Como faço a análise de dados de dissertação?

Visão Geral do plano de Análise de dados

as metodologias de Dissertação exigem um plano de análise de dados. Seu plano de análise de dados de dissertação deve indicar claramente os testes estatísticos e suposições desses testes para examinar cada uma das questões de pesquisa, como as pontuações são limpas e criadas e o tamanho da amostra desejado para esse teste. A seleção dos testes estatísticos depende de dois fatores: (1) como as questões e hipóteses da pesquisa são formuladas e (2) o nível de medição das variáveis. Por exemplo, se a questão examina o impacto da variável x na variável y, estamos falando de regressões, se a questão busca associações ou relacionamentos, estamos em testes de correlação e Qui-quadrado, se as diferenças forem examinadas, então os testes t e ANOVA são provavelmente o teste correto.

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Nível de Medição

O nível de medição é o segundo fator utilizado na escolha correta do teste estatístico. Se a questão da pesquisa examinará o impacto de X na variável Y, e essa variável de resultado Y é Escala, uma regressão linear é o teste correto. Por exemplo, Qual é o impacto da renda na poupança (como uma variável de escala), a regressão linear é o teste. Se essa variável de resultado Y for ordinal, então uma regressão ordinal é o teste correto (E.G., Qual é o impacto da renda na poupança (com a poupança como ordinal $0-$100, $101-$1000, $1001-$10,000, variável), então uma regressão ordinal é o teste correto. Se a questão da pesquisa examina relacionamentos, e a variável X e Y são categóricas, o Qui-quadrado é o teste apropriado. O ponto principal é que tanto a fase da questão da pesquisa quanto o nível de medição das variáveis ditam a seleção do teste. Este vídeo sobre árvores de decisão pode ser útil.

suposições estatísticas no plano de Análise de dados

parte do plano de análise de dados é documentar as suposições de um teste estatístico específico. A maioria das suposições se enquadra na normalidade, homogeneidade de variância, e balde outlier de suposições. Outros testes têm suposições adicionais. Por exemplo, em uma regressão linear com vários preditores, o Fator de inflação de variância precisa ser avaliado para determinar que os preditores não estão muito correlacionados. Este vídeo do plano de análise de dados pode ser útil.

escores compostos e limpeza de dados

os planos de análise de dados devem discutir qualquer codificação reversa das variáveis e a criação de escores compostos ou de subescala. Antes de criar pontuações compostas, a confiabilidade alfa deve ser planejada para ser examinada. O procedimento de limpeza de dados deve ser documentado. Por exemplo, a remoção de outliers, transformando variáveis para atender à suposição de normalidade, etc.

tamanho da amostra e Análise de potência

após selecionar os testes estatísticos apropriados, os planos de análise de dados devem acompanhar com uma análise de potência. A análise de potência determina o tamanho da amostra para um teste estatístico, dado um alfa de .05, um determinado tamanho de efeito (pequeno, médio ou grande) com uma potência de .80 (ou seja, uma chance de 80% de detectar diferenças ou relacionamentos se de fato a diferença estiver presente nos dados. Este vídeo de análise de energia pode ser útil.