データ解析
本解析段階では、探索的アプローチと確認的アプローチのいずれかを採用することができる。通常は、データを収集する前にアプローチを決定する。探索的分析では、データを分析する前に明確な仮説を立てず、データを適切に説明するモデルを探してデータを検索する。一方、確認的分析では、データに関する明確な仮説が検証される。
探索的データ解析は、慎重に解釈する必要がある。一度に複数のモデルを検定する場合、そのうちの少なくとも1つが有意であることを見いだす可能性が高くなるが、これは第一種過誤によるものである可能性がある。複数のモデルを検定する際には、(たとえばボンフェローニ補正で)常に有意水準を調整することが重要である。また、同じデータセットを用いて探索的分析に続いて確認的分析を行うべきではない。探索的分析は、理論のアイデアを見つけるために用いるが、その理論を検証するためのものではない。あるデータセットで探索的にモデルが見つかったとき、同じデータセットで確認的分析を行うと、確認的分析の結果が、最初の探索的モデルがもたらした第一種過誤と同じ誤りを意味する可能性がある。したがって、その確認的分析は、元の探索的分析よりも有益とはならない。
たとえば、ある期間のビジネスにおける幾つかの部門の経費について予算と実績を比較する場合である。棒グラフは、実際の金額と基準金額の比較を示すことができる。
度数分布: たとえば、株式市場の利益が0~10%、11~20%などの間隔の間にある年の数など、所与の間隔に対する特定の変数の観察数を示す。棒グラフの一種であるヒストグラムがこの分析に用いられることがある。
相関: 2つの変数 (X, Y) で表される観測結果を比較し、それらが同じ方向、または反対方向に動く傾向があるかを判断する。たとえば、月度サンプルについて、失業率(X)とインフレ率(Y)をプロットする。このメッセージには通常、散布図が使用される。
名目上の比較: 商品コード別の販売量など、カテゴリ別に細分化したものを順不同で比較する。この比較には棒グラフが用いられる。
地理的または地理的空間: 州ごとの失業率や建物の階毎の人数など、地図や配置を横断して変数を比較する。カルトグラムが、典型的なグラフィックとして使用される。
教育活動では、ほとんどの教育関係者が学生のデータを分析する目的でデータシステム(英語版)にアクセスしている。これらのデータシステムは、教育者によるデータ分析の精度を高めるために、店頭データ形式(英語版)で教育者にデータを提示する(埋込みラベル、補足文書、ヘルプシステム、主要パッケージ/表示、内容決定)。
データの品質は、できるだけ早い段階でチェックする必要がある。データの品質は、さまざまな種類の分析を用いて、いくつかの方法で評価することができる。頻度カウント、記述統計(平均、標準偏差、中央値)、正規性(歪度、尖度、頻度ヒストグラム)、普通の代入法(欠測データの補完)を要する。
極端な観測値の分析: データ内に含まれる範囲外の観測値を分析して、分布を乱すように見えるかどうかを確認する。
コーディングスキームの違いの比較と修正: 変数は、データセット外部にある変数のコーディングスキームと比較され、コーディングスキームが比較できない場合はできる限り修正する。
共通法分散(英語版)(CMV)の確認。
初期データ解析段階において、データの品質を評価するために用いる解析手法の選択は、本解析段階で実施される解析に依存する。