1. Patrones y tendencias:
* ¿Hay algún tema o relación recurrente en los datos? Esto podría implicar identificar correlaciones, grupos o valores atípicos.
* ¿Los puntos de datos siguen un patrón o tendencia específico con el tiempo o en diferentes grupos? Esto podría sugerir una relación de causa y efecto o un fenómeno más amplio en el juego.
2. Diferencias significativas:
* ¿Hay diferencias significativas entre grupos o condiciones? Esto es importante para determinar si un tratamiento o intervención tuvo un efecto real.
* ¿Hay diferencias estadísticamente significativas entre los datos observados y lo que se esperaría por casualidad? Esto ayuda a descartar la variación aleatoria como causa.
3. Soporte o rechazo de hipótesis:
* ¿Los datos apoyan o refutan la hipótesis original del científico? El análisis debe proporcionar evidencia para confirmar o rechazar la predicción inicial.
* Si los datos no admiten la hipótesis, ¿qué explicaciones alternativas podrían considerarse? El análisis debe ser lo suficientemente flexible como para explorar nuevas vías si la hipótesis inicial resulta incorrecta.
4. Valores atípicos y anomalías:
* ¿Hay algún punto de datos que parezca inusual o se desvíe significativamente de la tendencia general? Estos valores atípicos podrían ser errores en la recopilación de datos, pero también podrían representar fenómenos interesantes que justifiquen una mayor investigación.
5. Significación estadística:
* ¿Son las diferencias o relaciones observadas estadísticamente significativas? Esto ayuda a determinar si los resultados probablemente se deben al azar o un efecto real.
* ¿Cuál es el valor p asociado con el análisis? Un valor p bajo (típicamente menos de 0.05) indica un resultado estadísticamente significativo.
6. Tamaño del efecto:
* ¿Qué tan fuerte es el efecto observado? Esto ayuda a evaluar la importancia práctica de los hallazgos más allá de la significación estadística.
* ¿Cuál es la magnitud de la diferencia o la relación? Un tamaño de efecto grande sugiere una relación fuerte, mientras que un tamaño de efecto pequeño sugiere una relación más débil.
7. Contexto y supuestos:
* ¿Cuáles son las limitaciones de los datos y el análisis? Es crucial considerar los posibles sesgos, supuestos y limitaciones de los métodos de recopilación de datos y las técnicas estadísticas utilizadas.
* ¿Cómo encaja el análisis dentro del contexto científico más amplio? Los resultados deben interpretarse a la luz del conocimiento y la teoría existentes en el campo.
Al buscar estos elementos clave, los científicos pueden sacar conclusiones significativas de sus datos, identificar áreas para futuras investigaciones y contribuir al avance de la comprensión científica.
