การวิเคราะห์ทางสถิติชั้นนํามักจะเริ่มต้นด้วยการวิเคราะห์เชิงพรรณนา เรียกอีกอย่างว่าการวิเคราะห์เชิงพรรณนาหรือสถิติเชิงพรรณนา ช่วยให้คุณคิดถึงวิธีใช้ข้อมูลของคุณช่วยคุณระบุข้อยกเว้นและข้อผิดพลาดและดูว่าตัวแปรมีความเกี่ยวข้องกันอย่างไรทําให้คุณอยู่ในตําแหน่งที่จะเป็นผู้นําการวิจัยทางสถิติในอนาคต
เก็บข้อมูลดิบไว้ในรูปแบบที่ทําให้ง่ายต่อการเข้าใจและวิเคราะห์ เช่น การจัดเรียงใหม่ การจัดเรียง และการเปลี่ยนแปลงข้อมูล เพื่อให้สามารถบอกคุณได้เกี่ยวกับข้อมูลที่มีอยู่
การวิเคราะห์เชิงพรรณนาเป็นหนึ่งในขั้นตอนที่สําคัญที่สุดของการวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติ โดยให้ข้อสรุปเกี่ยวกับการกระจายข้อมูลของคุณและช่วยในการตรวจจับข้อผิดพลาดและค่าผิดปกติ ช่วยให้คุณมองเห็นรูปแบบระหว่างตัวแปร เตรียมพร้อมสําหรับการวิเคราะห์ทางสถิติในอนาคต
ในบล็อกนี้ เราจะพูดถึงการวิเคราะห์เชิงพรรณนาและเคล็ดลับที่ดีที่สุดสําหรับนักวิจัย
การวิเคราะห์เชิงพรรณนาคืออะไร?
การวิเคราะห์เชิงพรรณนาเป็นการวิจัยข้อมูลประเภทหนึ่งที่ช่วยในการอธิบาย สาธิต หรือสรุปจุดข้อมูลที่เป็นประโยชน์ เพื่อให้รูปแบบเหล่านั้นอาจพัฒนาขึ้นซึ่งตรงตามเงื่อนไขทั้งหมดของข้อมูล
เป็นเทคนิคในการระบุรูปแบบและการเชื่อมโยงโดยใช้ข้อมูลล่าสุดและข้อมูลในอดีต เนื่องจากระบุรูปแบบและความสัมพันธ์โดยไม่ต้องดําเนินการต่อไป จึงมักเรียกว่าการวิเคราะห์ ข้อมูลขั้นพื้นฐานที่สุด
เมื่ออธิบายการเปลี่ยนแปลงเมื่อเวลาผ่านไปการวิเคราะห์นี้เป็นประโยชน์ ใช้รูปแบบเป็นจุดเริ่มต้นสําหรับการวิจัยเพิ่มเติมเพื่อแจ้งการตัดสินใจ เมื่อทําอย่างเป็นระบบก็ไม่ยุ่งยากหรือน่าเบื่อหน่าย
การรวมข้อมูลและการขุดเป็นสองวิธีที่ใช้ในการวิเคราะห์เชิงพนรรณนาเพื่อสร้างข้อมูลในอดีต ข้อมูลจะถูกรวบรวมและจัดเรียงในการรวมข้อมูลเพื่อลดความซับซ้อนของชุดข้อมูลขนาดใหญ่ การทําเหมืองข้อมูลเป็นขั้นตอนการวิเคราะห์ถัดไป ซึ่งเกี่ยวข้องกับการค้นหารูปแบบและความสําคัญจากข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล เป็นกระบวนการที่เกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดซึ่งเกี่ยวข้องกับการดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลเพื่อทําการตัดสินใจอย่างชาญฉลาด
ประเภทของการวิเคราะห์เชิงพรรณนา
วิธีการเชิงประจักษ์ที่หลากหลายสนับสนุนการวิเคราะห์เชิงพรรณนาในทางปฏิบัติ เครื่องมือการทํางานเชิงพรรณนาที่ได้รับความนิยมมากที่สุดคือสถิติง่ายๆ ที่แสดงถึงแนวโน้มหลักและรูปแบบต่างๆ (เช่น ค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน และโหมด) ซึ่งอาจเป็นประโยชน์อย่างมากในการอธิบายข้อมูล
