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高級科學(xué)項目的數(shù)據(jù)分析

Sandra Slutz博士，科學(xué)伙伴科學(xué)家
Kenneth L. Hess，科學(xué)伙伴創(chuàng)始人兼總裁

介紹

無論您的目標(biāo)是向公眾展示您的研究成果還是在科學(xué)期刊上發(fā)表您的研究成果，都必須嚴(yán)格分析先進(jìn)科學(xué)項目的數(shù)據(jù)。如果沒有仔細(xì)的數(shù)據(jù)分析來支持您的結(jié)論，您的科學(xué)研究結(jié)果將不會被其他科學(xué)家認(rèn)真對待。以下部分討論了進(jìn)行全面科學(xué)數(shù)據(jù)分析的技術(shù)，技巧和資源。雖然本指南將提到各種數(shù)據(jù)分析原則和統(tǒng)計測試，但它并不是一本詳盡的教科書。相反，我們鼓勵您使用本指南作為熟悉數(shù)據(jù)分析一般原則的方法。一旦熟悉了這些概念，我們鼓勵您使用參考書目中列出的參考資料以及個人資源（例如您的導(dǎo)師和其他科學(xué)和數(shù)學(xué)專業(yè)人士，包括您的老師）繼續(xù)探索與您的科學(xué)項目最相關(guān)的主題。我們也鼓勵您閱讀我們隨附的文章 高等科學(xué)課程實驗設(shè)計 與 提高實驗測量能力。當(dāng)集體使用時，這三篇文章中的信息將使您走上一條經(jīng)過深思熟慮的高質(zhì)量研究項目。

關(guān)于數(shù)據(jù)分析的常見錯誤假設(shè)

年輕科學(xué)家的三個常見錯誤是：

  • 只有在收集完所有數(shù)據(jù)后才會進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

  • 數(shù)據(jù)分析很快 - 您選擇分析方法，以“插件”方式應(yīng)用它們，然后就完成了。

  • 沒有額外的背景，數(shù)據(jù)可以獨立存在

這些事情都不可能離真相更遠(yuǎn)。數(shù)據(jù)分析是研究項目中的一個持續(xù)過程。規(guī)劃您要對數(shù)據(jù)執(zhí)行的分析類型是設(shè)計實驗的關(guān)鍵部分。如果您跳過此步驟，您可能會發(fā)現(xiàn)自己沒有足夠的數(shù)據(jù)來得出有意義的結(jié)論。有關(guān)成功數(shù)據(jù)分析和良好實驗設(shè)計如何相互依賴的更多詳細(xì)信息，請參閱Science Buddies 高級科學(xué)項目實驗設(shè)計指南 。

一旦您設(shè)計了實驗并進(jìn)行了實驗，即使您正在收集數(shù)據(jù)，也可以明智地進(jìn)行一些數(shù)據(jù)分析，以確保觀察結(jié)果符合預(yù)期參數(shù)。例如，您可以在實驗過程中計算DNA提取的產(chǎn)量，以確保程序在進(jìn)行下一步之前運作良好。如果您的實驗程序出現(xiàn)問題，這種分析可以防止您浪費寶貴的實驗時間，并且可以消除后來對異常數(shù)據(jù)的混淆。如果來自一個實驗重復(fù)的趨勢或觀察結(jié)果提供了關(guān)于如何更好地設(shè)計額外重復(fù)的見解，則還應(yīng)在獨立重復(fù)之間分析數(shù)據(jù)。

雖然將數(shù)據(jù)快速插入電子表格可能很有吸引力，但創(chuàng)建圖表，打印出基本的相應(yīng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，并將項目稱為“已完成”，這種方法可能會導(dǎo)致您錯過相關(guān)信息。相反，你應(yīng)該計劃花很多時間“玩”你的數(shù)據(jù)。您測試的變量越多，“播放”所需的時間就越長。通過從各種角度查看數(shù)據(jù)，嘗試不同的方式來組織數(shù)據(jù)并以數(shù)學(xué)方式表示數(shù)據(jù)，您可能會偶然發(fā)現(xiàn)在啟動項目時您不知道的連接或趨勢。

最后，不僅要讓您的數(shù)據(jù)獨立，而且要將其置于上下文中，這一點非常重要。簡而言之，相對于其他數(shù)據(jù)表達(dá)您的數(shù)據(jù)更具啟發(fā)性。例如，日本男子職業(yè)籃球運動員身高研究中的數(shù)據(jù)可能表明球員的平均身高是6英尺5英寸。如果將這個數(shù)據(jù)與日本男性的平均身高（5英尺7英寸）進(jìn)行比較，這些數(shù)據(jù)會變得更有用，因此您可以得出結(jié)論，在日本，籃球運動員可能比普通男性高出14％。同樣，如果您的研究是對以前工作的復(fù)制或?qū)α鞒痰姆椒ǜ倪M(jìn)，那么分析您的數(shù)據(jù)與以前發(fā)布的數(shù)據(jù)直接比較至關(guān)重要。

確定您的領(lǐng)域中的標(biāo)準(zhǔn)以進(jìn)行數(shù)據(jù)分析

每個領(lǐng)域都有如何分析數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范。正在審查您的研究的研究人員和該領(lǐng)域的其他人將期望您在適當(dāng)?shù)臅r候了解并模仿這些標(biāo)準(zhǔn)。這并不是說他們不贊成新的創(chuàng)新或技術(shù) - 只要確保你能夠解釋分析方法優(yōu)于傳統(tǒng)方法的優(yōu)勢。

您如何總結(jié)您所在領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)分析技術(shù)？最好的方法是仔細(xì)查看您所在領(lǐng)域的各種論文。特別注意收集相同類型數(shù)據(jù)的論文。記下以下內(nèi)容：

