1. 연구 질문에 답하기 위해 : 데이터 분석의 주요 목표는 실험 결과가 가설을 지원하거나 반박하는지 여부를 결정하는 것입니다. 여기에는 수집 된 데이터를 해석하여 통계적으로 유의 한 관계, 트렌드 또는 제안 된 아이디어에 대한 증거를 제공하는 패턴이 있는지 확인하는 것이 포함됩니다.
2. 결론을 도출하려면 : 분석을 바탕으로 연구자들은 연구중인 현상에 대한 결론을 도출 할 수 있습니다. 여기에는 변수의 영향 식별, 원인과 영향 관계 설정 또는 주제에 대한 새로운 통찰력 찾기가 포함될 수 있습니다.
3. 가설을 지원하거나 반박하기 위해 : 데이터 분석은 가설이 증거에 의해 뒷받침되는지 여부를 결정하는 데 필수적입니다. 여기에는 결과를 가설에 기초하여 예상 결과와 비교하고 결과의 통계적 중요성을 평가하는 것이 포함됩니다.
4. 예상치 못한 결과를 식별하기 위해 : 데이터 분석은 종종 원래 가설에서 예상되지 않은 예기치 않은 추세 또는 패턴을 보여줍니다. 이는 추가 조사를위한 새로운 연구 질문과 길로 이어질 수 있습니다.
5. 향후 연구를 개선하기 위해 : 연구자들은 데이터를 조사함으로써 실험 설계 또는 데이터 수집 방법에서 잠재적 약점을 식별 할 수 있습니다. 이를 통해 이러한 한계를 해결하여 미래의 연구를 개선 할 수 있습니다.
6. 결과를 전달하려면 : 데이터 분석을 통해 연구원들은 실험 결과를 더 넓은 과학계에 전달하기 위해 그래프, 테이블 및 통계적 측정을 사용하여 명확하고 간결한 방식으로 결과를 제시 할 수 있습니다.
7. 과학적 지식에 기여하기 위해 : 증거 기반 결론을 제공함으로써 데이터 분석은 자연 세계에 대한 과학적 지식과 이해를 발전시키는 데 도움이됩니다.
요약하면, 실험 데이터 분석은 결과 해석, 결론을 도출, 가설 지원 또는 반박, 예상치 못한 결과 식별, 미래의 연구 개선, 소통 결과 및 과학적 지식에 기여하는 데 필수적입니다.
