データ解析
データは、解析の入力として必須なものであり、解析プロセスを管理する人(または解析結果を報告する顧客)の要求に基づいて特定される。データ収集の対象となる一般的な主体は実験単位(英語版)と呼ばれる(例:人、または人の集団)。そして、データは母集団に関する特定の変数(例:年齢や所得)を指定して収集される。データは、数値でもカテゴリでもよい(例:番号に紐付くテキスト型ラベル)。
たとえば、結果変数と独立変数がグループ内とグループ間で均等に分散しているかどうかなど、無作為化手順が成功したかどうかを確認する必要がある。
無作為化手順を必要としない、あるいは使用しない研究の場合、たとえば、対象の母集団のすべてのサブグループが標本に反映されているかどうかを確認することによって、非無作為抽出の成否を確認する必要がある。
チェックすべきその他の可能性のあるデータの歪みは次のとおりである。
脱落(英語版)(これは初期データ解析段階で特定するべき)
項目の無回答(英語版)(これが無作為かどうかに関わらず、初期データ解析段階で評価する必要がある)
処置の質(操作チェック(英語版)を用いる)
そして総収入は、部門A、B、Cの収入(これらは互いに排他的)によって分析でき、総収入に加算される(余すところなくまとまる)べきである。
解析者は、特定の分析上の問題を解決するために、ロバスト統計量を使用することがある。解析者は、真の状態に関する特定の仮説を立て、その状態が真であるか偽であるかを判断するために、データが収集されて仮説検定が行われる。たとえば、「失業はインフレに影響しない」という仮説が考えられる。これはフィリップス曲線と呼ばれる経済学の概念に関連している。仮説検定では、データが仮説を支持するか棄却するかに関する第一種過誤と第二種過誤の可能性を検討する。
回帰分析は、独立変数 X が従属変数 Y にどの程度影響するかを解析者が判断するときに使用される。たとえば「失業率の変化 X はインフレ率 Y にどの程度影響するか」。これは、Y が X の関数であるように、データをモデル化または直線や曲線の方程式を適合させようとするものである。
必要条件分析(NCA)は、解析者が独立変数 X が変数 Y をどの程度まで許容するかを決定するときに使用することがある。たとえば「特定のインフレ率(Y)に必要な特定の失業率(X)はどの程度か?」。重回帰分析が、各 X 変数が結果を生成し、X が相互に補償できる(それらは十分であるが必要ではない)加法論理を用いるのに対し、必要条件分析(NCA)は、1つまたは複数の X 変数が結果の存在を可能にするが、それを生成しないかもしれない(それらは必要だが十分ではない)必要論理を用いる。それぞれの単一必要条件は存在しなければならず、補償は不可能である。