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ステップSEVEN

データ分析技術

ステージNINE:データ分析では、ステージEIGHT:データ収集中に収集したデータにつ ただし、データを収集する前に、このステージ6で設定した研究戦略に従って、データが収集されるときにデータに適用できるデータ分析技術について考えると

あなたの論文に適した統計的検定は、(a)あなたが設定した研究の質問/仮説、(b)あなたが使用している研究デザイン、および(c)あなたのデータの性質に あなたはすでにステージ3からあなたの研究の質問/仮説について明確にされている必要があります：研究の質問および/または仮説を設定するだけで これらの2つの情報-あなたの研究の質問/仮説と研究デザイン-は、原則として、あなたの研究の質問に答えるためにあなたのデータで実行するのに適

私たちは、原則として単語を強調し、あなたのデータに対して実行するための最も適切な統計的検定は、あなたの研究の質問/仮説と研究デザインだけでなく、あなたのデータの性質にも依存するためかもしれません。 ステップスリーで特定したはずです: 研究方法、および記事では、変数の種類、Lærd論文の基礎部分では、（a）すべてのデータが同じではなく、（b）すべての変数が同じ方法で測定されるわけではありませ さらに、すべてのデータが正常であるわけではなく、グループを比較するときのデータも必ずしも等しいわけではありません。 その結果、特定の統計的検定を実行することは、あなたの研究戦略を設定するこの時点で正しいと思うかもしれません（例： ただし、データを収集するとき（つまり、ステージ8：データ収集中）、データはそのような統計的検定にとって重要な特定の仮定（つまり、正規性と分散の同質性）に失敗 その結果、別の統計的検定を実行する必要があります（たとえば、従属t検定の代わりにWilcoxon符号付きランク検定）。

論文プロセスのこの段階では、データが収集されたときに適用できるデータ分析手法について考えることが重要であり、少なくとも有用です。 これは2つの理由で行うことをお勧めします:

• 理由A
  監督者は、論文プロセスのこの段階でどのような統計分析を行うかを知ることを期待することがあります

  必ずしもそうではありませんが、論文提案や倫理提案を書かなければならない場合は、実行する予定のデータ分析の種類を説明することが期待されることがあります。 あなたのデータに実行されるデータ分析の理解は、あなたの論文の執筆の研究戦略の章（すなわち、通常は第三章）の期待される要素でもあります: 研究戦略）。 したがって、この段階でこの章を書き始める予定の場合は、データ分析プロセスについて考えるのが良い時期です。

• 理由B
  データ分析

  ステージ9でデータを分析するには時間がかかります: データ分析では、(a)データに対して実行する正しい統計的検定を選択すること、(b)SPSSなどの統計パッケージを使用してデータに対してこれらの検定を実行すること、(c)そのような統計的検定からの出力を解釈する方法を学習して、研究の質問や仮説に答えることを考える必要があります。 私たちは、Lærd論文の基礎部分のデータ分析セクションでシナリオの広い範囲のためにこれを行う方法を示していますが、それは時間のかかるプロセス あなたの学位の一部として高度な統計モジュール/オプションを取った場合を除き（すなわち、多くの場合、学部やマスターで教えられている統計学への入門コースだけではなく、？s度）、それはデータ分析の周りにあなたの頭を取得するために時間がかかることがあります。 このプロセスをこの段階（つまり、ステージ6：研究戦略）で開始するのではなく、データの収集（つまり、ステージ8：データ収集）が完了するまで待つのは賢明なアプロー

最終的な考え。..

論文の研究戦略を設定するには、研究パラダイム、定量的な研究デザイン、研究方法、サンプリング戦略、研究倫理とデータ分析に対するアプローチを説明、説明、正当化し、研究の質問/仮説に効果的に答えることができるように、研究の質をどのように確保するかを決定する必要がありました。 しかし、実用的な観点から、ちょうどステージ6の主な目標を覚えている：研究戦略は、あなたが実装することができ、明確な研究戦略を持っていることでe.,operationalize)である。 結局のところ、あなたが明確にあなたの計画に従って、フィールドであなたの研究を行うことができない場合、あなたはあなたの研究の質問/仮説に答 明確な計画があることを確認したら、データを収集する前に、一歩後退し、上司と話し、どこにいるのかを評価することをお勧めします。 したがって、準備ができたら、ステージ7：評価ポイントに進みます。