L’analyse des données est une pratique dans laquelle les données brutes sont ordonnées et organisées de manière à pouvoir en extraire des informations utiles. Le processus d’organisation et de réflexion sur les données est essentiel pour comprendre ce que les données contiennent et ne contiennent pas. Il existe une variété de façons dont les gens peuvent aborder l’analyse des données, et il est notoirement facile de manipuler les données pendant la phase d’analyse pour pousser certaines conclusions ou programmes. Pour cette raison, il est important de faire attention lors de la présentation de l’analyse des données et de réfléchir de manière critique aux données et aux conclusions qui ont été tirées.
Les données brutes peuvent prendre diverses formes, notamment des mesures, des réponses à des enquêtes et des observations. Sous sa forme brute, cette information peut être incroyablement utile, mais aussi écrasante. Au cours du processus d’analyse des données, les données brutes sont ordonnées d’une manière qui sera utile. Par exemple, les résultats d’un sondage peuvent être comptés, afin que les gens puissent voir en un coup d’œil combien de personnes ont répondu au sondage et comment les gens ont répondu à des questions spécifiques.
Au cours de l’organisation des données, des tendances émergent souvent, et ces tendances peuvent être mises en évidence dans la rédaction des données pour s’assurer que les lecteurs en prennent note. Dans une enquête informelle sur les préférences en matière de crème glacée, par exemple, plus de femmes que d’hommes pourraient exprimer un penchant pour le chocolat, ce qui pourrait être un point d’intérêt pour le chercheur. La modélisation des données à l’aide de mathématiques et d’autres outils peut parfois exagérer ces points d’intérêt dans les données, les rendant plus faciles à voir pour le chercheur.
Les tableaux, les graphiques et les écritures textuelles de données sont toutes des formes d’analyse de données. Ces méthodes sont conçues pour affiner et distiller les données afin que les lecteurs puissent glaner des informations intéressantes sans avoir à trier toutes les données par eux-mêmes. Résumer les données est souvent essentiel pour étayer les arguments avancés avec ces données, tout comme présenter les données d’une manière claire et compréhensible. Les données brutes peuvent également être incluses sous forme d’annexe afin que les gens puissent rechercher des détails par eux-mêmes.
Lorsque les gens rencontrent des données et des conclusions résumées, ils doivent les considérer de manière critique. Il est important de demander d’où proviennent les données, tout comme la méthode d’échantillonnage utilisée pour collecter les données et la taille de l’échantillon. Si la source des données semble avoir un conflit d’intérêts avec le type de données recueillies, cela peut remettre les résultats en question. De même, les données recueillies à partir d’un petit échantillon ou d’un échantillon qui n’est pas vraiment aléatoire peuvent être d’une utilité discutable. Des chercheurs réputés fourniront toujours des informations sur les techniques de collecte de données utilisées, la source de financement et le point de la collecte de données au début de l’analyse afin que les lecteurs puissent réfléchir à ces informations pendant qu’ils examinent l’analyse.
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