تمثيل "تحليل التباين" الخاص بي لتحليل البيانات تقريبًا
لدينا هنا
- ج : العرض التقديمي ، والذي في المثال أعلاه ، هو معامل
الارتباط البسيط بين X و Y
- ب : الإجابات على جميع الأسئلة التي من المحتمل أن تظهر بعد
مشاهدة العرض التقديمي
- ج : كل ما لم يفعله المحلل
يمكننا فقط ملاحظة A و B ونحتاج إلى التكهن بشأن
C. الأوقات التي أثق فيها كثيرًا في
التحليل هي عندما أعتقد أن مكون C صغير نسبيًا ، ومتعامد بشكل أساسي مع المكونات الأخرى للمعادلة (A و B) . بعبارة أخرى ، إذا قام المرء بالفعل بالأشياء الموجودة في دلو
"لم يتم" ، فلن يكون له أي تأثير على النتائج الإجمالية للتحليل. يجب ألا يكون هناك شيء مفاجئ أو غير متوقع في المكون C.
بغض النظر عن البيانات التي يتم تحليلها ، وبغض النظر عمن يقوم
بالتحليل ، العرض التقديمييجب
أن يكون التحليل محدودًا ، عادةً بسبب الوقت. يجب إجراء الاختيارات لتقديم مجموعة مختارة مما تم بالفعل ،
وبالتالي ترك عدد كبير من العناصر في مكون "تم ولكن لم يتم تقديمه". قد يكون القياس عندما يكتب المرء شرائح لعرض تقديمي ، غالبًا
ما يكون هناك عدد قليل من الشرائح التي تُترك في الجزء الخلفي من مجموعة الشرائح
التي لم يتم تقديمها ولكن يمكن استردادها بسهولة في حالة ظهور سؤال. كانت المادة الموجودة في تلك الشرائح مهمة بما يكفي لضمان عمل
شريحة ، ولكنها ليست مهمة بما يكفي لإدراجها في العرض التقديمي. في أي تحليل جوهري للبيانات ، يكون عدد "الشرائح"
المقدمة كنتائج صغير نسبيًا في حين أن عدد "الشرائح" المحفوظة في
الاحتياط قد يكون ضخمًا.
جزء كبير آخر من تحليل البيانات يتعلق بمن يقوم بالعرض. قد يكون لهذا الشخص أو لا يكون لديه سجل حافل في إنتاج تحليلات
جيدة وقد تكون خلفية مقدم العرض معروفة أو لا تكون معروفة للجمهور. تميل ردي على عرض التحليل إلى الاختلاف بناءً على من يقدمه
وثقتي في قدرته على تنفيذ تحليل جيد. في النهاية ، أعتقد أن مقاربتي لمراجعة التحليل تنبع من هذا:
1. إذا كان العرض التقديمي الأول ، فبغض
النظر عن مقدم العرض ، سأرغب على الأرجح في رؤية "أ" و "ب"
ومناقشة "ج". بالنسبة للعرض التقديمي الأول ، من المحتمل أن يكون هناك
عدد من الأشياء "لم يتم" وبالتالي سيحتاج مقدم العرض للعودة والقيام
بالمزيد من الأشياء.
2. إذا كنا في التكرار الثاني أو الثالث
وكان المقدم شخصًا أثق به وأثق به ، فإن رؤية "أ" وجزء من "ب"
قد يكون كافيًا ومن المحتمل أن نركز فقط على المحتويات في "أ". جزئيًا ،
هذا يتطلب مني الثقة في حكمهم في تحديد الجوانب ذات الصلة لتقديمها.
3. بالنسبة إلى المقدمين الذين أثق بهم ،
فإن افتراضي هو أن هناك العديد من الأشياء في
B من المحتمل أن تكون ذات صلة ، لكنني
أفترض أنهم فعلوها ودمجوا تأثيرها في A. على سبيل المثال ، إذا كانت هناك قيم متطرفة في البيانات ،
لكنهم لا يبدو أنها تُدخل أي حساسية في النتائج ، ثم أفترض أنهم نظروا إليها ،
ورأوا أنها لم تحدث فرقًا حقًا ، ثم انتقلوا. بالنظر إلى هذا ، فإن ثقتي في أن عناصر
C متعامدة مع النتائج المقدمة عالية.
4. بالنسبة للمقدمين الذين لست على دراية
بهم أو الذين لم أقم ببناء أي ثقة معهم بعد ، فإن افتراضاتي حول ما يكمن في B و C ليست واضحة. سأرغب في رؤية المزيد مما هو موجود في
B وستكون شكوكي عالية بشأن كون C متعامدة مع النتائج.
أحد الآثار المترتبة على هذه العملية هو أن مقدمين مختلفين
يمكنهما تقديم نفس العرض التقديمي بالضبط وستكون ردي عليهما مختلفًا. ربما يكون هذا واقعًا مؤسفًا ويفتح الباب أمام إدخال جميع
أنواع التحيزات غير المناسبة. ومع ذلك ، فإن فهمي لقدرات المقدمين سيؤثر على مدى سؤالي عن B و C.
في نهاية اليوم ، أعتقد أن التحليل جدير بالثقة عندما يكون فهمي لـ A و B بحيث يكون لدي ثقة معقولة في أن
C متعامد. بعبارة أخرى ، لا يوجد شيء آخر يمكن فعله بالبيانات التي سيكون
لها تأثير ملموس على النتائج.
