논문 데이터 분석은 어떻게 하나요?
데이터 분석 계획 개요
논문 방법론에는 데이터 분석 계획이 필요합니다. 논문 데이터 분석 계획은 각 연구 질문,점수 정리 및 생성 방법 및 해당 테스트의 원하는 표본 크기를 검사하기 위해 이러한 테스트의 통계 테스트 및 가정을 명확하게 명시해야합니다. 통계 테스트의 선택은 두 가지 요인에 따라 달라집니다:(1)연구 질문과 가설을 표현하는 방법과(2)변수의 측정 수준. 예를 들어,질문이 변수의 영향을 조사하는 경우 엑스 변수에 대한 와이,우리는 회귀에 대해 이야기하고 있습니다.
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측정 수준
측정 수준은 올바른 통계 테스트를 선택하는 데 사용되는 두 번째 요소입니다. 만약 연구 질문이 영향을 조사 할 것입니다 엑스 대 와이 변수,그 결과 변수 와이 규모,선형 회귀 올바른 테스트입니다. 예를 들어,(규모 변수로)저축에 대한 소득의 영향은 무엇인가,선형 회귀는 테스트입니다. 그 결과 변수 와이 서수 인 경우 서수 회귀 분석이 올바른 테스트입니다(이자형.지.,저축에 대한 소득의 영향은 무엇입니까(저축을 서수로 사용$0-$100, $101-$1000, $1001-$10,000, 변수),그런 다음 서수 회귀가 올바른 테스트입니다. 연구 질문이 관계를 검사하고 엑스 과 와이 변수가 범주형 인 경우 카이 제곱이 적절한 검정입니다. 요점은 연구 질문의 단계적 및 가변의 측량의 수준이 둘 다 시험의 선택을 지시한다 이다. 의사 결정 트리에 대한이 비디오가 유용 할 수 있습니다.
데이터 분석 계획의 통계적 가정
데이터 분석 계획의 일부는 특정 통계 테스트의 가정을 문서화하는 것입니다. 대부분의 가정은 정규성,분산의 동질성 및 가정의 이상치 버킷에 속합니다. 다른 테스트에는 추가 가정이 있습니다. 예를 들어,여러 예측 변수가 있는 선형 회귀분석에서는 예측 변수가 너무 높은 상관 관계가 없음을 확인하기 위해 분산 인플레이션 계수를 평가해야 합니다. 이 데이터 분석 계획 비디오가 도움이 될 수 있습니다.
복합 점수 및 데이터 정리
데이터 분석 계획은 변수의 역 코딩 및 복합 점수 또는 하위 점수 생성을 논의해야합니다. 복합 점수를 만들기 전에 알파 신뢰성을 검사하도록 계획해야합니다. 데이터 청소 절차를 문서화해야합니다. 예를 들어 이상값 제거,정규성 가정에 맞게 변수 변환 등이 있습니다.
표본 크기 및 전력 분석
적절한 통계 테스트를 선택한 후 데이터 분석 계획은 전력 분석을 통해 후속 조치를 취해야합니다. 전력 분석은 통계 테스트에 대한 표본 크기를 결정,의 알파 주어진.05,주어진 효과 크기(소형,중형 또는 대형)의 거듭 제곱.80(즉,실제로 차이가 데이터에 존재하는 경우 차이 또는 관계를 검출 할 확률이 80%입니다. 이 파워 분석 비디오가 도움이 될 수 있습니다.