  • 他們?nèi)绾谓M織他們的數(shù)據(jù)，

  • 他們看到了哪些類型的趨勢以及他們?nèi)绾伟l(fā)現(xiàn)這些趨勢，

  • 他們使用哪些統(tǒng)計測試來評估數(shù)據(jù)，以及

  • p值和/或置信區(qū)間被認(rèn)為是可接受的。

一旦熟悉了您所在領(lǐng)域常見的分析類型，您就可以選擇在您的研究項目環(huán)境中最有意義的分析。

三種不同的方法來檢查數(shù)據(jù)

一般而言，科學(xué)數(shù)據(jù)分析通常涉及以下三項任務(wù)中的一項或多項：

  • 生成表格，

  • 將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖形或其他可視顯示

  • 使用統(tǒng)計測試。

表用于在一個地方組織數(shù)據(jù)。相關(guān)的列和行標(biāo)題有助于快速查找信息。表的最大優(yōu)點之一是，在組織數(shù)據(jù)時，可以更容易地發(fā)現(xiàn)趨勢和異常。另一個優(yōu)點是它們的多功能性。表可用于封裝定量或定性數(shù)據(jù)，甚至兩者的組合。數(shù)據(jù)可以原始形式顯示，也可以組織成具有相應(yīng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)摘要。

圖表是表示數(shù)據(jù)的直觀手段。它們允許以更容易通過眼睛發(fā)現(xiàn)趨勢的方式表示復(fù)雜數(shù)據(jù)。有許多不同類型的圖表，其中最常見的圖表可以在這個圖表基本指南中查看： 數(shù)據(jù)分析和圖表。

您可能會將圖形視為向其他人呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的主要方式; 雖然圖表是這樣做的絕佳方式（有關(guān)更多細(xì)節(jié)，請參閱Science Buddies指南，了解有關(guān) 高級科學(xué)競賽的數(shù)據(jù)提示技巧），它們也是一個很好的分析機(jī)制。將數(shù)據(jù)操作為不同的視覺形式的過程通常會引起您對數(shù)據(jù)的不同方面的關(guān)注，并擴(kuò)展您對它的思考。在這個過程中，您可能會偶然發(fā)現(xiàn)一種模式或趨勢，這種模式或趨勢表明您之前沒有想過的關(guān)于您的科學(xué)項目的新內(nèi)容。以不同的圖形格式查看數(shù)據(jù)可能會突出顯示新結(jié)論，新問題或需要去收集其他數(shù)據(jù)。它還可以幫助您識別異常值。這些數(shù)據(jù)點似乎與其他數(shù)據(jù)點不一致。異常值可能是實驗誤差的結(jié)果，如測量工具故障，數(shù)據(jù)輸入錯誤或?qū)嶋H發(fā)生的罕見事件（如蒙大拿州1月70°F天），但不能反映正常情況。在統(tǒng)計分析您的數(shù)據(jù)時，識別異常值并對其進(jìn)行處理非常重要（請參閱下面的參考書目，了解如何處理異常值的文章），以便它們不會對您的結(jié)論產(chǎn)生不成比例的影響。識別異常值還允許您返回并評估它們是否反映罕見事件以及此類事件是否對您的整體科學(xué)結(jié)論有所幫助。

如果您不確定哪種圖形可能最好地封裝您的數(shù)據(jù)，請返回發(fā)布的具有相似類型數(shù)據(jù)的科學(xué)文章。觀察作者如何繪制和表示他們的數(shù)據(jù)。嘗試使用相同的方法分析您的數(shù)據(jù)。

統(tǒng)計是檢查數(shù)據(jù)的第三種通用方法。通常，統(tǒng)計測試與表格和/或圖表組合使用。統(tǒng)計數(shù)據(jù)有兩大類：描述性統(tǒng)計和推論統(tǒng)計。描述性統(tǒng)計用于匯總數(shù)據(jù)，包括平均值，范圍，標(biāo)準(zhǔn)偏差和頻率等。有關(guān)幾個基本描述性統(tǒng)計計算的綜述，請參閱總結(jié)數(shù)據(jù)和評估方差和標(biāo)準(zhǔn)偏差的一般指南。推論統(tǒng)計依靠樣本（您收集的數(shù)據(jù)）來推斷人口。它們用于確定是否有可能根據(jù)您的實驗數(shù)據(jù)得出關(guān)于人口的一般結(jié)論，或者對未來的預(yù)測。推論統(tǒng)計涵蓋了各種統(tǒng)計概念，例如：假設(shè)檢驗，相關(guān)性，估計和建模。

除了平均值，模式和平均值之類的基本描述性統(tǒng)計數(shù)據(jù)之外，您可能沒有太多的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。那么您如何知道要對您的數(shù)據(jù)應(yīng)用哪些統(tǒng)計測試？一個好的起點是參考您所在領(lǐng)域的已發(fā)表的科學(xué)文章。具有相似類型數(shù)據(jù)集的論文的“方法”部分將討論作者使用的統(tǒng)計檢驗。其他測試可能會在數(shù)據(jù)表或數(shù)字中提及。嘗試使用類似的測試評估您的數(shù)據(jù)。您可能還會發(fā)現(xiàn)咨詢統(tǒng)計教科書，數(shù)學(xué)教師，您的科學(xué)項目導(dǎo)師以及其他科學(xué)或工程專業(yè)人員非常有用。下面的參考書目還包含一系列資源，用于更多地了解統(tǒng)計數(shù)據(jù)及其應(yīng)用。

參考書目

本文討論了如何選擇正確的統(tǒng)計檢驗：

這些資源提供了有關(guān)如何處理異常值的其他信息：

有關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)的更多信息，請參見這些在線統(tǒng)計教科書：