เป็นความรับผิดชอบของนักวิจัย เชิงพรรณนา ในการย่อเนื้อหาของข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่ผู้ชมจะพบว่าเป็นประโยชน์ การลดข้อมูลนี้ไม่ได้หมายความว่าสถานการณ์หรือปรากฏการณ์ควรให้น้ําหนักเท่ากันในทุกองค์ประกอบ
แต่มุ่งเน้นไปที่แง่มุมที่สําคัญที่สุดของปรากฏการณ์ตามที่เป็นอยู่ และโดยทั่วไปบริบทของการปฏิบัติในโลกแห่งความเป็นจริงที่จะอ่านการศึกษาวิจัย วิธีการวิเคราะห์เชิงพรรณนาสี่ประเภทคือ:
01. การวัดความถี่
การทําความเข้าใจว่าเหตุการณ์หรือปฏิกิริยาใดเหตุการณ์หนึ่งมีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นบ่อยเพียงใดเป็นสิ่งสําคัญสําหรับการวิเคราะห์เชิงพน้องความหมาย เป้าหมายหลักของการวัดความถี่คือการให้บางอย่างเช่นการนับหรือเปอร์เซ็นต์
02. การวัดแนวโน้มกลาง
การค้นหาแนวโน้มหรือการตอบสนองส่วนกลาง (หรือค่าเฉลี่ย) เป็นสิ่งสําคัญในการวิเคราะห์เชิงพรรณนา มาตรฐานสามมาตรฐาน ได้แก่ ค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน และโหมด ใช้ในการคํานวณแนวโน้มศูนย์กลาง
03. มาตรการกระจายตัว
ในบางครั้ง การทําความเข้าใจว่าข้อมูลถูกกระจายไปทั่วทั้งช่วงอย่างไรจึงเป็นสิ่งสําคัญ การกระจายประเภทนี้อาจวัดได้โดยใช้เมตริกการกระจาย เช่น ช่วงหรือส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
04. มาตรการของตําแหน่ง
การค้นหาตําแหน่งของค่าหรือการตอบสนองเกี่ยวกับเรื่องอื่น ๆ เป็นอีกแง่มุมหนึ่งของการวิเคราะห์เชิงพรรณนา ในด้านความรู้นี้ เมตริก เช่น ควอร์ไทล์และเปอร์เซ็นไทล์มีประโยชน์
จะทําการวิเคราะห์เชิงพรรณนาได้อย่างไร?
การวิเคราะห์เชิงพรรณนาเป็นขั้นตอนสําคัญในการสํารวจข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการสรุปและอธิบายคุณสมบัติหลักของชุดข้อมูล ให้ข้อมูลเชิงลึกที่สําคัญเกี่ยวกับการกระจายความถี่ของข้อมูล แนวโน้มศูนย์กลาง การกระจายตัว และการระบุตําแหน่ง ช่วยให้นักวิจัยและนักวิเคราะห์เข้าใจข้อมูลของตนได้ดียิ่งขึ้น
การวิเคราะห์เชิงพรรณนามีขั้นตอนสําคัญหลายประการ ซึ่งเราจะพูดถึงด้านล่าง
ขั้นตอนที่ 1: การรวบรวมข้อมูล
ก่อนทําการวิเคราะห์ใดๆ คุณต้องรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องก่อน กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการระบุแหล่งข้อมูลการเลือกวิธีการรวบรวมข้อมูลที่เหมาะสมและตรวจสอบว่าข้อมูลที่ได้รับแสดงถึงประชากรหรือหัวข้อที่น่าสนใจอย่างถูกต้อง
คุณสามารถรวบรวมข้อมูลผ่านแบบสํารวจ การทดลอง การสังเกต ฐานข้อมูลที่มีอยู่ หรือ วิธีการรวบรวมข้อมูลอื่นๆ
ขั้นตอนที่ 2: การเตรียมข้อมูล
