Exemple de plan analytique

Et si assez d`entre eux ont pris votre enquête, ils ont peut-être abaissé vos scores globaux. Pour résumer les variables de niveau nominal et de niveau ordinal, la méthode la plus simple consiste à signaler la proportion de participants dans chaque catégorie. Si les données sont normalement distribuées, les enquêteurs peuvent utiliser un test paramétrique. Les variables indépendantes sont également appelées prédicteurs car nous pouvons utiliser les informations de ces variables pour prédire la valeur d`une variable dépendante. La première étape dans l`identification des statistiques inférentielles pertinentes pour une étude est d`examiner le type de question de recherche qui est posée. En 1983, Emerson et Colditz7 ont rapporté le premier examen des statistiques utilisées dans les Articles de recherche originaux publiés dans le New England Journal de Medicine. Lorsque des statistiques inférentielles sont utilisées, les tests t les plus courants, les tests de table de contingence (par exemple, le test χ2 et le test exact de Fisher) et les analyses simples de corrélation et de régression. Rappelez-vous vos objectifs lorsque vous démarrez votre plan d`analyse des données. Les versions de Microsoft Word et Adobe Acrobat du fichier sont disponibles ci-dessous. Typiquement, un plan d`analyse des données commencera avec les questions de votre sondage qui demandent aux répondants de répondre directement à votre question de recherche principale. Tout d`abord, les variables peuvent être définies en fonction du niveau de mesure. Figure 2). En tant qu`enquêteur et rédacteur associé avec CJHP, j`ai souvent compté sur les conseils de collègues pour aider à créer mes propres plans d`analyse et d`examiner les plans des autres.

Si vous ne connaissez pas votre analyse, vous pouvez le comprendre à l`aide de notre outil d`analyse statistique Select. Qui sont les participants et quels sont leurs besoins spécifiques? C`est excitant. Mais ne vous arrêtez pas là! Pour ceux qui s`intéressent à la recherche qualitative, les articles précédents dans cette série de recherche Primer ont fourni des informations sur la conception et l`analyse de ces études. Lorsque l`hypothèse de la normalité est violée (par exemple, lorsque les données sont biaisée), les enquêteurs doivent utiliser un test non paramétrique. Identifiez ces personnes et consultez-les tôt et souvent au fur et à mesure que vous développez votre plan d`analyse. C`est… un peu accablant. Les analyses de régression peuvent prendre en compte plusieurs variables indépendantes, souvent avec une variété de niveaux de mesure. En repassant à votre objectif et vos questions de recherche, vous devriez avoir vos objectifs frais dans votre esprit-et vous serez prêt à planifier comment vous allez organiser vos données d`enquête.

Par exemple, la variable «sexe» aurait des valeurs de «mâle» et de «femelle». Les variables au niveau de l`intervalle et au niveau des rapports peuvent également être interprétées à l`aide d`un graphique à secteurs ou d`un graphique à barres; Toutefois, ces types de variables ont souvent trop de catégories pour que ces graphiques fournissent des informations significatives. Le but de cet article est de vous aider à créer un plan d`analyse des données pour une étude quantitative. Maintenant que vous savez que l`écriture d`un plan d`analyse efficace implique de commencer avec les résultats Topline, l`organisation de vos questions d`enquête, et de déterminer comment vous voulez segmenter votre population d`enquête en sous-groupes, vous êtes prêt à commencer à analyser les données! Lorsqu`on examine une question de différence, les enquêteurs doivent d`abord déterminer le nombre de groupes qu`ils compareront.

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