The most important part of any rese

The most important part of any research project is the
planning process. This statement is as true for data analysis
as for any of the other steps in the research process. The
development of your statistical analysis plan should not be
delayed until after you have your data in hand. Rather, the
investigator should select the statistics to describe the sample
and to analyze the data for each research question or
hypothesis before initiating the study. Most grant applications
will require this information, but these decisions
should be made regardless of application for funding.
Investigators should plan to first describe their sample.
They should identify the important demographic characteristics
of the sample, such as sex, age, and race. These variables
will be the same for most studies. Other sample
characteristics, such as diagnosis, weight, height, Glasgow
Coma Scale, and so forth, also may be important to provide.
Descriptive statistics will describe these variables.
Next, investigators should plan the analyses for each
research question/hypothesis. A table may be useful for this
activity. In the first column should be the research question/hypothesis;
in the second, all relevant variables (and
timing information if needed); and in the third, the statistical
test to be used. This process helps investigators ensure
that they are collecting all needed data, at the right time, to
answer their question. After all study data have been collected
is not the time to discover that an important piece of
data has been missed.
Investigators uncomfortable with statistical analysis should
consult a statistician early in the planning phase. A statistician
will help them determine what statistical analyses are most
appropriate for answering the research questions/hypotheses,
taking into consideration the types of data to be collected.
Although statisticians may seem intimidating, investigators
should consider them an important member of the research
team and avail themselves of their expertise.
To help diminish the stress of a statistical consultation,
investigators should prepare a list of questions before the
meeting. In creating the list of questions, they need to start
with the research question.1 If the investigators have an
idea of what statistics to use, then the questions for the statistician
are related to whether the proposed analyses are
appropriate and what other statistics should be considered.
If the investigators have no idea of what statistics to use,
the first question should be what statistics are appropriate
for the research questions being addressed.
Investigators should take advantage of the meeting with
the statistician to find out why the analysis is appropriate
and to increase their knowledge of statistics. They need to
be able to defend their choice of statistics at presentations
and within publications.
Several advantages result from having a plan for data
