لا يبدأ التحليل الإحصائي باختيار اختبار من قائمة برنامج بل بتحديد السؤال ونوع المتغيرات وطبيعة العينة والتصميم الذي جُمعت وفقه البيانات، وقد تؤدي الأرقام الدقيقة شكليًا إلى استنتاج مضلل إذا أغفل الباحث جودة القياس أو افتراضات التحليل
فحص البيانات قبل الاختبار
يُراجع الباحث الترميز والقيم المفقودة والمدى المقبول للمتغيرات والتكرارات غير المنطقية، ويُوثق طريقة التعامل مع البيانات الناقصة بدل حذف المشاركين تلقائيًا من جميع التحليلات، كما يحدد مسبقًا المتغيرات الرئيسة والفرعية والنتيجة الأساسية التي سيبني عليها الحكم
تساعد الإحصاءات الوصفية والرسوم الملائمة في فهم التوزيع وكشف القيم المتطرفة، لكن قرار استبعاد قيمة لا ينبغي أن يعتمد على كونها لا تتفق مع الفرضية بل على سبب موثق يتصل بجودة البيانات أو بمتطلبات النموذج
اختيار الأسلوب الإحصائي
يتحدد الاختبار وفق مستوى القياس وعدد المجموعات واستقلال المشاهدات وتوزيع المتغيرات والسؤال المطروح، ويجب النظر إلى أثر تجمّع المشاركين داخل صفوف أو أقسام أو مؤسسات إذا كان التصميم يقتضي ذلك
عندما يقارن الباحث نتائج شعبتين دراسيتين ينبغي أن يناقش الاختلافات السابقة وحجم العينة ودرجة اعتماد المشاهدات بعضها على بعض، ولا تكفي تسمية الاختبار الإحصائي لإثبات مناسبة استخدامه
تفسير المخرجات
تبيّن الدلالة الإحصائية مدى اتساق البيانات مع افتراض الاختبار وليست مقياسًا مباشرًا لأهمية الأثر، ويُستحسن عرض حجم الأثر وفواصل الثقة والقيود المنهجية إلى جانب القيم الاحتمالية متى كانت ملائمة، كما ينبغي عدم تحويل علاقة ارتباطية إلى ادعاء سببي
خلاصة تطبيقية
التحليل الجيد هو الذي يساعد القارئ على فهم حجم النتيجة ودقتها وحدود معناها وليس الذي يعرض أكبر عدد من الجداول والاختبارات.
