常量,例如平均值、中位数和众数,以及变异度量,例如标准差和范围。它可用于描述变量的分布、识别异常值以及比较所研究总体内的不同子组。 探索性数据分析 探索性数据分析 (EDA) 涉及使用视觉和图形技术探索数据并识别变量之间的模式或关系。EDA 可用于识别异常值、检查正态性以及检测数据中的潜在错误或不一致之处。常用的 EDA 技术包括散点图、直方图、箱线图和相关矩阵。 描述性研究中的伦理考虑 与任何研究一样,在进行描述性研究时,应考虑道德问题。
通过采取措施确保研究以合乎道德的方式进行,研究人员可 西班牙电话号码生成 以帮助确保参与者的权利和福祉受到保护,并确保研究产生有效可靠的结果。一些关键的道德考虑因素包括: 知情同意:描述性研究的参与者应充分了解研究的目的和性质,以及任何潜在的风险或益处。 保密性和匿名性:研究人员应采取措施确保描述性研究中收集的数据保密且匿名。 危害风险:研究人员应仔细考虑参与者参与研究可能面临的任何潜在风险。应尽可能将任何潜在风险降至最低。 描述性研究的例子 在学习研究方法时,了解“什么是描述性研究”及其在收集数据中的作用非常重要。
以下是一些描述性研究的例子: 一位研究人员想了解大学生的睡眠模式。他们对 500 名大学生进行了调查,询问他们每晚睡几个小时、通常几点睡觉和起床,以及他们早上是否感到休息充足。然后,研究人员分析调查数据,创建了一份大学生典型睡眠模式的概况。 一家公司希望了解其客户群的人口统计数据。他们对 1,000 名客户进行了调查,询问他们的年龄、性别、教育水平和其他相关因素。然后,该公司分析调查数据以创建其典型客户的资料,包括他们的年龄范围、性别分布和平均收入水平等信息。