1. 데이터 청소 및 조직 :
* 오류를 식별하고 제거하십시오. 여기에는 이상치, 불일치 또는 결 측값이 포함될 수 있습니다.
* 데이터 구성 : 여기에는 정보를 구성하기 위해 테이블, 스프레드 시트 또는 데이터베이스를 작성하는 것이 포함될 수 있습니다.
* 변환 데이터 : 때로는 데이터를 다른 형식으로 변환해야합니다 (예 :측정 값을 인치에서 센티미터로 변환).
2. 데이터 분석 :
* 설명 통계 : 데이터를 요약하기 위해 평균, 중앙값, 표준 편차와 같은 기본 측정을 계산합니다.
* 통계 테스트 : 적절한 테스트를 사용하여 변수 간의 관계를 분석하고 가설을 테스트하며 데이터를 기반으로 결론을 도출합니다.
* 시각화 : 차트, 그래프 및 기타 시각적 표현을 만들어 데이터의 패턴과 트렌드를 드러냅니다.
3. 해석과 결론 :
* 결과를 설명하십시오 : 연구 질문의 맥락에서 그 결과는 무엇을 의미합니까?
* 결론을 뽑으십시오 : 결과가 초기 가설을 지원하거나 반박합니까?
* 한계 식별 : 연구의 잠재적 약점은 무엇입니까?
* 미래의 연구 제안 : 어떤 질문이 답변되지 않으며 추가 조사가 필요합니까?
4. 의사 소통 :
* 과학 논문을 작성하십시오 : 과학 저널에 출판하기 위해 결과를 명확하고 간결한 방식으로 제시하십시오.
* 프레젠테이션 제공 : 결과를 동료, 다른 과학자 또는 일반 대중과 공유하십시오.
* 결과를 적용하십시오 : 결과를 사용하여 향후 연구, 정책 또는 관행을 알리십시오.
중요한 참고 : 이것은 일반적인 개요입니다. 사용 된 특정 단계와 방법은 연구 질문, 수집 된 데이터 유형 및 관련된 과학 분야에 따라 다릅니다.
