Analisi statistica per la tesi: un flusso di lavoro riproducibile

Scegli un'analisi dalla domanda di ricerca, il processo di progettazione e misurazione piuttosto che da un pacchetto software preferito. Definisci la popolazione, il risultato, la confrontazione e l'estimento prima di esaminare i risultati. Identificare quali conclusioni il design di campione e studio può sostenere.

Preparare un dizionario dei dati e mantenere in modo sicuro l'originale dataset. Unità di registrazione, convenzioni di codifica, regole di valore mancante e criteri di esclusione. Separate i identificatori dai dati di analisi e seguite le etiche approvate e gli accordi di gestione dei dati. Non mettere mai le informazioni dei partecipanti in esempi pubblici o in un repository aperto.

Descrivi i dati prima di applicare un modello. Controlla le distribuzioni, i valori insoliti e la quantità e il modello di mancanza. Un avvertimento software dovrebbe portare alla ricerca; non è una ragione per cancellare osservazioni spiacevoli. Il documento giustificò le correzioni e mantiene un percorso riproduttivo.

Selezionare metodi e diagnosi adeguati al risultato e al design. Assunzioni statali e valutandole utilizzando prove pertinenti. Rapporto delle stime di effetto e incertezza, insieme a qualsiasi test ipotesi. Solo un piccolo valore p non stabilisce importanza pratica, causa o uno studio ben progettato.

In R, mantenere i script e le versioni del pacchetto; in SPSS, salvare la sintesi e la produzione. Link tabelle e cifre all'analisi documentata piuttosto che modificare manualmente i risultati. Distinguere le analisi pianificate dai controlli esplorativi e descrivere con onestà molteplici confronti e analisi di sensibilità.

La tesi dovrebbe spiegare ciò che è stato fatto abbastanza bene per un lettore informato per valutarlo. Cerca una recensione metodologica qualificata quando il design è complesso o le conseguenze sono importanti. Il supporto accademico dovrebbe rafforzare la propria comprensione e l'integrità della ricerca, non fabbricare dati, risultati o autore.