การเตรียมข้อมูลเป็นสิ่งสําคัญเพื่อให้แน่ใจว่าชุดข้อมูลสะอาด สอดคล้องกัน และพร้อมสําหรับการวิเคราะห์ ขั้นตอนนี้ครอบคลุมงานต่อไปนี้:
- การทําความสะอาดข้อมูล: จัดการค่า ข้อยกเว้น และข้อผิดพลาดที่ขาดหายไปในชุดข้อมูล ป้อนค่าที่ขาดหายไปหรือพัฒนาเทคนิคทางสถิติที่เหมาะสมสําหรับการจัดการกับค่าเหล่านั้น
- การแปลงข้อมูล: แปลงข้อมูลเป็นรูปแบบที่เหมาะสม ตัวอย่างของสิ่งนี้ ได้แก่ การเปลี่ยนประเภทข้อมูล การเข้ารหัสตัวแปรหมวดหมู่ หรือการปรับขนาดตัวแปรตัวเลข
- การลดข้อมูล: สําหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ให้ลองลดขนาดโดยการสุ่มตัวอย่างหรือการรวมเพื่อให้การวิเคราะห์สามารถจัดการได้มากขึ้น
ขั้นตอนที่ 3: ใช้วิธีการ
ในขั้นตอนนี้ คุณจะวิเคราะห์และอธิบายข้อมูลโดยใช้วิธีการและขั้นตอนที่หลากหลาย ต่อไปนี้เป็นวิธีการวิเคราะห์เชิงพรรณนาทั่วไป:
- การวิเคราะห์การกระจายความถี่: สร้างตารางความถี่หรือแผนภูมิแท่งเพื่อแสดงจํานวนหรือสัดส่วนของการเกิดขึ้นสําหรับแต่ละประเภทสําหรับตัวแปรตามหมวดหมู่
- มาตรการของแนวโน้มส่วนกลาง: คํานวณค่าเฉลี่ยค่ามัธยฐานและโหมดของตัวแปรตัวเลขเพื่อกําหนดค่ากึ่งกลางหรือค่าปกติ
- มาตรการกระจายตัว: คํานวณช่วง ความแปรปรวน และค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเพื่อตรวจสอบการกระจายหรือความแปรปรวนของข้อมูล
- มาตรการของตําแหน่ง: ระบุตําแหน่งของค่าเดียวหรือการตอบสนองต่อค่าอื่น
ระบุว่าตัวแปรใดมีความสําคัญต่อการวิเคราะห์เชิงพรรณนาและคําถามการวิจัยของคุณ วิธีการต่างๆ ถูกใช้สําหรับตัวแปรตัวเลขและหมวดหมู่ ดังนั้นจึงจําเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องแยกแยะระหว่างตัวแปรเหล่านี้
หลังจากวิเคราะห์ชุดข้อมูลแล้ว นักวิจัยอาจตีความผลการวิจัยตามเป้าหมาย การวิเคราะห์ประสบความสําเร็จหากข้อสรุปเป็นไปตามที่คาดการณ์ไว้ มิฉะนั้น พวกเขาต้องค้นหาจุดอ่อนในกลยุทธ์และทําซ้ํากระบวนการเหล่านี้เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น
ขั้นตอนที่ 4: สถิติสรุปและการแสดงภาพ
สถิติเชิงพรรณนาหมายถึงชุดวิธีการสรุปและอธิบายลักษณะสําคัญของชุดข้อมูล สรุปข้อมูลผ่านสถิติและการแสดงภาพ ขั้นตอนนี้เกี่ยวข้องกับงานต่อไปนี้:
- สถิติสรุป: สรุปสิ่งที่คุณค้นพบอย่างชัดเจนและรัดกุม
- การแสดงภาพข้อมูล: ใช้แผนภูมิและพล็อตต่างๆ เพื่อแสดงภาพข้อมูล สร้างฮิสโตแกรม พล็อตกล่อง แผนภูมิกระจาย หรือแผนภูมิเส้นสําหรับข้อมูลตัวเลข ใช้แผนภูมิแท่ง แผนภูมิวงกลม หรือแผนภูมิแท่งแบบเรียงซ้อนสําหรับข้อมูลตามหมวดหมู่
เคล็ดลับการวิจัยที่ดีที่สุดในการวิเคราะห์เชิงพรรณนาให้เสร็จสมบูรณ์
