शोधप्रबंध का सांख्यिकीय विश्लेषण: दोहराए जा सकने वाले विश्लेषण की कार्यप्रणाली

एक पसंदीदा सॉफ्टवेयर पैकेज के बजाय अनुसंधान प्रश्न, डिजाइन और माप प्रक्रिया से विश्लेषण का चयन करें। परिणामों की जांच करने से पहले जनसंख्या, परिणाम, तुलना और अनुमान निर्धारित करें। पहचानें कि नमूना और अध्ययन डिजाइन किस निष्कर्ष का समर्थन कर सकता है।

एक डेटा शब्दकोश तैयार करें और मूल डेटासेट को सुरक्षित रूप से रखें। रिकॉर्ड इकाइयों, कोडिंग सम्मेलनों, लापता मूल्य के नियम और निष्कासन मानदंड। विश्लेषण डेटा से अलग पहचानकर्ताओं और अनुमोदित नैतिकता और डेटा प्रबंधन व्यवस्था का पालन करें। कभी भी सार्वजनिक उदाहरणों या एक खुले रिपोर्टर में प्रतिभागियों की जानकारी नहीं रखें।

एक मॉडल लागू करने से पहले डेटा का वर्णन करें। वितरण, असामान्य मूल्य और कमी की मात्रा और पैटर्न की जांच करें। एक सॉफ्टवेयर चेतावनी जांच के लिए नेतृत्व करना चाहिए; यह अप्रिय अवलोकनों को हटाने का कोई कारण नहीं है। दस्तावेज़ सुधारों को सही ठहराता है और एक पुनरावृत्ति योग्य ट्रैक बनाए रखता है।

परिणाम और डिजाइन के लिए उपयुक्त विधियों और निदान का चयन करें। राज्य की धारणाएं और उन्हें प्रासंगिक सबूतों का उपयोग करके मूल्यांकन करें। रिपोर्ट प्रभाव अनुमान और अनिश्चितता, किसी भी मान्यता परीक्षण के साथ-साथ। केवल एक छोटा पी-मूल्य व्यावहारिक महत्व, कारण या अच्छी तरह से डिज़ाइन किए गए अध्ययन का निर्धारण नहीं करता है।

R में, स्क्रिप्ट और पैकेज संस्करणों को बनाए रखें; SPSS में, सिंटाक्स और आउटपुट को बचाएं। परिणामों को मैन्युअल रूप से संपादित करने के बजाय दस्तावेज विश्लेषण के लिए तालिकाओं और आंकड़ों को लिंक करें। अनुसंधान जांच से योजनाबद्ध विश्लेषणों को अलग करें और ईमानदारी से कई तुलनाओं और संवेदनशीलता विश्लेषणों का वर्णन करें।

थीसिस को समझाना चाहिए कि एक सूचित पाठक इसे मूल्यांकन करने के लिए पर्याप्त अच्छी तरह से क्या किया गया था। जब डिजाइन जटिल है या परिणाम महत्वपूर्ण हैं तो योग्य पद्धति समीक्षा की तलाश करें। अकादमिक सहायता अपने स्वयं के समझ और अनुसंधान ईमानदारी को मजबूत करना चाहिए, डेटा, परिणाम या लेखन का निर्माण नहीं करना चाहिए।