Các kỹ thuật phân tích dữ liệu khác nhau là gì?

Kỹ thuật phân tích dữ liệu cho phép các nhà nghiên cứu xem xét dữ liệu thu thập và đưa ra các suy luận hoặc quyết tâm từ thông tin.Hầu hết các kỹ thuật tập trung vào việc áp dụng các kỹ thuật định lượng để xem xét dữ liệu.Một vài trong số các kỹ thuật phân tích dữ liệu định lượng phổ biến hơn bao gồm thống kê mô tả, phân tích dữ liệu khám phá và phân tích dữ liệu xác nhận.Hai cái sau liên quan đến việc sử dụng hỗ trợ hoặc không ủng hộ giả thuyết được xác định trước.Các nhóm có thể sử dụng các kỹ thuật này bao gồm các nhà nghiên cứu riêng lẻ, sinh viên, doanh nghiệp, cơ quan chính phủ và chuyên gia tính toán, trong số các bên khác cần thông tin và dữ liệu. Các nỗ lực phân tích dữ liệu định lượng để loại bỏ sự thiên vị của nhà nghiên cứu khỏi dữ liệu được thu thập.Việc sử dụng nhiều thống kê, xác suất hoặc các kỹ thuật toán học khác cho phép các cá nhân sử dụng các phương pháp tiêu chuẩn để giải thích dữ liệu.Khi các nhà nghiên cứu cố gắng sử dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu định tính mdash;thường dựa trên nền tảng cá nhân, sở thích hoặc các nguyên tắc nghiên cứu và lý luận cơ bản mdash;Dữ liệu thu thập có thể được đọc sai hoặc giải thích không chính xác.Do đó, các kỹ thuật toán học ít bị ảnh hưởng bởi các lỗi này và thường được chấp nhận nhiều hơn bởi các cá nhân hoặc nhà nghiên cứu khác. Phân tích thống kê mô tả tách biệt hoặc tóm tắt dữ liệu thành các nhóm cụ thể.Nhân khẩu học là một tập hợp các thống kê mô tả phổ biến.Các nhà nghiên cứu sẽ thu thập thông tin liên quan đến độ tuổi dân số, giới tính, quy mô hộ gia đình, thu nhập, loại công việc và thông tin khác.Một loại phân tích thống kê mô tả khác là tỷ lệ phần trăm hoàn thành của một vị trí tiền vệ khi chơi trong một trò chơi bóng đá.Nếu tiền vệ hoàn thành sáu trong số tám lần thử, anh ta có tỷ lệ hoàn thành 75 %.Một lỗ hổng trong kỹ thuật này là sự bất lực của các số liệu thống kê để cung cấp thêm thông tin, chẳng hạn như độ dài của mỗi lần vượt qua.-Các cốt truyện.Mục đích chính cho kỹ thuật này là hỗ trợ một giả thuyết đã nêu từ một nhà nghiên cứu.Ví dụ, một nhà nghiên cứu có thể mong muốn chứng minh một giả thuyết về độ tuổi của các chủ sở hữu lái một loại xe cụ thể, chẳng hạn như một chiếc minivan.Để kiểm tra và hỗ trợ giả thuyết này, nhà nghiên cứu sẽ thu thập thông tin và tạo một ô hộp để xác định số lượng chủ sở hữu trong phạm vi đã nêu của mình.Các số liệu thống kê sẽ cung cấp thông tin để hỗ trợ hoặc không hỗ trợ giả thuyết và cho thấy có bao nhiêu ngoại lệ trong dữ liệu được thu thập. Các kỹ thuật phân tích dữ liệu xác nhận trái ngược với các kỹ thuật thăm dò.Trong các thử nghiệm này, nhà nghiên cứu đang tìm cách bác bỏ giả thuyết khống, đó là một tuyên bố thường được chấp nhận là đúng bởi hầu hết các cá nhân.Để bác bỏ giả thuyết khống, nhà nghiên cứu sẽ thu thập thông tin cụ thể liên quan đến giả thuyết và kiểm tra mức trung bình, phương sai, giá trị p và khoảng tin cậy.Khoảng tin cậy được chứng minh bằng phân tích dữ liệu xác nhận sẽ cung cấp thông tin về mức độ tự tin của nhà nghiên cứu về liệu giả thuyết khống là đúng hay sai.