主要な統計解析は、通常、記述的分析から始まる。 データの活用方法を考え、例外やミスを発見し、変数の関連性を確認するのに役立ち、将来の統計研究をリードする立場に立つことができるのです。 生データを理解・分析しやすい形式に保つこと。つまり、データを並べ替えたり、分類したり、変更したりして、そのデータに含まれる有用な情報を伝えることができるようにすることです。
記述分析は、統計データ解析の最も重要な段階の一つである。 データの分布に関する結論を導き出し、エラーや外れ値の検出を助け、変数間のパターンを発見し、将来の統計解析の準備をすることができます。
このブログでは、記述的分析について、研究者に最適なコツをご紹介します。
記述的分析とは？
記述的分析は、データの条件をすべて満たすようなパターンを開発するために、データポイントを説明、実証、または役に立つように要約することを支援する一種のデータ研究である。
最近のデータや過去のデータを活用して、パターンやリンクを特定する技術である。 それ以上踏み込まずにパターンや関連性を特定するため、最も基本的なデータ分析としてよく知られている。
経年変化を記述する場合、この分析が有効である。 意思決定のための更なる研究の出発点としてパターンを活用するのです。 計画的に行えば、厄介でもなければ、面倒でもない。
データ集計とマイニングは、記述的分析において履歴データを生成するために用いられる手法である。 データ集計では、最初に情報を集め、次に大規模なデータセットを簡素化するために並べ替えを行う。 データマイニングは、次の分析段階であり、データのパターンや重要性を検索することである。
研究者のための記述的分析のベストヒント
様々な実証的方法論が実用的な記述分析をサポートします。 記述的作業ツールとしては、核となる傾向やばらつきを表す単純統計（平均値、中央値、最頻値など）が最も一般的で、データを説明する上で非常に有用と思われます。
データの集合体を、聴衆が役に立つような形に凝縮するのは、記述的な研究者の責任である。 このデータ削減は、ある状況や現象が、そのすべての構成要素において均等に重み付けされることを意味するものではない。 その代わりに、現象そのままの最も重要な側面、より一般的には、研究調査が読まれるべき現実世界の実践の文脈に集中する。
周波数の測定
特定の事象や反応がどれくらいの頻度で発生するかを理解することは、記述的分析において非常に重要である。 周波数計測の主な目的は、カウントやパーセンテージのようなものを提供することです。
中心的傾向の測定
記述的分析では、中心（または平均）傾向や反応を見つけることが重要です。 平均値、中央値、最頻値の3つの基準を用いて、中心傾向を算出する。
分散の尺度
時には、データがどのように範囲内に分布しているかを理解することが重要です。 このような分布は、範囲や標準偏差などの分散指標を用いて測定することができる。
ポジションの測定
他の事柄に関する値や応答の位置を見つけることも、記述的分析の一面である。 この分野の知識では、四分位値やパーセンタイルなどの指標が有効です。
することです。
さらに、記述的分析を完成させるために研究者ができることは、以下の通りです。
- 分析の目的、目標、方向性、見過ごすべき点、データの提供形式などを明記する必要がある。
- 目標を明確にした上で、データを収集する必要があります。 誤ったデータを収集すると、目的から遠ざかってしまう可能性があるため、この段階は非常に重要なのです。
- データのクリーニングは次の段階です。 膨大なデータセットを扱う場合、データクレンジングが困難になることがあります。 作業用データセットに含まれるノイズや無関係な情報が、調査結果を歪めてしまう可能性があります。 研究者は、信頼性の高い結果を得るために、仕様書に従ってデータをクリーニングする必要があります。
- データをクリーニングした後は、さまざまな分析手法が用いられます。 詳細な記述的要約の形で、記述的分析はデータの基本的な特徴を強調する。
- データセットが分析された後、研究者は目標に照らして調査結果を解釈することができる。 結論が予想通りであれば、分析は成功したことになる。 そうでなければ、戦略の弱点を探し、より良い結果を得るためにこれらのプロセスを繰り返さなければならない。
- 技術者でないステークホルダーやチームに対して分析結果を説明するとき、その内容を伝えるのは難しいかもしれません。データの可視化は、このタスクを効率的に完了するのに役立ちます。 その結果を示すために、研究者は、チャート、円グラフ、グラフなど、さまざまなデータ可視化のアプローチを用いることがある。
結論
記述的分析は、変数間の因果関係の発見、母集団のパターンの説明、基本的な現象に対する新しい測定基準の開発など、研究者の目的に関わらず、非常に重要な研究アプローチである。 正しく使用することで、様々な記述的調査や原因究明に大きく貢献する可能性があります。
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