怎么看懂实证研究的数据

实证研究的数据分析要求具备统计学和方法论知识。 以下步骤提供了一个框架，帮助研究者有效地解读数据：
1. 了解研究问题和假设
明确研究问题的目标和提出的假设。
这些将指导数据分析的重点和适当的统计检验。
2. 检查描述性统计
检查中央趋势（平均值、中位数、众数）和离差（标准差、方差）。
这些统计数据提供样本特征和数据分布的概况。
3. 执行假设检验
根据假设选择适当的统计检验（例如，t检验、卡方检验、ANOVA）。
计算检验统计量（例如，t值、卡方值、F值）并将它们与临界值进行比较。
得出决定性结论，支持或拒绝假设。
4. 解释效果大小
除了统计显著性外，还报告效果大小（例如，Cohen's d、eta平方）。
效果大小量化给定干预措施或变量之间的实际差异，提供研究结果的实用意义。
5. 考虑置信区间
确定置信区间（例如，95% CI），其中估计值很可能落在。
置信区间表明研究结果的准确性，并有助于评估结果的稳健性。
6. 检查诊断性检验
评估残差图、正态性检验和异方差性检验等诊断性检验。
这些检验确认模型是否符合统计假设，确保所得结果的有效性。
7. 考虑样本量和统计功效
检查样本量是否足够，并且研究具有足够的统计功效。
统计功效表明检测到真实效果的可能性，有助于解释研究结果的可靠性。
8. 综合解释
将所有分析结果结合起来，提供研究发现的综合解释。
讨论研究结果的含义，支持或修改研究假设。
其他提示：
与统计专家合作以获得专业指导。
使用统计软件（例如 SPSS、R、SAS）来执行分析。
在学术期刊上搜索并审查类似研究的分析方法。
始终考虑研究的数据限制和潜在偏差。