Veri Analizi Süreci
Toplanmış veriler önce analizler için hazır hale getirilmekte, ardından veri analizi süreci başlamaktadır. Veri analizinin veri ön izleme aşamasında verilerin temel tanımlayıcı istatistiki değerleri ele alınmaktadır. Buna göre ortalama, standart sapma, frekans dağılımı gibi ön izleme araçlarından yararlanılmaktadır. Alandan elde edilen verilerin, analiz edilmeden tekrar elden geçirilmesinde fayda vardır çünkü alanda yapılan denetimler sırasında gözden kaçan eksiklik ve hatalar olabilir. Bunun telafisi, verileri analize hazırlarken onların yeniden elden geçirilmesi ile olur.
Ölçek türlerine göre verilerin hangi ön testlere tabi tutulacağı ve hangi istatistiksel teknik yardımı ile analiz edileceği farklılaşmaktadır. Veri analizi sürecinin son aşaması ise istatistiksel analizlerin kullanılmasıdır.
Veri ile ne yapmak istiyorum sorusu analiz sonuçlarını gündeme getirir. Analiz amaçlarının açık bir şekilde ortaya konması; uygun analiz tekniklerinin belirlenmesi, verilerden potansiyel olarak en etkin ve en kapsamlı şekilde yararlanılması konularında yardım eder.
İyi bir araştırmacı elindeki verileri amaçlarını göz önüne alarak kullanır. Bir araştırmada yaratılan analiz kalabalığı çoğu zaman yararlı olmaktan çok anlamsız ve karmaşa dolu bir sonuç ortaya çıkarabilir.
Güvenilirlik ve Geçerlilik
Bilimsel araştırma sürecinin başından sonuna kadar her adımında araştırmacı potansiyel hata kaynakları ile yüzleşmektedir. Araştırmada kullanılan veri bilgi toplama yöntemine ve tercih edilen örnekleme türüne göre bu hata kaynakları farklılık göstermekle beraber araştırmacı bu hata kaynaklarına karşı hazırlıklı olmak ve imkanlar dahilinde de bertaraf etmek zorundadır. Bu durumun asıl gerekçesi ise bilimsel yöntemin asıl hedefi olan araştırmanın geçerliliği ve güvenilirliğini sağlamaktır. Elde edilmiş olan verilerin kalitesi geçerlilik ve güvenilirlik incelemesine tabi tutulmaktadır.