當您看到數據時，您首先想到的是什么?我們的第一反應是尋找模式、聯系和關系。我們研究數據是為了讓數據更有意義。一旦收集到數據，研究的下一步就是從中獲取見解，如果品牌試圖確定年輕女性中的最新流行趨勢，那么該品牌首先會聯系年輕女性，向她們提出與研究目的相關的問題。一旦收集到這些信息，品牌就會對數據進行分析，以確定模式--例如，大多數年輕女性想要更多種類的牛仔褲。

數據分析是研究人員將數據轉化為有意義見解的方式。根據研究類型的不同，有許多不同的數據分析方法。以下是一些可用于分析定量數據的方法。

一、分析定量數據

數據分析的第一步是數據準備，目的是將原始數據轉化為有意義和可讀的內容。這包括四個步驟：

1.數據驗證

數據驗證的目的是盡可能核實數據收集是按照預定標準進行的，沒有偏差。這個過程分為四個步驟：

a.排除故障，以確定每個受訪者是否真正接受了采訪。

b.篩選，確保根據研究標準選擇受訪者。

c.程序，檢查數據收集程序是否正確。

d.完整性，確保訪問者向受訪者提出了所有問題，而不僅僅是少數幾個必要問題。

為此，研究人員需要從填寫完畢的問卷中隨機抽取樣本，并對收集到的數據進行檢查(請注意，這對于回復數量較多的調查而言可能非常耗時)。例如，假設一項調查在兩個城市中有200名受訪者。研究人員可以從每個城市隨機抽取20名受訪者。然后，研究人員可以通過電子郵件或電話聯系他們，檢查他們對特定問題的回答。

2.數據準備

大型數據集通常包含錯誤。 例如，受訪者可能會錯誤地填寫字段或不填寫字段。為消除此類錯誤，調查人員需要對數據進行基本檢查，查找異常值并編輯原始調查數據，以識別和刪除可能影響結果準確性的任何數據。例如，受訪者未填寫的字段可能會導致錯誤。 編輯數據時，確保刪除或填寫所有空白字段。

3.數據編碼

這是數據準備中最重要的步驟之一。 對調查回答進行分組并賦值。

例如，如果研究人員調查了 1,000 人，并希望找出受訪者的平均年齡，則應創建年齡組，并使用這些代碼對每個受訪者的年齡進行分類。 (例如，13-15 歲的受訪者為 0 歲，16-18 歲的受訪者為 1 歲，18-20 歲的受訪者為 2 歲，依此類推)。在分析中，您可以使用簡化的年齡組，而不是大范圍的單個年齡。

二、定量數據分析方法

描述性統計(也稱為描述性分析)通常是第一級分析。它幫助研究人員總結數據并識別模式。常用的描述性統計有

a.平均值：一組數值的算術平均值。

b.中位數：一組數值的中點。

c.模式：一組數值中出現頻率最高的數值。

d.百分比：用于表示數據中的某一數值或一組受訪者相對于更大一組受訪者的數值。

e.頻率：一個值出現的次數。

f.范圍：一組數值中的最高值和最低值。

描述性統計給出絕對數字。它們并不解釋這些數字背后的基本原理或邏輯。在使用描述性統計之前，重要的是考慮哪種統計最適合您的研究問題以及您想要顯示的內容。例如，百分比是顯示受訪者性別分布的好方法。

當調查僅限于一個樣本，而不需要推廣到更多人群時，描述性統計最為有用。例如，如果您要比較兩個不同村莊接種疫苗的兒童比例，描述性統計就足夠了。

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