Британский нейропсихолог Дороти Бишоп опубликовала в своем блоге «10 советов по анализу данных, которые я хотела бы узнать раньше», и любезно согласилась поделиться ими с #горячимиюнымикогнитивными. Советы в основном касаются сбора и систематизации данных, и рассчитаны на психологов, использующих SPSS и Excel. Кстати, TCTS горячо рекомендует блоги Дороти — deevybee.blogspot.com/. Там можно найти много интересного, в том числе вводные занятия по R, анализу близнецовых данных, анализу ЭЭГ, нейропсихологические тексты и просто около-академические размышления.
Итак, по мнению Дороти, при планировании эксперимента нужно держать в уме следующее:
• От того, как построен набор данных, напрямую зависит то, насколько просто будет его анализировать
• Через несколько месяцев, и тем более лет, вы о своих данных забудете практически все
• Совместное использование данных стремительно набирает популярность — подумайте о том, чтобы хранить свои данные в публичном репозитории.
Именно на эти основные идеи опираются сами рекомендации.
«1. Называйте файлы испытуемых однообразно и анонимно.
Большинство этических комиссий при использовании людей в качестве испытуемых требует анонимизировать данные. Не используйте в качестве названий файлов имена, инициалы и даты рождения испытуемых! Обычно для названий вполне подходят цифры. Но нужно помнить о двух вещах. Во-первых, вам может понадобиться возможность сортировки испытуемых по группам, поэтому к цифре удобно приставить букву, обозначающую группу (например, для групп young-middle aged-old подойдет Y1, Y2, … M1, M2
С другой стороны, если вы планируете использовать автоматическую обработку данных, убедитесь в том, что для названий файлов легко придумать цикл. Гораздо проще попросить программу последовательно обработать файлы, начинающиеся с S и заканчивающиеся номерами от 1 до 20, чем вводить названия файлов вручную.
А если вам нужно проанализировать большое количество файлов, задумайтесь о систематизации папок. Некоторые хранят все файлы по отдельному испытуемому в отдельной папке, а эту папку — в папке соответствующей группы — как неудобно! Мне нравится, когда все файлы, которые должны быть проанализированы вместе, хранятся вместе. Если продумать систему наименования файлов, нет никакой вероятности запутаться, где кто, и можно при анализе добраться до одной нужной папки не прибегая к большому количеству циклов.
2. Называйте переменные единообразно и интуитивно понятно, так чтобы эти названия работали в любой среде.
Если вы собираетесь анализировать свои данные в SPPS, назовите свои переменные так как этого требует SPSS — без пробелов, цифр в начале или запрещенных символов (и латиницей — прим.пер.). Подумайте о том, как вы будете называть эту переменную при описании результатов исследования. Часто рецензентов раздражает, когда одна и та же переменная называется по-разному в разных разделах текста. Гораздо правильнее начать с того названия, которое продержится как можно дольше.
3. Используйте закрепленные области в Excel
Это очень просто, но на удивление мало людей об этом знает. При прокручивании файла вниз или вправо в Excel, название переменной или наблюдения скрывается с листа. Если же вы наведете курсор на ячейку непосредственно под названиями переменных и справа от названий строк (т.е. на первую ячейку собственно данных, и выберете «окно"→"закрепить области», и столбцы, и строки над выделенной ячейкой будут оставаться на месте, когда вы прокручиваете таблицы.
Кроме того, есть (не очень удобный) способ заморозить области в SPSS — он описан здесь.
4. Ведите список переменных с их описанием.
В SPSS для сохранения подробностей можно использовать «метки» переменных, но они ограничены по длине и не всегда вмещают все необходимое. Имеет смысл держать отдельный файл для описания кодировки данных, включающий в себя список переменных, их описание, как обозначены отсутствующие данные
5. Используйте один большой файл вместо множества маленьких, и скрывайте переменные, которые вы не используете в конкретный момент.
Если вы работаете с большим набором данных, часто хочется разбить его на несколько более простых в обращении. У вас могут быть сотни переменных, из которых вы хотите взять несколько интересующих в конкретный момент, и выделить в отдельный файл. Проблема в том, что сделав это, вы можете легко потеряться в собственных данных.
Представьте, что у вас есть гигантский файл, и вы выделили несколько переменных для нового файла, и в нем нашли ошибку. Теперь вам придется исправить ее в двух файлах, что неудобно — настолько неудобно, что вы можете пропустить этот шаг и у вас будет две разные версии данных, и вы забудете, какая из них правильная.
Кроме того, если вам захочется проанализировать связь между выделенными переменными и переменными в том большом файле, вам придется еще дольше возиться с переносом данных, что является прямым путем к ошибкам — особенно если вы копируете и вставляете. Поэтому я советую работать с большим файлом, содержащим все данные, скрупулезно переименовывая его в случае изменений. Проблема «слишком много данных» решается скрыванием ненужных частей файла.
В Excel это делается просто. Выделите колонки, которые хотите скрыть, и нажмите «Ячейки—Формат--Скрыть «. Чтобы вернуть их назад, выделите колонки рядом со скрытыми и нажмите «Отобразить».
Похожую операцию можно сделать в SPSS, она называется «набор переменных». Она требует чуть больше шагов чем в Excel, но достаточно определить набор один раз, и он сохраняется вместе с файлом, так что выбрать те же переменные заново можно очень просто. Инструкции — здесь.
