Algemene principes:

* patronen en trends: Zijn er terugkerende patronen of trends in de gegevens? Dit kan het identificeren van relaties tussen variabelen, uitbijters of verschuivingen in waarden in de loop van de tijd inhouden.

* Significante verschillen: Zijn er statistisch significante verschillen tussen groepen of voorwaarden? Dit helpt bepalen of waargenomen verschillen waarschijnlijk te wijten zijn aan kans of een echt effect.

* Associaties en correlaties: Veranderen bepaalde variabelen samen? Dit suggereert potentiële relaties en de noodzaak van verder onderzoek.

* Ondersteuning voor hypothesen: Ondersteunt of weerlegt de gegevens de eerste hypothesen van de wetenschappers? Dit is een cruciale stap in het wetenschappelijke proces.

Specifieke factoren:

Voor kwantitatieve gegevens (cijfers):

* gemiddelde, mediaan, modus: Deze maatregelen voor centrale neiging bieden een algemeen beeld van de gegevensverdeling.

* Standaardafwijking, variantie: Deze maatregelen geven de verspreiding of variabiliteit van de gegevens aan.

* regressieanalyse: Gebruikt om de relatie tussen twee of meer variabelen te identificeren en toekomstige resultaten te voorspellen.

* ANOVA (variantieanalyse): Gebruikt om de middelen van twee of meer groepen te vergelijken.

* t-tests: Gebruikt om de middelen van twee groepen te vergelijken.

Voor kwalitatieve gegevens (tekst, afbeeldingen, audio):

* thema's en categorieën: Het identificeren van terugkerende thema's of categorieën binnen de gegevens.

* Codering en analyse: De gegevens opsplitsen in kleinere eenheden en het toewijzen van codes om patronen te identificeren.

* Inhoudsanalyse: Het onderzoeken van de frequentie, intensiteit en context van specifieke woorden of zinnen in de gegevens.

* Discours -analyse: Analyseren van de taal die wordt gebruikt om de onderliggende betekenissen en machtsstructuren te begrijpen.

Voor gegevens van gemengde methoden:

* Triangulatie: Het combineren van verschillende soorten gegevens om een ​​beter begrip te krijgen.

* Integratie: Het combineren van de bevindingen van kwantitatieve en kwalitatieve analyse om een ​​rijker beeld te geven.

Bovendien zoeken wetenschappers naar:

* Gegevenskwaliteit: Zijn de gegevens betrouwbaar en nauwkeurig? Dit omvat het evalueren van de methoden voor gegevensverzameling en mogelijke bronnen van fouten.

* Gegevensinterpretatie: Hoe verhouden de gegevens zich tot de onderzoeksvraag en de bestaande kennis? Dit omvat het trekken van conclusies en het maken van conclusies op basis van de analyse.

* Beperkingen van de gegevens: Het herkennen van de beperkingen van de gegevens en hoe dit de interpretaties kan beïnvloeden.

* Implicaties voor toekomstig onderzoek: Het identificeren van potentiële wegen voor verder onderzoek op basis van de gegevensanalyse.

Uiteindelijk hangen de specifieke factoren waar wetenschappers naar zoeken in gegevensanalyse sterk af van de aard van de gegevens en de onderzoeksvraag die wordt behandeld. Het onderliggende doel is echter om zinvolle inzichten te extraheren en geldige conclusies te trekken die ons begrip van de wereld bevorderen.