analysis before starting the study. The most obvious is that
the investigators are not left wondering what to do with all
of the data they now have in their computer. A plan speeds
the process of data analysis. If a computer program will be
used, the commands for the analysis can even be written
before data collection is complete. In this case, as soon as all
of the data are entered, the investigators run the predetermined
programs, and the analysis is ready for interpretation.
The second advantage of planning the statistical analysis
before the study is an increase in scientific integrity. The
investigators who have a plan ahead of time are less likely
to bend the analysis to suit their purpose. A plan also prevents
the process of repeating analyses until something is
found that is statistically significant. A post hoc (after the
fact) approach to statistical analysis is inappropriate and
increases the chance of making a type I statistical error (see
a future issue of this series on hypothesis testing for a discussion
of type I errors).2 If post hoc analyses are used, a
technique such as Bonferroni adjustment is needed to
decrease the chance of a type 1 error.2
Before beginning a study, the investigators should identify
the computer, the data entry method,3 and the data
analysis software they will use for the study. They also
should spend time during the early phases of the project
becoming familiar with the software to be used. Data analysis
will proceed more smoothly if the investigators do not
need to stop and ask for technical assistance.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เป็นส่วนสำคัญของโครงการวิจัยต่าง ๆกระบวนการวางแผน คำสั่งนี้จะเป็นจริงสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นสำหรับขั้นตอนอื่น ๆ ในกระบวนการวิจัย ที่ไม่ควรพัฒนาแผนการวิเคราะห์ทางสถิติล่าช้าจนกระทั่งหลังจากที่คุณมีข้อมูลในมือ ค่อนข้าง การเอกชนควรเลือกสถิติเพื่ออธิบายตัวอย่างและวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับแต่ละคำถามวิจัย หรือสมมติฐานก่อนเริ่มการศึกษา ประยุกต์ใช้ให้มากที่สุดจะต้องใช้ข้อมูลนี้ แต่ตัดสินใจเหล่านี้ควรจะทำ โดยการขอทุนนักสืบควรจะอธิบายตัวอย่างของพวกเขาก่อนพวกเขาควรระบุลักษณะประชากรสำคัญของตัวอย่าง เช่นเพศ อายุ และแข่งขัน ตัวแปรเหล่านี้จะเป็นเหมือนกันส่วนใหญ่ศึกษา ตัวอย่างอื่น ๆลักษณะ วินิจฉัย น้ำหนัก ความ สูง กลาสโกว์สโกว และอื่น ๆ ยังได้ให้ความสำคัญต่อสถิติพรรณนาจะอธิบายตัวแปรเหล่านี้นักสืบควรวางแผนการวิเคราะห์สำหรับแต่ละวิจัยคำถาม/สมมติฐาน ตารางอาจมีประโยชน์นี้กิจกรรมการ ครั้งแรกใน คอลัมน์ควรเป็นการวิจัยคำถาม/สมมติฐานในตัวแปรที่สอง ที่เกี่ยวข้องทั้งหมด (และกำหนดเวลาข้อมูลถ้าจำเป็น); และที่ สาม ในทางสถิติทดสอบการใช้งาน กระบวนการนี้ช่วยให้นักพวกเขาจะรวบรวมทั้งหมดต้องข้อมูล การตอบคำถามของพวกเขา หลังจากที่ได้รวบรวมข้อมูลทั้งหมดไม่ใช่เวลาที่จะพบว่าชิ้นสำคัญข้อมูลมีการพลาดควรสืบสวนอึดอัดกับการวิเคราะห์ทางสถิติปรึกษา statistician ความเร็วในการวางแผนระยะ Statistician การจะช่วยในการตรวจสอบวิเคราะห์ทางสถิติใดมากที่สุดที่เหมาะสมสำหรับการตอบการวิจัยคำถาม/สมมุติฐานโดยคำนึงถึงชนิดของข้อมูลที่จะรวบรวมแม้ว่า