1。データのクリーニングと組織：
* エラーを識別して削除します： これには、外れ値、矛盾、または欠損値が含まれる場合があります。
* データの整理： これには、情報を構成するためのテーブル、スプレッドシート、またはデータベースの作成が含まれます。
* データの変換： 場合には、データを別の形式に変換する必要がある場合があります（たとえば、測定値をインチからセンチメートルに変換する）。
2。データ分析：
* 記述統計： 平均、中央値、標準偏差などの基本的な測定値を計算して、データを要約します。
* 統計テスト： 適切なテストを使用して、変数間の関係を分析し、仮説をテストし、データに基づいて結論を描きます。
* 視覚化： チャート、グラフ、およびその他の視覚表現を作成して、データのパターンと傾向を明らかにします。
3。解釈と結論：
* 結果を説明してください： 調査の質問の文脈において、調査結果はどういう意味ですか？
* 結論を描く： 結果は最初の仮説をサポートまたは反論しますか？
* 制限を識別する： 研究の潜在的な弱点は何ですか？
* 将来の研究をお勧めします： どのような質問が未回答のままで、さらなる調査が必要ですか？
4。コミュニケーション：
* 科学論文を書く： 科学雑誌に掲載するために、調査結果を明確で簡潔な方法で提示します。
* プレゼンテーション： 同僚、他の科学者、または一般の人々と調査結果を共有します。
* 調査結果を適用します： 結果を使用して、将来の研究、ポリシー、または慣行を知らせます。
重要な注意： これは一般的な概要です。使用される特定の手順と方法は、研究の質問、収集されたデータの種類、および関連する科学分野によって異なります。
