1. Modèles et tendances:
* y a-t-il des thèmes ou des relations récurrents dans les données? Cela pourrait impliquer d'identifier les corrélations, les grappes ou les valeurs aberrantes.
* Les points de données suivent-ils un modèle ou une tendance spécifique dans le temps ou dans différents groupes? Cela pourrait suggérer une relation de cause à effet ou un phénomène plus large en jeu.
2. Différences significatives:
* y a-t-il des différences significatives entre les groupes ou les conditions? Ceci est important pour déterminer si un traitement ou une intervention a eu un effet réel.
* y a-t-il des différences statistiquement significatives entre les données observées et que serait attendu par hasard? Cela aide à exclure les variations aléatoires en tant que cause.
3. Support ou rejet des hypothèses:
* Les données soutiennent ou réfutent-elles l'hypothèse originale du scientifique? L'analyse doit fournir des preuves pour confirmer ou rejeter la prédiction initiale.
* Si les données ne soutiennent pas l'hypothèse, quelles explications alternatives pourraient être prises en compte? L'analyse doit être suffisamment flexible pour explorer de nouvelles avenues si l'hypothèse initiale s'avère incorrecte.
4. OBLIRES ET ANOMALIES:
* y a-t-il des points de données qui semblent inhabituels ou s'écartent de manière significative de la tendance globale? Ces valeurs aberrantes pourraient être des erreurs dans la collecte de données, mais ils pourraient également représenter des phénomènes intéressants qui justifient une enquête plus approfondie.
5. Signification statistique:
* Les différences ou relations observées sont-elles statistiquement significatives? Cela aide à déterminer si les résultats sont probablement dus au hasard ou à un effet réel.
* Quelle est la valeur p associée à l'analyse? Une faible valeur de p (généralement moins de 0,05) indique un résultat statistiquement significatif.
6. Taille de l'effet:
* Quelle est la force de l'effet observé? Cela permet d'évaluer la signification pratique des résultats au-delà de la signification statistique.
* Quelle est l'ampleur de la différence ou de la relation? Une grande taille d'effet suggère une relation forte, tandis qu'une petite taille d'effet suggère une relation plus faible.
7. Contexte et hypothèses:
* Quelles sont les limites des données et l'analyse? Il est crucial de considérer les biais, hypothèses et limites potentielles des méthodes de collecte de données et des techniques statistiques utilisées.
* Comment l'analyse s'inscrit-elle dans le contexte scientifique plus large? Les résultats doivent être interprétés à la lumière des connaissances et de la théorie existantes dans le domaine.
En recherchant ces éléments clés, les scientifiques peuvent tirer des conclusions significatives de leurs données, identifier les domaines pour de nouvelles recherches et contribuer à l'avancement de la compréhension scientifique.
