1。パターンとトレンド：
* 傾向の識別： 時間の経過とともにデータに一貫した変更やパターンはありますか？
* 関係を見つける： データ内の異なる変数間に関係はありますか？
* 異常の検出： 全体的なパターンに適合しない外れ値や異常なデータポイントはありますか？
2。統計的有意性：
* 仮説を確認する： データは科学者の仮説をサポートまたは反論しますか？
* 確率の決定： 実際の効果がなかった場合、結果を観察する可能性は何ですか？
* 不確実性の定量化： データにはどの程度のバリエーションがあり、調査結果にはどの程度自信がありますか？
3。意味のある洞察：
* 結果の解釈： データのパターンと関係は、研究されている現象について何を教えてくれますか？
* 描画結論： 研究分野の調査結果の意味は何ですか？
* 新しい仮説の生成： データはどのような新しい質問を提起しますか？
4。品質と信頼性：
* データの精度と完全性： データは正確で、一貫性があり、完全ですか？
* 測定エラー： データ収集または分析に潜在的なエラーの原因はありますか？
* データの妥当性： データは研究の質問に関連しており、信頼できる方法で収集されていますか？
5。コミュニケーション：
* データの視覚化： グラフ、チャート、その他の視覚化を使用して、調査結果を効果的に伝達します。
* 結果の要約： 明確で簡潔な方法で重要な調査結果を提示します。
* 調査結果の共有： 結果を同僚、科学コミュニティ、および一般の人々と伝えます。
特定の例：
* 魚の個体数に対する汚染の影響を研究する生物学者 魚の豊富さ、多様性、および健康指標の変化を時間の経過とともに探すことができます。
* 気候データを分析する気候学者 気候変動を理解するために、温度、降水量、海面上昇の傾向を探すかもしれません。
* 消費者行動を研究する社会科学者 消費者の好みを理解するために、購入習慣、オンラインブラウジング行動、ソーシャルメディアエンゲージメントのパターンを探すことができます。
科学者がデータで求める特定のものは、研究の質問、分析対象のデータの種類、およびデータの収集と分析に使用される方法に依存します。ただし、全体的な目標は、データから意味のある洞察と知識を抽出することです。