นอกจากนี้ สิ่งที่นักวิจัยสามารถทําได้เพื่อทําการวิเคราะห์เชิงพรรณนาให้เสร็จสมบูรณ์คือ:
- พวกเขาต้องระบุวัตถุประสงค์ของ การวิเคราะห์เชิงลึกเป้าหมายทิศทางที่พวกเขาจะใช้สิ่งที่พวกเขาต้องมองข้ามและรูปแบบที่ต้องให้ข้อมูล
- พวกเขาต้องรวบรวมข้อมูลหลังจากระบุเป้าหมายแล้ว นี่เป็นขั้นตอนที่สําคัญเนื่องจากการรวบรวมข้อมูลที่ไม่ถูกต้องอาจทําให้พวกเขาห่างไกลจากวัตถุประสงค์
- การล้างข้อมูลเป็นขั้นตอนต่อไป เมื่อทํางานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ การล้างข้อมูลอาจกลายเป็นเรื่องที่ท้าทาย สัญญาณรบกวนของชุดข้อมูลการทํางานหรือข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องอาจทําให้การค้นพบบิดเบือน นักวิจัยควรทําความสะอาดข้อมูลตามข้อกําหนดเพื่อผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้
- เทคนิคการอธิบายที่แตกต่างกันจะใช้เมื่อข้อมูลถูกล้างแล้ว ในรูปแบบของบทสรุปเชิงพรรณนาเชิงลึกการวิเคราะห์เชิงพรรณนาจะเน้นลักษณะพื้นฐานของข้อมูล
- หลังจากวิเคราะห์ชุดข้อมูลแล้ว นักวิจัยอาจตีความผลการวิจัยตามเป้าหมาย การวิเคราะห์ประสบความสําเร็จหากข้อสรุปเป็นไปตามที่คาดการณ์ไว้ มิฉะนั้น พวกเขาต้องค้นหาจุดอ่อนในกลยุทธ์และทําซ้ํากระบวนการเหล่านี้เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น
- เมื่อคุณนําเสนอการวิเคราะห์ของคุณต่อผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและทีมที่ไม่ใช่ด้านเทคนิค อาจเป็นเรื่องยากที่จะสื่อสารสิ่งที่ค้นพบ การแสดงข้อมูลเป็นภาพช่วยให้ งานนี้เสร็จสมบูรณ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ นักวิจัยอาจใช้วิธีการแสดงภาพข้อมูลที่หลากหลาย เช่น แผนภูมิ แผนภูมิวงกลม กราฟ และอื่นๆ
บทสรุป
การวิเคราะห์เชิงพรรณนาเป็นแนวทางการวิจัยที่สําคัญไม่ว่าผู้วิจัยต้องการค้นพบความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างตัวแปรอธิบายรูปแบบประชากรหรือพัฒนาตัวชี้วัดใหม่สําหรับปรากฏการณ์พื้นฐาน เมื่อใช้อย่างถูกต้อง อาจนําไปสู่การสืบสวน การวิจัยเชิง พรรณนาและเชิงสาเหตุต่างๆ อย่างมีนัยสําคัญ
การดูข้อมูลที่ถูกต้องและประเมินข้อมูลนั้นค่อนข้างมีค่าสําหรับนักวิจัยและนักการตลาด คุณสามารถรวบรวมข้อมูลการวิจัยและดําเนินการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนภายในเครื่องมือด้วยแพลตฟอร์มการวิจัยที่จัดตั้งขึ้น เช่น QuestionPro ซึ่งช่วยให้คุณได้รับข้อมูลเชิงลึกที่สําคัญ
เมื่อใช้ QuestionPro คุณสามารถตัดสินใจที่สําคัญได้อย่างรวดเร็วในขณะที่เข้าใจลูกค้าและวัตถุการวิจัยอื่นๆ ได้ดียิ่งขึ้น ใช้ความสามารถของชุดวิจัยระดับองค์กรทันที!
