1. 설명 통계 :
* 데이터 요약 : 여기에는 평균, 중앙값, 모드, 표준 편차, 범위 및 백분위 수와 같은 측정 값을 계산하는 것이 포함됩니다. 이를 통해 데이터 배포 및 주요 기능에 대한 기본적인 이해가 제공됩니다.
* 시각화 : 히스토그램, 산점도, 박스 플롯 및 막대 차트와 같은 그래프는 시각적으로 데이터를 나타내고 패턴, 트렌드 및 특이 치를 식별하는 데 사용됩니다.
2. 추론 통계 :
* 가설 테스트 : 과학자들은 변수 간의 관계에 대한 가설을 공식화하고 통계 테스트 (예 :T- 테스트, ANOVA, 카이-제곱 테스트)를 사용하여 이러한 가설을 지원하거나 거부 할 충분한 증거가 있는지 확인합니다.
* 회귀 분석 : 이 방법은 변수 간의 관계를 탐색하며, 종종 선형 회귀를 사용하여 한 변수를 다른 변수로부터 예측합니다.
* 상관 관계 분석 : 두 변수 사이의 선형 연관의 강도와 방향을 조사합니다.
3. 질적 데이터 분석 :
* 내용 분석 : 이 방법에는 체계적으로 텍스트, 이미지 또는 기타 질적 데이터를 검사하여 테마, 패턴 및 의미를 식별합니다.
* 주제별 분석 : 컨텐츠 분석과 유사하게,이 접근법은 질적 데이터 내에서 테마 또는 패턴을 식별하고 분석하는 것을 포함합니다.
* 근거 이론 : 이 방법은 체계적인 접근 방식을 사용하여 질적 데이터에서 이론적 개념을 개발합니다.
4. 데이터 마이닝 및 머신 러닝 :
* 패턴 인식 : 알고리즘은 대형 데이터 세트에서 패턴과 관계를 식별하는 데 사용됩니다.
* 예측 모델링 : 머신 러닝 기술은 과거 데이터를 기반으로 미래의 결과를 예측하는 모델을 구축하는 데 적용됩니다.
* 클러스터링 : 데이터 포인트는 유사성에 따라 함께 그룹화되어 기본 구조를 나타냅니다.
5. 특정 징계 접근 :
* 생물학 : 시퀀싱 데이터는 유전자 발현, 단백질 상호 작용 및 진화 관계를 이해하기 위해 생물 정보학 도구를 사용하여 분석됩니다.
* 천문학 : 망원경의 이미지는 천상의 물체와 그 특성을 연구하기 위해 분석됩니다.
* 심리학 : 실험 데이터는 인간의 행동과 인식을 이해하기 위해 분석됩니다.
중요한 고려 사항 :
* 데이터 품질 : 데이터의 정확성, 신뢰성 및 완전성을 보장하는 것은 유효한 분석에 중요합니다.
* 통계 소프트웨어 : R, SPSS, SAS 및 Python과 같은 도구는 데이터 분석에 널리 사용됩니다.
* 해석과 의사 소통 : 데이터 분석은 프로세스의 일부일뿐입니다. 과학자들은 또한 결과를 해석하고 결과를 효과적으로 전달해야합니다.
요약하면, 과학자들은 특정 연구 질문과 데이터의 특성에 따라 다양한 기술을 사용하여 데이터를 분석합니다. 목표는 의미있는 통찰력을 추출하고 가설을 테스트하며 세계에 대한 지식을 구축하는 것입니다.