Кстати, этот сайт полон полезностей. Например, там есть инструкция по созданию таблиц в формате APA в SPSS.
6. Никогда не добавляйте к названию файла «final» и всегда храните копии основных данных.
Назвать файл «финальным» очень хочется. Но у вас обязательно окажутся файлы с названиями «final final», «действительно final» или «final версия 10». Для определения наиболее свежей версии лучше использовать даты.
Совет о резервном копировании элементарен до боли, но даже самые опытные из нас забывают это делать. Если вы потратили на что-то несколько дней, пусть оно хранится в безопасности, даже если компьютер сломается или его украдут.
7. Смотрите на данные
Прежде чем хвататься за статистику, важно визуализировать ваши данные. Это хороший способ обнаружения странностей в вашем наборе данных, например, выходящих за ожидаемые рамки значений. Например, если у вас есть сырые и взвешенные значения, построив график рассеивания, вы убедитесь, что конвертация произошла правильно. Также следует проверить распределение данных, и определиться с дальнейшими шагами, если анализ предполагает нормальность, а данные распределены иначе. Об этой часто встречающейся ситуации можно прочесть в учебнике Филда «Discovering Statistics Using SPSS» (да и в других учебниках по статистике, список которых можно найти в блоге по тегу stats — прим. пер).
8. Ведите журнал анализа.
Обычно я продумываю то, что я хочу сделать, составляю список аналитических процедур и таблиц, которые я хочу получить, и работаю по этому списку. На практике, работа редко идет гладко. Можно обнаружить отсутствующий или поврежденный файл, или понять, что данные нужно трансформировать. Традиционно в процессе анализа используют с"лабораторный журнал", в который заносят соответствующие записи. Я предпочитаю использовать обычный файл Word, который держу открытым в процессе анализа, и в который я записываю все что делаю, по дням.
Эти записи включают в себя названия созданных файлов, их местоположение, и что в них находится. Это действительно важно, если вы не хотите через некоторое время оказаться посреди огромного количества разных версий разных файлов, пытаясь найти тот, который вы едва помните как создавали.
Кроме того, я веду записи о возникших проблемах. Например, у вас есть экспериментальная задача, которая была несколько раз проведена неправильно, так что эти случаи нужно будет исключить. В журнале вы можете сделать запись о том, когда ошибка была замечена, какая часть данных была затронута, и какие меры были предприняты. Если вы этого не сделаете, вполне возможно что вы, или кто-то другой, работая с данными позднее, не будет понимать, откуда проблема. Или, как это, пожалуй, слишком часто бывает со мной, вы проведете все утро, пытаясь найти проблему, которую уже находили месяц назад.
10. Используйте скрипты SPSS
При использовании SPSS нужно хранить скрипты проведенных тестов и манипуляций — это касается всех нас. Даже если вы ничего не знаете о скриптах, это очень просто начать делать. Сделайте все нужные настройки через меню SPSS, но вместо OK нажмите Paste. Откроется окно, в котором выбранные вами команды записаны в виде скрипта. Теперь можно выделить весь скрипт или его часть, и запустить его, нажав на большую зеленую стрелку. Если вы проведете другой анализ, и снова нажмете Paste, новые команды будут дописаны к тому же скрипту.
Такой способ имеет четыре преимущества:
1) Скрипт можно сохранить, и у вас будет постоянная запись о проведенном анализе. Она может дополнять ваш журнал (в котором можно хранить имя файла со скриптом).
2) Скрипт можно комментировать. Любой текст, начинающийся звездочкой и заканчивающийся точкой, является комментарием. Их можно использовать для заметок о том, что именно проверяет анализ.
3) Можно всегда вернуться и провести анализ заново. Например, если вы обнаружили ошибку в данных и исправили её, вам не нужно повторять все свои шаги заново — вы можете просто еще раз запустить скрипт.
4) Это отличный способ научиться скриптам SPSS. Очень многому можно научиться просто взяв сгенерированный код в качестве основы и изменяя параметры (например, названия переменных). Если вы хотите параллельно провести анализ нескольких переменных, гораздо проще скопировать часть скрипта и подставить нужные названия, чем возвращаться в меню.
10. Проверьте весь анализ перед публикацией.
Очень важно проверить все шаги прежде чем сдать работу. Всегда проверяйте, все ли таблицы и цифры вы можете воспроизвести. Удивительно, насколько часто, делая анализ второй раз, получаешь другие результаты! Иногда кажется, что это какой-то злой дух вселился в компьютер и дразнится. Даже если различия небольшие, они все равно вызывают беспокойство. В моем опыте, такие вещи часто происходят из-за того, что забываешь выделить нужную группу испытуемых (если есть критерии исключения). Или код отсутствия данных по ошибке был включен в данные. При плохом развитии событий, вы могли скопировать и вставить что-то в файл, забыв о том, что данные были определенным образом отсортированы. И иногда (лишь иногда), эти ошибки распространяются и на файл в Excel и на файл в SPSS. Полезно хранить данные в обоих форматах, чтобы в таких случаях иметь возможность грубо сравнить, например, средние. И здесь вы оцените скрипты SPSS. Со скриптом гораздо проще провести анализ заново. Более того, при финальной проверке, можно подписать, какая таблица в статье к какому фрагменту кода относится, и таким образом всегда иметь возможность вернуться и перепроверить результаты."
Оригинальная запись тут.
