1。記述統計：
* 頻度分布： この方法では、各値またはカテゴリが表示される頻度を示すことにより、データを要約することが含まれます。これは、表、チャート（棒グラフ、ヒストグラムなど）、または周波数ポリゴンで表すことができます。
* 中央傾向の測定： これらは、データの典型的または平均値を記述するために使用されます。一般的な測定には、平均、中央値、およびモードが含まれます。
* 変動性の測定： これらは、データがどれほど広がっているかを説明しています。一般的な測定には、範囲、分散、標準偏差が含まれます。
2。推論統計：
* 仮説検査： この方法は、実験の結果が統計的に有意であるかどうかを判断するために使用されます。つまり、偶然に発生する可能性は低いということです。
* 信頼区間： これらは、真の母集団パラメーターが嘘をつく可能性が高いさまざまな値を提供します。
* 回帰分析： この手法は、2つ以上の変数間の関係を調べるために使用されます。別の変数の値に基づいて、ある変数の値を予測するために使用できます。
* 分散分析（ANOVA）： この統計テストは、2つ以上のグループの平均を比較するために使用されます。グループ間に大きな違いがあるかどうかを判断するために使用できます。
3。定性的データ分析：
* テーマ分析： このアプローチでは、データ内の繰り返しのテーマまたはパターンを識別することが含まれます。
* コンテンツ分析： この方法では、テキスト、画像、またはその他のコミュニケーション形式の内容を体系的に分析することが含まれます。
* 接地理論： このアプローチには、データ自体に基づいて理論的概念を開発することが含まれます。
4。専門的なテクニック：
* 画像分析： これには、ソフトウェアを使用して、顕微鏡画像や衛星画像などの画像を分析することが含まれます。
* バイオインフォマティクス： このフィールドは、コンピューターサイエンスを使用して、DNA配列やタンパク質構造などの生物学的データを分析します。
* 機械学習： これには、アルゴリズムを使用してデータから学習し、予測または分類を行うことが含まれます。
ツールを超えて：
* 批判的思考： 科学者は、批判的思考スキルを使用してデータを解釈し、有効な結論を引き出す必要があります。
* コラボレーション： 科学者はしばしば他の人と協力してデータを分析し、結果を解釈します。
* 複製： 実験を複製し、複数の研究からのデータを分析することで、調査結果に対する自信が高まります。
例：
科学者が植物の成長に対する新しい肥料の影響を研究しているとしましょう。彼らは、さまざまなグループの植物の高さに関するデータを収集します（肥料のないコントロールグループ、低肥料を備えたグループ、高肥料を備えたグループ）。
* 記述統計： 科学者は、棒グラフを使用して、各グループの植物の平均高さを視覚化できます。
* 推論統計： 彼らは、t検定を使用して、コントロールグループの植物の平均高さと肥料を受けたグループと比較できます。
* 定性的データ： 科学者が植物の全体的な健康を観察している場合、テーマ分析を使用して、葉の色や疾患の兆候などの観察における一般的なテーマを特定することができます。
これらの異なる方法を適用し、結果を批判的に評価することにより、科学者はデータを包括的に理解し、実験から意味のある結論を引き出すことができます。
