1. 패턴과 트렌드 :
* 데이터에 반복되는 테마 나 관계가 있습니까? 여기에는 상관 관계, 클러스터 또는 특이 치를 식별하는 것이 포함될 수 있습니다.
* 데이터 포인트는 시간이 지남에 따라 또는 다른 그룹에서 특정 패턴 또는 추세를 따릅니다. 이것은 원인과 효과 관계 또는 더 넓은 현상을 암시 할 수 있습니다.
2. 중요한 차이점 :
* 그룹이나 조건 사이에 상당한 차이가 있습니까? 이것은 치료 나 중재가 실질적인 영향을 미쳤는지 여부를 결정하는 데 중요합니다.
* 관찰 된 데이터 사이에 통계적으로 유의 한 차이가 있고 우연히 예상되는 것은 무엇입니까? 이것은 원인으로 임의의 변화를 배제하는 데 도움이됩니다.
3. 가설에 대한 지원 또는 거부 :
* 데이터를 지원하거나 과학자의 원래 가설을 반박합니까? 분석은 초기 예측을 확인하거나 거부 할 증거를 제공해야합니다.
* 데이터가 가설을 뒷받침하지 않으면 어떤 대안 적 설명을 고려할 수 있습니까? 초기 가설이 부정확 한 경우 분석은 새로운 길을 탐색 할 수있을 정도로 유연해야합니다.
4. 특이 치와 이상 :
* 전체 추세에서 비정상적으로 보이거나 크게 벗어나는 데이터 포인트가 있습니까? 이러한 특이 치는 데이터 수집의 오류가 될 수 있지만 추가 조사를 보장하는 흥미로운 현상을 나타낼 수도 있습니다.
5. 통계적 유의성 :
* 관찰 된 차이 또는 관계는 통계적으로 유의미합니까? 이는 결과가 우연인지 또는 실제 효과로 인한 것인지 확인하는 데 도움이됩니다.
* 분석과 관련된 p- 값은 무엇입니까? 낮은 p- 값 (일반적으로 0.05 미만)은 통계적으로 유의 한 결과를 나타냅니다.
6. 효과 크기 :
* 관찰 된 효과는 얼마나 강한가? 이것은 통계적 중요성 이상의 결과의 실질적인 중요성을 평가하는 데 도움이됩니다.
* 차이 또는 관계의 크기는 얼마입니까? 큰 효과 크기는 강한 관계를 암시하는 반면, 작은 효과 크기는 약한 관계를 시사합니다.
7. 맥락과 가정 :
* 데이터의 한계와 분석은 무엇입니까? 데이터 수집 방법의 잠재적 편향, 가정 및 사용 된 통계 기술을 고려하는 것이 중요합니다.
* 분석은 더 넓은 과학적 맥락에 어떻게 적합합니까? 결과는 현장의 기존 지식과 이론에 비추어 해석되어야합니다.
이러한 주요 요소를 찾아서 과학자들은 데이터에서 의미있는 결론을 도출하고, 추가 연구를위한 영역을 식별하며, 과학적 이해의 발전에 기여할 수 있습니다.