الآثار المترتبة
على المحللين
كمحلل ، قد يكون من المفيد التفكير في الأشياء التي ستندرج في
المكونات A و B و C. على وجه الخصوص ، من المرجح أن تعتمد الطريقة التي يفكر بها
المرء في المكونات الثلاثة على الجمهور الذي يتم تقديم العرض إليه. في الواقع ، قد يتراوح "العرض التقديمي" من إرسال
بريد إلكتروني بسيط إلى إلقاء محاضرة صفية أو خطاب رئيسي. تعد الطريقة التي تعرض بها نتائج التحليل جزءًا من التحليل وستلعب دورًا كبيرًا في تحديد النجاحمن
التحليل. إذا لم تكن على دراية بالجمهور ، أو كنت تعتقد أنه ليس على
دراية بك ، فقد تحتاج إلى وضع المزيد من العناصر في المكونات أ (العرض التقديمي) ،
وربما التحدث بشكل أسرع قليلاً. ولكن إذا كانت لديك بالفعل علاقة طويلة الأمد مع الجمهور ، فقد
يكون الملخص السريع (مع وضع الكثير من الأشياء في المكون ب) كافياً.
إحدى الطرق التي يمكنك من خلالها تقسيم الأشياء التي تدخل في
"أ" و "ب" و "ج" هي تطوير فهم جيد للجمهور. إذا كان الجمهور يستمتع بالنظر إلى مخططات مبعثرة وإجراء
استفسارات حول نقاط البيانات الفردية ، فستتأكد من حصولك على هذا النوع من الفهم
التفصيلي في البيانات ، وقد ترغب في وضع هذا النوع من المعلومات مقدمًا في الجزء أ
. إذا كان الجمهور يحب أن يكون لديه منظور أعلى للأشياء ، فيمكنك حجز المعلومات
للجزء ب.
يعتبر التفكير في الجمهور مفيدًا لأنه يمكن أن يدفعك غالبًا
إلى إجراء تحليلات ربما لم تفكر في القيام بها في البداية. على سبيل المثال ، إذا كان مديرك يريد دائمًا رؤية تحليل
الحساسية ، فقد يكون من الحكمة القيام بذلك ووضع النتائج في الجزء ب ، حتى إذا كنت
لا تعتقد أنه ضروري للغاية أو إذا كان تقديمه مملاً. في بعض الأحيان ، قد تجد أن تحليلات الحساسية تلقي في الواقع
الضوء على جانب غير متوقع من البيانات. سيكون من الجيد لو كانت هناك "قائمة عالمية بالأشياء التي
يجب القيام بها في كل تحليل" ، ولكن لا توجد قائمة ، وحتى إذا كانت هناك ،
فمن المحتمل أن تكون طويلة جدًا لاستكمال أي تحليل محدد. لذا فإن إحدى الطرق لتحسين منهجك هي مراعاة الجمهور وما قد
يرغبون في رؤيته ، ودمج ذلك مع ما تعتقد أنه ضروري للتحليل.
إذا كنت على الجمهور، ثم النظر في احتياجات الجمهور هي مهمة بسيطة نسبيا. ولكن غالبًا ما يكون الجمهور منفصلًا (لجنة الأطروحة ، ومراجعي
/ محرري المجلات ، وحضور المؤتمر) وسيتعين عليك بذل قصارى جهدك في التخمين. إذا كان لديك وصول مباشر إلى الجمهور ، فسيكون النهج الأبسط هو
سؤالهم فقط. ولكن من المحتمل أن تستغرق هذه المهمة وقتًا طويلاً (اعتمادًا
على المدة التي تستغرقها الاستجابة) وقد لا تكون مجدية في الإطار الزمني المسموح
به للتحليل.
الثقة مقابل
الإيمان
من الممكن تمامًا الوثوق في التحليل ولكن لا تصدق الاستنتاجات
النهائية. على وجه الخصوص ، إذا كان هذا هو التحليل الأول من نوعه الذي
تراه ، فلا يوجد سبب تقريبًا للاعتقاد بأن الاستنتاجات صحيحة حتى ترى تحليلًا
مستقلًا آخر. قد يحتوي التحليل الأولي على بيانات أولية محدودة فقط وقد
تحتاج إلى اتخاذ قرار بالاستثمار في جمع المزيد من البيانات. حتى ذلك الحين ، قد لا تكون هناك طريقة لمعرفة ما إذا كان
التحليل صحيحًا أم لا. لكن قد يظل التحليل جديرًا بالثقة بمعنى أن كل ما كان ينبغي
القيام به قد تم.
إذا نظرنا إلى الوراء في "العرض التقديمي" الأصلي
الوارد في الأعلى ، قد يسأل المرء "إذن ، هل
X مرتبط بـ
Y؟" ربما ، ويبدو أن هناك أدلة على ذلك. ومع ذلك ، ما إذا كنت أعتقد في النهاية أن النتيجة ستعتمد على
عوامل خارج التحليل.
لطلب تحليل احصائي التواصل عبر الواتس اب اضغط هنا
ليست هناك تعليقات:
إرسال تعليق