一般原則：
* パターンとトレンド： データに繰り返しパターンや傾向はありますか？これには、変数、外れ値、または時間の経過とともに値のシフト間の関係を特定することが含まれます。
* 有意差： グループまたは条件の間に統計的に有意な違いはありますか？これにより、観察された違いが偶然または実際の効果による可能性があるかどうかを判断するのに役立ちます。
* 関連と相関： 特定の変数は一緒に変化する傾向がありますか？これは、潜在的な関係とさらなる調査の必要性を示唆しています。
* 仮説のサポート： データは科学者の最初の仮説をサポートまたは反論しますか？これは、科学プロセスにおける重要なステップです。
特定の要因：
定量的データ（数字）の場合：
* 平均、中央値、モード： これらの中央傾向の測定値は、データ分布の全体像を提供します。
* 標準偏差、分散： これらの尺度は、データの拡散または変動を示しています。
* 回帰分析： 2つ以上の変数間の関係を特定し、将来の結果を予測するために使用されます。
* ANOVA（分散分析）： 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。
* t検定： 2つのグループの平均を比較するために使用されます。
定性的データ（テキスト、画像、オーディオ）：
* テーマとカテゴリ： データ内の繰り返しのテーマまたはカテゴリを識別します。
* コーディングと分析： データを小さなユニットに分解し、コードを割り当ててパターンを識別します。
* コンテンツ分析： データ内の特定の単語またはフレーズの頻度、強度、およびコンテキストを調べます。
* 談話分析： 根本的な意味と力構造を理解するために使用される言語の分析。
混合方法のデータ：
* 三角測量： さまざまな種類のデータを組み合わせて、より包括的な理解を得ます。
* 統合： 定量的および定性的分析からの調査結果を組み合わせて、より豊かな画像を提供します。
さらに、科学者は以下を探します。
* データ品質： データは信頼性が高く正確ですか？これには、データ収集方法と潜在的なエラーソースの評価が含まれます。
* データ解釈： データは、研究の質問と既存の知識にどのように関連していますか？これには、結論を出し、分析に基づいて推論を行うことが含まれます。
* データの制限： データの制限と、それが解釈にどのように影響するかを認識します。
* 将来の研究への影響： データ分析に基づいて、さらなる調査のための潜在的な手段を特定します。
最終的に、科学者がデータ分析で求める特定の要因は、データの性質と対処されている研究の質問に大きく依存します。しかし、根本的な目標は、意味のある洞察を抽出し、世界の理解を促進する有効な結論を導き出すことです。
