Перед выполнением алгоритма обработки и анализа данных необходимо почистить массив и преобразовать некоторые данные (перекодирование, вычисление и т.д.)
Алгоритм обработки и анализа, а также визуализация данных независимо от задач и гипотез исследования:
0. Описать социально-демографический блок (выборка)!
1. Определить все ЗАКРЫТЫЕ ОДНОВАРИАНТНЫЕ вопросы, по которым необходимо построить частотные распределения, а также построить диаграммы в редакторе Excel.
2. Определить все ЗАКРЫТЫЕ МНОГОВАРИАНТНЫЕ вопросы, по которым необходимо построить частотные распределения, а также построить диаграммы в редакторе Excel.
3. Определить все ОТКРЫТЫЕ (полузакрытые) вопросы, которые необходимо обработать. Выполнить обработку и построить диаграммы.
4. Определить все ЗАКРЫТЫЕ И ОТКРЫТЫЕ вопросы, для которых можно рассчитать моду, медиану, среднее значение, стандартное отклонение, стандартную ошибку среднего и т.д. (т.е. описательную статистику в зависимости от типа шкал). Или выполнить разведочный анализ данных для переменных с количественным типом шкалы.
5. Определить вопросы, которые позволяют разделить выборку на подгруппы для построения ПЕРЕКРЕСТНЫХ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ И РАСЧЕТА коэффициента ХИ-квадрат. Выполнить построение таблиц сопряженности и рассчитать меру связи.
6. Определить вопросы для корреляционного анализа данных (РАНГОВЫЙ И КОЛИЧЕСТВЕННЫЙ ТИП ШКАЛ). Выполнить корреляционный анализ данных – сделать вывод.
0. Описать социально-демографический блок (выборка)!
В результате исследования было опрошено 100 человек, в возрасте от 15 до 18 лет (средний возраст опрошенных составил 16,22 лет для 95-%-ого интервала).
Все респонденты – старшеклассники, из них 35% обучаются в 9 классе, 38% - в 10 классе и 27% - в 11 классе (группы примерно равнонаполненны – рис. 1).
Распределения по полу следующие: юноши – 43,9%, девушки – 56,1% (рис. 2).
Пример рисунка
Рисунок 1. Частотное распределение по классу обучения