Step five: Make sense of the data A

Step five: Make sense of the data Analyze your data, looking for findings with practical significance. Simple statistical analyses of quantitative data, such as simple t-tests and correlations, are usually sufficient. Tables or graphs are often very helpful. Qualitative data can be analyzed for recurring themes, citing supporting evidence. Practical significance, rather than statistical significance, is the goal.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ขั้นตอนที่ห้า: เหมาะสมของข้อมูลวิเคราะห์ข้อมูล ค้นหาผลการวิจัย มีความสำคัญที่ปฏิบัติ เรื่องวิเคราะห์ทางสถิติของข้อมูลเชิงปริมาณ t-ทดสอบง่ายและความสัมพันธ์ ปกติจะเพียงพอได้ ตารางหรือกราฟมักมาก สามารถทำวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพในรูปแบบซ้ำ การอ้างหลักฐานสนับสนุน ปฏิบัติสำคัญ แทนนัยสำคัญทางสถิติ มีเป้าหมาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ขั้นตอนที่ห้า: ทำให้ความรู้สึกของข้อมูลวิเคราะห์ข้อมูลของคุณที่กำลังมองหาการค้นพบที่มีความสำคัญในทางปฏิบัติ การวิเคราะห์ทางสถิติที่เรียบง่ายของข้อมูลเชิงปริมาณเช่นเสื้อที่เรียบง่ายและการทดสอบความสัมพันธ์มักจะเพียงพอ ตารางหรือกราฟมักจะเป็นประโยชน์มาก ข้อมูลเชิงคุณภาพสามารถวิเคราะห์รูปแบบที่เกิดขึ้นในการอ้างหลักฐานสนับสนุน อย่างมีนัยสำคัญในทางปฏิบัติมากกว่าอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติเป็นเป้าหมาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ขั้นตอนที่ห้า : ทำให้ความรู้สึกของข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล ของคุณ มองหาข้อมูลที่มีความสำคัญในทางปฏิบัติ สถิติอย่างง่ายการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ เช่น แบบง่าย ๆและความสัมพันธ์ มักจะเพียงพอ ตารางหรือกราฟมักจะเป็นประโยชน์มาก ข้อมูลเชิงคุณภาพสามารถวิเคราะห์รูปแบบที่เกิดขึ้นโดยอ้างพยานหลักฐานสนับสนุน ความสำคัญ ประโยชน์มากกว่าอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ คือเป้าหมาย