Datenanalyse
Konzept und Definitionen
Datenanalyse ist eine Praxis, bei der Rohdaten geordnet und organisiert werden, sodass nützliche Informationen daraus extrahiert werden können. Der Prozess des Organisierens und Nachdenkens von Daten ist der Schlüssel zum Verständnis dessen, was die Daten enthalten und was nicht. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, wie Menschen an die Datenanalyse herangehen können, und es ist notorisch einfach, Daten während der Analysephase zu manipulieren, um bestimmte Schlussfolgerungen oder Agenden zu erzwingen. Aus diesem Grund ist es wichtig, auf die Präsentation der Datenanalyse zu achten und kritisch über die Daten und die daraus gezogenen Schlussfolgerungen zu denken.
Rohdaten können verschiedene Formen annehmen, darunter Messungen, Umfrageergebnisse und Beobachtungen. In ihrer rohen Form können diese Informationen unglaublich nützlich, aber auch überwältigend sein. Im Verlauf des Datenanalyseprozesses werden die Rohdaten auf eine sinnvolle Weise geordnet. Die Umfrageergebnisse können beispielsweise zusammengefasst werden, sodass die Personen auf einen Blick erkennen können, wie viele Personen die Umfrage beantwortet haben und wie sie auf bestimmte Fragen geantwortet haben.Im Laufe der Organisation der Daten treten häufig Trends auf, und diese Trends können beim Schreiben der Daten hervorgehoben werden, um sicherzustellen, dass die Leser dies beachten. Bei einer zufälligen Umfrage zu Eispräferenzen könnte beispielsweise mehr Frauen als Männer eine Vorliebe für Schokolade ausdrücken, was für die Forscher von Interesse sein könnte. Durch die Modellierung der Daten mithilfe von Mathematik und anderen Werkzeugen können diese Punkte in den Daten manchmal übertrieben werden, so dass sie für den Forscher leichter zu erkennen sind.
Diagramme, Grafiken und Textaufzeichnungen von Daten sind alles Formen der Datenanalyse. Diese Methoden dienen dazu, die Daten zu verfeinern und zu destillieren, sodass der Leser interessante Informationen abrufen kann, ohne alle Daten selbst sortieren zu müssen. Das Zusammenfassen von Daten ist für die Unterstützung von Argumenten, die mit diesen Daten gemacht werden, häufig von entscheidender Bedeutung, da die Daten klar und verständlich dargestellt werden. Die Rohdaten können auch in Form eines Anhangs enthalten sein, so dass die Leute spezifische Details 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 für die Datenerhebung verwendeten Stichprobenmethode und der Größe der Stichprobe. Wenn die Datenquelle einen Interessenkonflikt mit der Art der erfassten Daten zu haben scheint, kann dies die Ergebnisse in Frage stellen. In ähnlicher Weise können Daten, die aus einer kleinen oder einer nicht wirklich zufälligen Stichprobe stammen, von fragwürdigem Nutzen sein. Seriöse Forscher werden zu Beginn der Analyse immer Informationen über die angewandten Techniken zur Datenerfassung, die Finanzierungsquelle und den Punkt der Datenerhebung bereitstellen, sodass der Leser während der Analyse der Analyse über diese Informationen nachdenken kann.