Datenanalyse ist eine Praxis, bei der Rohdaten geordnet und organisiert werden, damit nützliche Informationen daraus extrahiert werden können. Der Prozess des Organisierens und Nachdenkens über Daten ist der Schlüssel zum Verständnis dessen, was die Daten enthalten und was nicht. Es gibt eine Vielzahl von Möglichkeiten, wie Menschen an die Datenanalyse herangehen können, und es ist notorisch einfach, Daten während der Analysephase zu manipulieren, um bestimmte Schlussfolgerungen oder Agendas zu formulieren. Aus diesem Grund ist es wichtig, bei der Präsentation von Datenanalysen aufmerksam zu sein und die Daten und die daraus gezogenen Schlussfolgerungen kritisch zu hinterfragen.
Rohdaten können eine Vielzahl von Formen annehmen, einschließlich Messungen, Umfrageantworten und Beobachtungen. In ihrer Rohform können diese Informationen unglaublich nützlich, aber auch überwältigend sein. Im Verlauf der Datenanalyse werden die Rohdaten sinnvoll geordnet. Beispielsweise können Umfrageergebnisse gezählt werden, sodass die Personen auf einen Blick sehen können, wie viele Personen die Umfrage beantwortet haben und wie Personen auf bestimmte Fragen geantwortet haben.
Im Zuge der Datenorganisation treten oft Trends auf, die beim Aufschreiben der Daten hervorgehoben werden können, um sicherzustellen, dass die Leser es zur Kenntnis nehmen. In einer beiläufigen Umfrage zu Eiscremepräferenzen könnten beispielsweise mehr Frauen als Männer eine Vorliebe für Schokolade zum Ausdruck bringen, und dies könnte für die Forscherin von Interesse sein. Die Modellierung der Daten mit Hilfe von Mathematik und anderen Werkzeugen kann solche interessanten Punkte in den Daten manchmal übertreiben, sodass sie für den Forscher leichter zu erkennen sind.
Diagramme, Grafiken und textuelle Aufzeichnungen von Daten sind alle Formen der Datenanalyse. Diese Methoden wurden entwickelt, um die Daten zu verfeinern und zu destillieren, damit die Leser interessante Informationen erhalten können, ohne alle Daten selbst durchsuchen zu müssen. Die Zusammenfassung von Daten ist oft entscheidend, um Argumente mit diesen Daten zu untermauern, ebenso wie die klare und verständliche Darstellung der Daten. Die Rohdaten können auch in Form eines Anhangs aufgenommen werden, damit die Personen die Einzelheiten selbst nachschlagen können.
Wenn Menschen auf zusammengefasste Daten und Schlussfolgerungen stoßen, sollten sie diese kritisch betrachten. Es ist wichtig zu fragen, woher die Daten stammen, ebenso wie nach der Stichprobenmethode, die zur Erhebung der Daten verwendet wurde, und nach der Größe der Stichprobe. Wenn die Quelle der Daten einen Interessenkonflikt mit der Art der erhobenen Daten zu haben scheint, kann dies die Ergebnisse in Frage stellen. Ebenso können Daten aus einer kleinen Stichprobe oder einer Stichprobe, die nicht wirklich zufällig ist, von fragwürdigem Nutzen sein. Namhafte Forscher werden zu Beginn der Analyse immer Informationen über die verwendeten Datenerhebungstechniken, die Finanzierungsquelle und den Zeitpunkt der Datenerhebung bereitstellen, damit die Leser über diese Informationen nachdenken können, während sie die Analyse durchsehen.
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