1. 설명 통계 :
* 주파수 분포 : 이 방법에는 각 값 또는 범주가 얼마나 자주 나타나는지 표시하여 데이터를 요약하는 것이 포함됩니다. 테이블, 차트 (막대 그래프, 히스토그램) 또는 주파수 다각형으로 표시 될 수 있습니다.
* 중심 경향의 측정 : 이들은 데이터의 일반적인 또는 평균 값을 설명하는 데 사용됩니다. 일반적인 측정에는 평균, 중앙값 및 모드가 포함됩니다.
* 변동성 측정 : 이것들은 데이터가 얼마나 퍼져 있는지 설명합니다. 일반적인 측정에는 범위, 분산 및 표준 편차가 포함됩니다.
2. 추론 통계 :
* 가설 테스트 : 이 방법은 실험 결과가 통계적으로 유의한지 확인하는 데 사용되며, 이는 우연히 발생하지 않을 것입니다.
* 신뢰 구간 : 이들은 실제 모집단 매개 변수가있을 가능성이있는 다양한 값을 제공합니다.
* 회귀 분석 : 이 기술은 둘 이상의 변수 간의 관계를 조사하는 데 사용됩니다. 다른 변수의 값을 기준으로 한 변수의 값을 예측하는 데 사용할 수 있습니다.
* 분산 분석 (ANOVA) : 이 통계 테스트는 둘 이상의 그룹의 평균을 비교하는 데 사용됩니다. 그룹간에 상당한 차이가 있는지 확인하는 데 사용될 수 있습니다.
3. 질적 데이터 분석 :
* 주제별 분석 : 이 접근법은 데이터에서 반복되는 테마 또는 패턴을 식별하는 것을 포함합니다.
* 내용 분석 : 이 방법에는 텍스트, 이미지 또는 기타 형태의 커뮤니케이션 내용을 체계적으로 분석하는 것이 포함됩니다.
* 근거 이론 : 이 접근법은 데이터 자체를 기반으로 이론적 개념을 개발하는 것이 포함됩니다.
4. 전문 기술 :
* 이미지 분석 : 여기에는 소프트웨어를 사용하여 현미경 이미지 또는 위성 이미지와 같은 이미지를 분석하는 것이 포함됩니다.
* 생물 정보학 : 이 분야는 컴퓨터 과학을 사용하여 DNA 서열 또는 단백질 구조와 같은 생물학적 데이터를 분석합니다.
* 기계 학습 : 여기에는 알고리즘을 사용하여 데이터에서 학습하고 예측 또는 분류를 수행하는 것이 포함됩니다.
도구 너머 :
* 비판적 사고 : 과학자들은 비판적 사고 기술을 사용하여 데이터를 해석하고 유효한 결론을 도출해야합니다.
* 협력 : 과학자들은 종종 다른 사람들과 협력하여 데이터를 분석하고 결과를 해석합니다.
* 복제 : 실험을 복제하고 여러 연구에서 데이터를 분석하면 결과에 대한 신뢰가 높아집니다.
예 :
과학자가 새로운 비료의 식물 성장에 미치는 영향을 연구하고 있다고 가정 해 봅시다. 그들은 다른 그룹의 식물 높이에 대한 데이터를 수집합니다 (비료가없는 대조군, 비료가 낮은 그룹, 비료가 높은 그룹).
* 설명 통계 : 과학자는 막대 그래프를 사용하여 각 그룹의 식물의 평균 높이를 시각화 할 수 있습니다.
* 추론 통계 : 그들은 t- 검정을 사용하여 대조군에서 식물의 평균 높이와 비료를받은 그룹을 비교할 수 있습니다.
* 질적 데이터 : 과학자가 식물의 전반적인 건강을 관찰하는 경우, 주제별 분석을 사용하여 잎 색이나 질병 징후와 같은 관찰에서 공통 주제를 식별 할 수 있습니다.
이러한 다양한 방법을 적용하고 결과를 비판적으로 평가함으로써 과학자들은 데이터에 대한 포괄적 인 이해를 얻고 실험에서 의미있는 결론을 도출 할 수 있습니다.
