1。データのクリーニングと準備：
* エラーの識別と削除： これには、タイプミス、矛盾、外れ値、および欠損値が含まれます。
* データの変換： これには、ユニットの変更、値のスケーリング、または新しい変数の作成が含まれます。
* データの整理： これには、並べ替え、グループ化、および作成が含まれます。
2。探索的データ分析（EDA）：
* データの視覚化： データパターンと関係に関する洞察を得るために、グラフ（ヒストグラム、散布図、ボックスプロット）を作成します。
* 記述統計の計算： データの主要な特徴を要約するための平均、中央値、標準偏差、相関係数などの測定値を見つける。
3。統計分析：
* 仮説検査： 統計テスト（t検定、ANOVA、カイ二乗検定）を使用して、仮説をサポートまたは拒否する証拠があるかどうかを判断します。
* 回帰分析： 変数との関係を調べ、将来の結果を予測します。
* クラスタリング分析： 同様のデータポイントをグループ化して、パターンと関係を識別します。
* 機械学習： データからパターンを抽出して予測を行うためにアルゴリズムを適用します。
4。解釈とコミュニケーション：
* 描画結論： 調査結果を要約し、研究の質問の文脈でそれらの重要性を説明します。
* 通信結果： レポートを書いて、会議で調査結果を発表し、記事を出版します。
分析手法の特定の例：
* 生物学者： バイオインフォマティクスツールと統計的方法を使用して、DNA配列、タンパク質構造、または生態学的データを分析する場合があります。
* 物理学者： 数学モデルとシミュレーションを使用して、実験からのデータを分析する場合があります。
* 化学者： スペクトルを分析して化合物を特定したり、統計的手法を使用して化学反応を最適化する場合があります。
* 心理学者： 統計ソフトウェアを使用して調査データを分析して、人間の行動と認知を研究することができます。
データ分析に使用されるツール：
* 統計ソフトウェア： R、SPSS、SAS、STATA
* スプレッドシート： Excel、Googleシート
* データ視覚化ソフトウェア： Tableau、Power BI
* プログラミング言語： Python、Matlab
最終的に、科学者が使用する特定の方法は、データの性質、研究の質問、科学分野に依存します。ただし、データの清掃、探索、分析、解釈、および通信の一般的なステップは、科学的研究の基本です。
