L’analisi dei dati è una pratica in cui i dati grezzi vengono ordinati e organizzati in modo da poter estrarre informazioni utili da essi. Il processo di organizzazione e pensiero dei dati è la chiave per comprendere ciò che i dati contengono e non contengono. Esistono vari modi in cui le persone possono avvicinarsi all’analisi dei dati ed è notoriamente facile manipolare i dati durante la fase di analisi per trarre alcune conclusioni o ordini del giorno. Per questo motivo, è importante prestare attenzione quando viene presentata l’analisi dei dati e pensare criticamente ai dati e alle conclusioni tratte.
I dati non elaborati possono assumere una varietà di forme, tra cui misurazioni, risposte al sondaggio e osservazioni. Nella sua forma grezza, questa informazione può essere incredibilmente utile, ma anche travolgente. Nel corso del processo di analisi dei dati, i dati grezzi vengono ordinati in un modo che sarà utile. Ad esempio, i risultati del sondaggio possono essere conteggiati, in modo che le persone possano vedere a colpo d’occhio quante persone hanno risposto al sondaggio e come le persone hanno risposto a domande specifiche.
Nel corso dell’organizzazione dei dati, spesso emergono tendenze e queste tendenze possono essere evidenziate nella scrittura dei dati per garantire che i lettori prendano nota. In un sondaggio casuale sulle preferenze del gelato, ad esempio, più donne che uomini potrebbero esprimere una passione per il cioccolato, e questo potrebbe essere un punto di interesse per il ricercatore. Modellare i dati con l’uso della matematica e di altri strumenti può talvolta esagerare tali punti di interesse nei dati, rendendoli più facili da vedere per il ricercatore.
Grafici, grafici e scritture testuali di dati sono tutte forme di analisi dei dati. Questi metodi sono progettati per perfezionare e distillare i dati in modo che i lettori possano raccogliere informazioni interessanti senza la necessità di ordinare tutti i dati da soli. Riassumendo i dati è spesso fondamentale per supportare le argomentazioni fatte con tali dati, in quanto li presenta in modo chiaro e comprensibile. I dati grezzi possono anche essere inclusi nella forma di un’appendice in modo che le persone possano cercare i dettagli per se stessi.
Quando le persone incontrano dati e conclusioni riassunti, devono visualizzarli in modo critico. Chiedere da dove provengono i dati è importante, così come chiedere il metodo di campionamento utilizzato per raccogliere i dati e le dimensioni del campione. Se la fonte dei dati sembra avere un conflitto di interessi con il tipo di dati raccolti, ciò può mettere in discussione i risultati. Allo stesso modo, i dati raccolti da un piccolo campione o un campione che non è veramente casuale possono essere di utilità discutibile. Ricercatori affidabili forniranno sempre informazioni sulle tecniche di raccolta dei dati utilizzate, sulla fonte di finanziamento e sul punto della raccolta dei dati all’inizio dell’analisi in modo che i lettori possano pensare a queste informazioni mentre esaminano l’analisi.