1. 데이터 품질: 우선 당신의 데이터가 고품질인지 확인해야 합니다. 즉, 데이터는 정확하고 완전하며 일관성이 있어야 합니다. 데이터가 누락되거나 잘못되면 분석 결과에 영향을 줄 수 있습니다.
2. 데이터 클리닝: 데이터 분석 전에 데이터를 청소해야 합니다. 여기에는 누락된 값, 예외 및 중복 값 처리, 데이터 유형 변환 등이 포함됩니다.
3. 적절한 통계 방법 선택: 당신의 연구 문제와 데이터 유형에 따라 적절한 통계 방법을 선택하여 분석해야 합니다. 예를 들어, 데이터가 연속적이라면 회귀 분석을 사용해야 할 수도 있습니다. 데이터가 분류된 경우 카이 제곱 검사나 T 검사를 사용해야 할 수 있습니다.
4. 결과 설명: 데이터 분석 후 결과를 설명해야 합니다. 즉, 결과의 의미와 이러한 결과가 당신의 연구 가설을 어떻게 지지하는지 명확하게 설명해야 한다는 뜻입니다.
5. 프라이버시 보호 주의: 데이터를 분석할 때 피조사자의 프라이버시 보호에 주의해야 합니다. 예를 들어, 이름, 주소 및 전화 번호와 같은 모든 개인 식별 정보를 삭제해야 합니다.
6. 관련 문헌 인용: 데이터 분석에서 관련 문헌을 인용하여 방법 선택과 결과 해석을 지원해야 한다.
7. 명확하고 간결한 보고서 작성: 마지막으로, 데이터 분석 프로세스와 결과를 요약하는 명확하고 간결한 보고서를 작성해야 합니다. 보고서에는 소개, 방법, 결과 및 토론이 포함되어야합니다.