Če o statistiki ne veste veliko, boste pri obdelavi podatkov hitro naleteli na težave.
- Imeli boste pravilno statistično analizirane podatke.
- Rezultate boste razumeli.
- Rezultate boste znali pravilno razlagati.
- Izluščeni bodo pomembni rezultati in predstavljeni jasno ter razumljivo.
- Obvladali boste bistvo teorije o statističnih metodah.
Pomanjkanje strokovnega znanja o statistiki je največja in najpogostejša težava pri obdelavi podatkov. Konkretne pogoste težave so: neobvladovanje programa za statistično analizo (npr. SPSS), nerazumevanje rezultatov, nepoznavanje načinov predstavitve rezultatov ali pa le časovna stiska.
Nimam dovolj znanja statistike.
Veste, da poznamo različne statistične metode za obdelavo podatkov, in poznate nekaj najpogosteje uporabljanih metod. Ne veste pa, kdaj katero metodo uporabiti in kakšna analiza podatkov bo ustrezna za vaše hipoteze. O statistiki vsakdo kaj ve, vendar bo na vaša vprašanja zagotovo pravilno odgovoril le strokovnjak, saj vprašanja presegajo temeljno raven statističnega znanja.
Ne obvladam statističnih programov.
Excel ni najboljše orodje za analizo podatkov, saj imamo za to posebne programe: SPSS, PSPP, R in druge. Na fakultetah najpogosteje uporabljajo SPSS. Osnovne možnosti uporabe so pogosto predstavljene na predavanjih, praktično delo s programom pa omogočajo na vajah.
Če programa ne znate uporabljati, vam lahko mi pomagamo ustrezno in strokovno analizirati podatke, imamo program in znanje.
Imam težave pri razumevanju rezultatov.
Na razumevanje rezultatov vpliva vaše znanje o statistiki. Najpogostejša razloga za težave pri razumevanju rezultatov sta premalo znanja o statistiki ali pa, da ob razlagi rezultatov niste upoštevali vprašalnika. Če nimate statističnega znanja o metodah, ki ste jih uporabili za pridobitev rezultatov, ne boste znali tolmačiti statističnih mer v svojih rezultatih.
Ne razumem, kako vprašalnik vpliva na razumevanje rezultatov.
Vprašanja in odgovori vašega anketnega vprašalnika so vsebina vaših podatkov. Rezultat analize so le številke, ki same nimajo nobenega pomena in niso dovolj za razumevanje rezultatov. Šele ko boste povezali sporočilo številk in vsebino vprašalnika, boste lahko svoje rezultate tudi razumeli. Če se vam naloga zdi pretežka, vam lahko pomagamo.
Ne vem, kako najbolje predstaviti rezultate.
Zadnja faza raziskave je grafična in tabelarična predstavitev rezultatov. Predstavljeni morajo biti pregledno, razumljivo in lepo. Kako to narediti in katere rezultate prikazati bralcu? Za pripravo dobre predstavitve rezultatov potrebujete določeno znanje in dovolj časa. Najprej je treba izluščiti pomembne rezultate, nato pa se spopasti še z vprašanjem njihove oblikovne predstavitve – graf ali tabela?
Pri predstavitvi rezultatov si lahko pomagate s programi pisarniškega paketa, ki ponujajo več možnosti pri oblikovanju. Če potrebujete pomoč, se oglasite.
Sem v časovni stiski.
Statistična analiza podatkov je zadnja velika faza vaše raziskave. Bolj ko gre raziskava proti koncu, bliže ste tudi roku, do katerega jo morate izpeljati. Poleg analize vam ostaja še drugo delo in če niste vešči statistične obdelave podatkov, se lahko zadnja faza empiričnega dela zelo zavleče. Zato vam predlagamo, da se zamujanju roka izognete tako, da poskrbite za preostale dele naloge, statistično analizo podatkov pa prepustite strokovnjaku.
Primeri iz prakse – kako smo pomagali Mihi, Tini in Petri
Izkušnje študentke, ki smo ji pomagali pri statistični analizi podatkov
Blog zapisi o statistični analizi podatkov
Statistična analiza podatkov je zelo pomembna, saj v tej fazi sprejmete ali ovržete hipoteze empiričnega dela. Zato je najpomembnejše, da je analiza podatkov narejena pravilno in razumljivo. Pri tem vam lahko pomagamo.
Oglasite se: info@benstat.si!