statisticians อาจดูเหมือนสับสน สืบสวนควรพิจารณาให้เป็นสมาชิกที่สำคัญของการวิจัยทีม และใช้ความเชี่ยวชาญของตัวเองเพื่อช่วยคลายความเครียดให้คำปรึกษาทางสถิตินักสืบควรเตรียมรายการคำถามก่อนประชุม ในการสร้างรายการคำถาม พวกเขาต้องเริ่มต้นมี question.1 วิจัยถ้ามีการสืบสวนการคิดว่าสถิติการใช้ แล้วคำถามสำหรับการ statisticianเกี่ยวข้องกับว่าจะวิเคราะห์นำเสนอเหมาะสม และควรพิจารณาสถิติใดถ้านักสืบที่มีความคิดว่าสถิติการใช้คำถามแรกที่ควรจะเป็นสถิติใดเหมาะสมสำหรับคำถามวิจัยที่ถูกระบุนักสืบควรใช้ประโยชน์จากการประชุมกับstatistician การหาเหตุผลการวิเคราะห์ที่เหมาะสมและ เพื่อเพิ่มความรู้สถิติการ พวกเขาต้องการสามารถปกป้องการเลือกสถิติที่นำเสนอและสิ่งพิมพ์ข้อดีหลายประการเกิดจากการมีแผนการสำหรับข้อมูลวิเคราะห์ก่อนที่จะเริ่มการศึกษา เห็นได้ชัดที่สุดคือนักสืบที่ถูกปล่อยได้สงสัยว่า จะทำอย่างไรกับข้อมูลพวกเขาขณะนี้มีในคอมพิวเตอร์ของพวกเขา แผนเร็วการวิเคราะห์ข้อมูล ถ้าเป็นโปรแกรมคอมพิวเตอร์ใช้ คำสั่งสำหรับการวิเคราะห์แม้จะเขียนได้ก่อนเก็บรวบรวมข้อมูลเสร็จสมบูรณ์ ในกรณีนี้ เป็นเร็ว ๆ นี้เป็นทั้งหมดของมีป้อนข้อมูล นักสืบที่ทำงานที่กำหนดไว้โปรแกรม และการวิเคราะห์พร้อมสำหรับการตีความข้อดีที่สองของการวางแผนการวิเคราะห์ทางสถิติก่อนการศึกษาเป็นการเพิ่มในความสมบูรณ์ทางวิทยาศาสตร์ ที่นักสืบที่มีแผนล่วงหน้ามีแนวโน้มการโค้งงอการวิเคราะห์ให้เหมาะสมกับวัตถุประสงค์ของ แผนนอกกระบวนการของการวิเคราะห์การทำซ้ำจนกระทั่งบางสิ่งบางอย่างพบที่เป็นอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ การ post hoc (หลังจากข้อเท็จจริง) วิธีการวิเคราะห์ทางสถิติไม่เหมาะสม และเพิ่มโอกาสทำชนิดฉันข้อผิดพลาดทางสถิติ (ดูปัญหาในอนาคตของชุดนี้ในการทดสอบสมมติฐานของพิมพ์ข้อผิดพลาดฉัน) 2 ถ้าใช้ post hoc วิเคราะห์ การเทคนิคเช่น Bonferroni ปรับปรุงต้องลดโอกาสของ error.2 ชนิด 1ก่อนที่จะเริ่มการศึกษา การสืบสวนควรระบุคอมพิวเตอร์ วิธีรายการข้อมูล 3 และข้อมูลซอฟต์แวร์วิเคราะห์ที่จะใช้สำหรับการศึกษา พวกเขายังควรใช้เวลาในช่วงระยะแรก ๆ ของโครงการคุ้นเคยกับซอฟต์แวร์ที่จะใช้ การวิเคราะห์ข้อมูลจะดำเนินการได้ราบรื่นขึ้นถ้าไม่มีการสืบสวนต้องหยุด และขอความช่วยเหลือทางเทคนิค

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ส่วนที่สำคัญที่สุดของโครงการวิจัยใด ๆ
เป็นขั้นตอนการวางแผน คำสั่งนี้จะเป็นจริงสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับการใด ๆ ของขั้นตอนอื่น ๆ ในกระบวนการวิจัย การพัฒนาของแผนการวิเคราะห์ทางสถิติของคุณไม่ควรที่จะเลื่อนออกไปจนกว่าหลังจากที่คุณมีข้อมูลของคุณในมือ แต่ที่ผู้ตรวจสอบควรเลือกสถิติที่จะอธิบายตัวอย่างและการวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับแต่ละคำถามการวิจัยหรือสมมติฐานก่อนที่จะเริ่มการศึกษา ส่วนใหญ่ขอทุนจะต้องมีข้อมูลนี้แต่การตัดสินใจเหล่านี้ควรจะทำโดยไม่คำนึงถึงการประยุกต์ใช้สำหรับการระดมทุน. นักวิจัยควรวางแผนที่จะเป็นครั้งแรกของพวกเขาอธิบายตัวอย่าง. พวกเขาควรจะระบุลักษณะทางประชากรที่สำคัญของกลุ่มตัวอย่างเช่นเพศอายุและการแข่งขัน ตัวแปรเหล่านี้จะเป็นเหมือนกันสำหรับการศึกษาส่วนใหญ่ ตัวอย่างอื่น ๆลักษณะเช่นการวินิจฉัย, น้ำหนัก, ส่วนสูง, กลาสโกว์Coma Scale, และอื่น ๆ นอกจากนี้ยังอาจมีความสำคัญที่จะให้. สถิติเชิงพรรณนาจะอธิบายตัวแปรเหล่านี้. ถัดไปนักวิจัยควรวางแผนการวิเคราะห์สำหรับแต่ละคำถามการวิจัย / สมมติฐาน ตารางอาจจะมีประโยชน์ในการนี้กิจกรรม ในคอลัมน์แรกที่ควรจะเป็นคำถามการวิจัย / สมมติฐานนั้นในครั้งที่สองตัวแปรที่เกี่ยวข้องทั้งหมด(และข้อมูลการกำหนดเวลาถ้าจำเป็น); และในไตรมาสที่สามของสถิติทดสอบเพื่อนำมาใช้ กระบวนการนี้จะช่วยให้ผู้ตรวจสอบให้แน่ใจว่าพวกเขาจะเก็บรวบรวมข้อมูลที่จำเป็นทั้งหมดในเวลาที่เหมาะสมที่จะตอบคำถามของพวกเขา หลังจากที่ข้อมูลการศึกษาทั้งหมดได้รับการเก็บไม่ใช่เวลาที่จะพบว่าเป็นชิ้นสำคัญของข้อมูลที่ได้รับการพลาด. นักวิจัยไม่สบายใจกับการวิเคราะห์ทางสถิติควรปรึกษาสถิติในช่วงต้นขั้นตอนการวางแผน สถิติจะช่วยให้พวกเขาตรวจสอบสิ่งที่วิเคราะห์ทางสถิติมากที่สุดที่เหมาะสมสำหรับการตอบคำถามการวิจัย/ สมมติฐานคำนึงถึงชนิดของข้อมูลที่ถูกเก็บรวบรวม. แม้ว่าสถิติอาจดูเหมือนข่มขู่นักวิจัยควรพิจารณาให้เป็นสมาชิกที่สำคัญของการวิจัยของทีมงานและประโยชน์ของตัวเองเชี่ยวชาญของพวกเขา. เพื่อช่วยลดความเครียดของการให้คำปรึกษาทางสถิติที่นักวิจัยควรเตรียมรายการของคำถามก่อนที่จะมีการประชุม ในการสร้างรายการของคำถามที่พวกเขาจะต้องเริ่มต้นด้วยการวิจัย question.1 หากนักวิจัยมีความคิดของสิ่งที่จะใช้สถิติแล้วคำถามสำหรับสถิติที่เกี่ยวข้องกับการไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์ที่นำเสนอมีความเหมาะสมและสิ่งที่สถิติอื่นๆ ที่ควรจะเป็น การพิจารณา. หากตรวจสอบมีความคิดของสิ่งที่สถิติการใช้งานไม่มีคำถามแรกที่ควรจะเป็นสิ่งที่สถิติที่มีความเหมาะสมสำหรับคำถามการวิจัยถูกaddressed. นักวิจัยควรใช้ประโยชน์จากการประชุมกับสถิติเพื่อหาว่าทำไมการวิเคราะห์มีความเหมาะสมและเพิ่มความรู้ของสถิติ พวกเขาจำเป็นต้องมีความสามารถที่จะปกป้องพวกเขาเลือกของสถิติที่นำเสนอและภายในสิ่งพิมพ์. ข้อดีหลายผลมาจากการที่มีการวางแผนสำหรับข้อมูลการวิเคราะห์ก่อนที่จะเริ่มการศึกษา ที่เห็นได้ชัดที่สุดคือการที่นักวิจัยจะไม่เหลือสงสัยว่าสิ่งที่จะทำอย่างไรกับทั้งหมดของข้อมูลที่ตอนนี้พวกเขามีในเครื่องคอมพิวเตอร์ของตน แผนเพิ่มความเร็วในกระบวนการของการวิเคราะห์ข้อมูล หากโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่จะใช้คำสั่งในการวิเคราะห์สามารถแม้จะเขียนก่อนที่จะเก็บรวบรวมข้อมูลเสร็จสมบูรณ์ ในกรณีนี้ทันทีที่ทั้งหมดของข้อมูลที่จะป้อนนักวิจัยที่ดำเนินการที่กำหนดไว้ในโปรแกรมและการวิเคราะห์ที่มีความพร้อมสำหรับการตีความ. ประโยชน์ที่สองของการวางแผนการวิเคราะห์ทางสถิติก่อนที่จะศึกษาคือการเพิ่มขึ้นในความซื่อสัตย์ทางวิทยาศาสตร์ นักวิจัยที่มีการวางแผนก่อนเวลามีโอกาสน้อยที่จะโค้งงอการวิเคราะห์เพื่อให้เหมาะกับวัตถุประสงค์ของพวกเขา แผนยังป้องกันไม่ให้กระบวนการของการทำซ้ำจนการวิเคราะห์สิ่งที่จะพบว่าเป็นนัยสำคัญทางสถิติ โพสต์เฉพาะกิจ (หลังจากที่ความเป็นจริง) แนวทางการวิเคราะห์ทางสถิติที่ไม่เหมาะสมและเพิ่มโอกาสในการทำชนิดที่ผมผิดพลาดทางสถิติ(ดูปัญหาในอนาคตของชุดนี้ในการทดสอบสมมติฐานสำหรับการอภิปรายของผมข้อผิดพลาดประเภท) 0.2 หากการโพสต์การวิเคราะห์เฉพาะกิจ ถูกนำมาใช้เป็นเทคนิคเช่นการปรับBonferroni เป็นสิ่งจำเป็นเพื่อลดโอกาสของชนิดที่1 error.2 ก่อนที่จะเริ่มการศึกษานักวิจัยควรระบุคอมพิวเตอร์วิธีการป้อนข้อมูล, 3 และข้อมูลซอฟต์แวร์การวิเคราะห์พวกเขาจะใช้สำหรับการศึกษา พวกเขายังควรใช้เวลาในช่วงระยะแรกของโครงการที่กลายเป็นที่คุ้นเคยกับซอฟแวร์ที่จะใช้ การวิเคราะห์ข้อมูลจะดำเนินการได้อย่างราบรื่นมากขึ้นหากตรวจสอบไม่จำเป็นต้องหยุดและขอความช่วยเหลือด้านเทคนิค