卒論でデータ分析をするとき、どうしたらいい？
「卒論でデータ分析をするとき、どうしたらいい?」
卒論でデータ分析を行う際には、以下のようなステップを踏むとよいでしょう。
(1) 分析目的の設定
まず、何のためにデータ分析を行うのか、その目的を明確にする必要があります。仮説を検証するのか、新たな知見を得るのか、目的次第で分析の方法が変わってきます。
(2) 適切なデータの収集
目的に合ったデータを収集することが肝心です。一次データを自ら調査で集めるのか、他の調査での二次データを使うのか、あるいはその両方を組み合わせるのかを検討しましょう。サンプルサイズや代表性にも留意が必要です。
(3) データの前処理
収集したデータには、欠損値や外れ値、入力ミスなどの問題がある可能性があります。分析に入る前に、こうした問題を洗い出し、適切に処理をしておくことが重要です。
(4) 分析手法の検討
次に、どのような分析手法を用いるべきかを検討します。仮説の種類や変数の特性に応じて、相関分析、回帰分析、クラスター分析など、様々な手法から最適なものを選びます。指導教員や統計の専門家に相談するのも賢明でしょう。
(5) 分析の実施と解釈
選んだ分析手法に従って、データを実際に分析します。得られた結果を正しく解釈するためには、統計学の知識が不可欠です。単に数値を示すだけでなく、意味や示唆、限界についても掘り下げる必要があります。
(6) 考察と論文化
分析結果を受けて、自身の考察を加えます。データから導かれる新たな知見は何か、仮説はどう検証されたか、さらに残された課題は何かなど、幅広い考察が求められます。そしてそれらを卒論の文章としてまとめあげます。
データ分析は、卒論執筆において大変重要な工程です。客観的な根拠を示し、自説の論理性を高めるためにも、着実な分析作業を行う必要があります。分析の一連のプロセスをしっかりこなし、指導教員や専門家のアドバイスも参考にしながら、卒論の質の向上につなげていきましょう。
