar su plan. Antes de cometer una gran cantidad de tiempo y esfuerzo a un proceso de recolección de datos completa, es una buena idea para realizar una prueba piloto del proceso con el fin de revelar problemas.

5 Diseñar una estrategia analítica que se ajuste a sus objetivos. Si tiene preguntas de investigación que no sabía cómo responder, o hipótesis que no sabe cómo poner a prueba, hacer la investigación en técnicas estadísticas. Es posible que desee consultar con un estadístico. Debe buscar estudios similares que otros han hecho.

Pasos alrededor de Recolección de Datos

6 Recopilar los datos, teniendo cuidado de grabar rarezas y posibles errores. Si algunos datos son poco comunes, pero es correcto, tenga en cuenta que.

7 Limpiar los datos. Compruebe si hay valores imposibles, como una persona que tiene 10 pies de alto viuda o un niño de 8 años. A continuación, comprobar posibles valores atípicos, o puntos muy sorprendentes. Investigar estos a la medida de lo posible.

8 Almacenar un conjunto permanente de los datos en un lugar donde no pueda eliminarse o cambiarse. Muchas veces, durante el análisis estadístico, tendrá que operar en subconjuntos de datos, o modificar los datos. Se ahorrará muchos dolores de cabeza potenciales si almacena los datos originales y luego dejarlo como está en ese lugar.

Unos pasos Análisis de los datos

9 Utilice las técnicas estadísticas formuladas en el apartado 1 para analizar los datos recogidos y limpiados en la sección 2.

10 Comprobar los resultados. ¿Es que confirman o no sean de su hipótesis? ¿Es que responda a sus preguntas de investigación? ¿Estás sorprendido? Si es así, ¿qué se puede aprender de su sorpresa?

11 Comprobar los supuestos de cualquier modelo que ha utilizado. Casi todos los métodos estadísticos hacen suposiciones. Averiguar qué supuestos los métodos que utilizó maquillaje, y comprobar ellos. Si es necesario, transformar las variables o utilizar métodos alternativos, si se violan los supuestos.


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