1. 패턴과 트렌드 :
* 추세 식별 : 데이터 내에 일관된 변경 사항이나 관계가 있습니까? 이것은 증가, 감소, 주기적 패턴 또는 다른 변수 간의 상관 관계 일 수 있습니다.
* 특이 치 찾기 : 나머지와 크게 다른 데이터 포인트가 있습니까? 이들은 데이터 수집 또는 흥미로운 이상의 오류를 나타낼 수 있습니다.
* 분포 분석 : 데이터 포인트는 어떻게 확산됩니까? 그들은 일반적으로 분포, 왜곡 또는 바이 모달입니까? 이것은 연구중인 인구의 특성에 대한 통찰력을 제공 할 수 있습니다.
2. 관계 및 협회 :
* 상관 관계 : 다른 변수가 함께 변경됩니까? 관계가 긍정적입니까 (모두 함께 증가) 또는 음성 (다른 하나는 증가하는 반면 다른 하나는 감소)입니까?
* 원인 : 한 변수가 다른 변수에 직접 영향을 미칩니 까? 이것은 관계에 영향을 줄 수있는 다른 요인들을 신중하게 고려해야하는보다 복잡한 분석입니다.
* 회귀 분석 : 이 통계 방법은 변수 간의 관계를 모델링하고 다른 변수의 값을 기반으로 한 변수의 값을 예측하는 데 사용됩니다.
3. 가설 지원 :
* 확인 또는 반박 : 데이터가 초기 가설을 지원하거나 반박합니까? 과학자들은 가설을 확인하거나 거부 할 명확한 증거를 제공 할 수있는 실험을 설계하려고 노력합니다.
* 새로운 가설 : 때때로 데이터 분석은 추가 조사를위한 새로운 가설의 개발로 이어지는 예상치 못한 패턴 또는 추세를 보여줍니다.
4. 통계적 유의성 :
* 확률 : 관찰 된 패턴과 관계가 우연히 발생했을 가능성이 있습니까? 과학자들은 통계 테스트를 사용하여 결과의 중요성을 결정합니다.
* p- 값 : 이 값은 실제 효과가없는 경우 관찰 된 결과를 얻을 확률을 나타냅니다. 낮은 p- 값 (일반적으로 0.05 미만)은 결과가 통계적으로 유의하다는 것을 시사합니다.
5. 유효성과 신뢰성 :
* 데이터 품질 : 데이터에 정확하고 신뢰할 수 있으며 오류가 없습니까? 이것은 분석에서 유효한 결론을 도출하는 데 중요합니다.
* 한계 : 결과의 해석에 영향을 줄 수있는 데이터 또는 연구 설계에 제한이 있습니까? 과학자들은 분석에서 이러한 한계를 인정하고 해결해야합니다.
특정 예 :
* 식물 성장 데이터 분석 생물학 자 : 그들은 시간이 지남에 따라 식물 높이의 경향, 햇빛 노출과 잎 크기의 상관 관계, 그리고 다른 비료의 식물 성장에 미치는 영향을 찾을 수 있습니다.
* 온도 데이터를 분석하는 기후 과학자 : 그들은 시간이 지남에 따라 온난화 패턴, 온실 가스 농도와 온도 변화의 상관 관계, 기후 변화가 특정 지역에 미치는 영향을 찾을 수 있습니다.
요약하면, 과학자들은 데이터 분석을 사용하여 패턴, 트렌드, 관계를 발견하고 가설을 테스트합니다. 그들은 데이터가 유효하고 신뢰할 수 있도록 노력하고 분석의 한계를 인정합니다. 그들이 초점을 맞춘 특정 측면은 과학 분야와 조사중인 연구 질문에 따라 다릅니다.
