La siguiente es una guía para escribir un artículo con análisis de datos que escribí.
En primer lugar, quiero explicar que la orientación aquí no es en el sentido convencional. De lo que estoy hablando aquí es de cómo escribir un artículo (debe ser abstracto, pero lo entenderás después de leerlo).
Hasta ahora, he ayudado con el análisis de datos de miles de trabajos de estudiantes, incluida parte de la redacción completa de los trabajos, relacionados con medicina, enfermería, humanidades y ciencias sociales, educación, economía y psicología, etc. Van Dam requiere un artículo con análisis de datos. Como hago investigaciones de mercado y análisis de datos, la principal herramienta en la que soy bueno es spss. No me atrevo a decir que domino el spss al 100%, pero debería ser suficiente para afrontar ochenta o noventa. Naturalmente, normalmente uso mi tiempo libre para ayudar a los estudiantes con algunos análisis de datos en papel y orientación para la redacción de trabajos.
La parte central de muchos artículos contiene análisis de datos, y la estadística debería ser un curso importante en todas las disciplinas. Sin embargo, por el contrario, muchas disciplinas solo consideran la estadística y el análisis de datos como un curso optativo, o incluso como un curso. Un curso sin importancia deja a los estudiantes completamente confundidos al final del trabajo.
En este caso, muchos estudiantes no sabían nada sobre análisis de datos, lo que generó problemas desde el diseño inicial hasta la posterior recolección y organización de datos, y finalmente generó problemas en el análisis.
Entonces, ¿cómo se estructura un artículo y se escribe desde cero cuando no se sabe nada sobre análisis de datos? Aunque la parte de análisis de datos es el núcleo de muchos artículos, no importa qué tipo de artículo escriba, no puede prescindir del marco del artículo. Por lo tanto, el proceso específico debe ser el siguiente:
Lo primero es elegir el tema. Por supuesto, muchas veces el instructor elige directamente el tema sin mucha discusión.
En segundo lugar, una vez determinado el tema, lo que debo hacer de inmediato es no pensar en cómo debo escribirlo ni quejarme: "Oye ~~ deprimido, no sé cómo escribirlo". en absoluto." En su lugar, busque en la literatura para ver qué investigaciones anteriores se han realizado sobre este tema y cómo se hicieron. Encuentre información relacionada con el tema buscando en la literatura y luego organice la información. La recopilación no necesita referirse a las conclusiones y detalles de los datos de las referencias, sino más bien al propósito de la investigación, los métodos de investigación y los métodos de análisis utilizados en cada documento. Por supuesto, es posible que no comprenda en absoluto el método de análisis de la referencia, y eso está bien. Primero, debe enumerar todos los métodos analíticos utilizados en estas referencias, como regresión lineal, análisis de varianza, prueba t de media, regresión logística, etc. y enumera los métodos estadísticos comúnmente utilizados en estos documentos. Es necesario encontrar la relación correspondiente, es decir, qué propósito de investigación se utiliza para respaldar y lograr cada método de análisis, y qué conclusiones se pueden sacar. Puede llegar a este punto leyendo atentamente la literatura.
En tercer lugar, a través del paso anterior, debe conocer vagamente los nombres de los métodos estadísticos de uso común en las referencias relacionadas con su tema y qué propósitos ayudan a lograr estos métodos estadísticos o pueden lograr al mismo tiempo. , no estará tan asustado ni confundido acerca de su tema, porque tal vez su tema haya sido elaborado por personas anteriores y su artículo simplemente haya sido "copiado". Por replicación me refiero a repetir investigaciones anteriores. En este caso, usted puede plantear sus propias preguntas, que son puramente teóricas. Debe concretar sus ideas. Por ejemplo, el propósito que desee lograr dependerá naturalmente de los métodos de análisis de datos que necesite. Por supuesto, muchos artículos diseñarán una serie de hipótesis que se verificarán de antemano, que también se completan en este paso, porque la literatura que encuentre puede tener conclusiones contradictorias o puede haber algunos defectos de investigación que usted cree (también ha leído). Mucha literatura, naturalmente, tendrá sus propias ideas) y planteará una serie de hipótesis propias, que pueden guiar claramente la posterior recopilación y análisis de datos.
En cuarto lugar, el tema, la hipótesis y los métodos de investigación se pueden determinar a través de los primeros pasos, y luego se pueden considerar los vínculos específicos de investigación y recopilación de datos. Lo más importante en este enlace es averiguar qué tipo de datos debes tener y cómo obtenerlos. En realidad, es muy simple, porque ya ha determinado el método de análisis estadístico y cada método tiene sus requisitos de tipo de datos específicos, como datos categóricos (como género, origen étnico, grado, etc.) y datos continuos (como edad, altura). , peso, temperatura, etc.), longitud, distancia, etc.). La comprensión simple y popular de los datos categóricos es que estos números en sí mismos no tienen sentido y se les da artificialmente un cierto significado.
No hay continuidad entre estos datos y la suma, resta, multiplicación y división no tienen sentido. Sin embargo, los datos continuos son significativos y pueden usarse para algunas operaciones de suma, resta, multiplicación y división. Al determinar el tipo de datos que necesita, puede tener una idea aproximada de a qué debe prestar atención al recopilar datos. Por ejemplo, en una encuesta por cuestionario, suele quedar claro cómo formular las preguntas. Generalmente hay dos tipos de datos a considerar al diseñar un cuestionario, ya que diferentes diseños de opciones dan como resultado diferentes tipos de datos. Si diseña una pregunta con opciones de respuesta de "sí/no" y "sí/no", entonces se trata de datos confidenciales. Si su opción de respuesta es "muy satisfecho - muy insatisfecho" en la escala de Richter, solo puede contar algunos porcentajes basándose en datos categóricos durante el procesamiento, o puede calificar basándose en datos continuos como 12345, para poder obtener el promedio. Por lo tanto, es crucial determinar el tipo de datos en este paso. Si el tipo de datos es incorrecto, los datos recopilados son completamente inútiles.
En quinto lugar, no entraré en detalles sobre el proceso específico de recopilación de datos. Una vez que se completa la recopilación de datos, es hora de ingresarlos. Recuerde ingresar los datos originales, no los datos ordenados y resumidos. También se requiere el formato de entrada de datos. Generalmente, en una misma situación, una fila representa los datos de un caso o un cuestionario, y una columna representa una pregunta del cuestionario, es decir, una variable. Por lo tanto, una vez completada la entrada de datos, hay tantas columnas como indicadores en los datos y filas de datos de muestra.
En sexto lugar, este es el paso por el que deberías empezar a preocuparte. ¿Qué debo hacer si el análisis de datos no funciona? Porque sólo aquí comienza el proceso específico de análisis de datos. No sé qué hacer. Ya conozco el método de análisis. En este caso, solo puedo encontrar un libro de texto y encontrar un método correspondiente para introducir el aprendizaje, o realmente no puedo encontrar a nadie que me guíe, encuentre a alguien que me ayude, etc.
Por fin. Una vez completado el análisis, comience a escribir el artículo completo. De hecho, después de completar cada uno de los pasos anteriores, naturalmente se sentirá cómodo escribiendo la revisión de la literatura y la discusión al final, y rara vez necesitará devanarse los sesos o incluso reconstruir las cosas.