在收集了数据之后，应该怎么分析数据呢？不同的数据应该用怎样的方式进行分析呢？这些都是留学生在写英文dissertation时倍感困扰的问题，今天英国翰思教育小编结合自己的学习经验，整理了几个常见的数据分析方法，希望可以帮到大家。
dissertation中收集到的数据分为quantitative data和qualitative data。数据的分析也需要结合研究题目和研究内容进行。例如有些quantitative data只用于分析frequency，而有些研究则需要分析变量之间的相关性。Quantitative data一般是用于做一些统计学的分析，如frequency，mean和correlations。在experiment research中，quantitative data还会被用于分析cause and effect relationship。
通过测试不同变量的变化及对相关变量的影响，得出不同变量间的因果联系。而qualitative data主要通过interview，literature review，case study或者ethnography等方式收集文字信息。因此在分析时，qualitative research主要是对这些文字信息进行处理。
在分析quantitative data时，statistical analysis被普遍运用。Statistical analysis一般是运用SPSS或者Excel之类的软件，对实验，观察或者问卷中收集到的quantitative data进行分析。我们所熟悉的frequency和mean这类的简单分析可以通过这两个软件进行。而一些较为复杂的对比分析等则需用到如T-test，ANOVA等分析工具。学生需要根据自己的研究问题和变量选择合适的工具。另外一种比较不常用的分析方式是meta-analysis。Meta-analysis一般用于分析两个或者两个以上的独立统计学研究。在dissertation的写作中meta-analysis较少用到，因此这里也不赘述了。
在qualitative data analysis部分，thematic analysis和content analysis是主要的分析方法。
一般来说，这两种分析方法主要用于分析从interview，focus group和systematic literature review中收集到的文本数据。Thematic analysis可以帮助研究者总结收集到的各种资料的主题，通过对比不同资料来源的主题来获得一些研究问题的答案。Content analysis也可以帮助研究者总结收集到的文本资料的主题。
Thematic analysis和content analysis的最大不同在于，thematic analysis可以运用到更多的数据类型中。例如在thematic analysis中，interview的答案，focus group的讨论结果，literature review的文本资料以及一些视频资料的内容都可以总结出主题。而在content analysis中，主要总结的还是文本资料和视频资料的内容。在一些systematic literature review中，也可以运用content analysis来对比和总结不同研究的结果。这些对比结果可以更加全面地展示该领域不同研究的结论，也可以帮助研究者得到一个更全面地回答research question。
有些研究会用mixed method来收集不同数据。在这样的研究中，需要通过不同的方式收集quantitative data和qualitative data。而在数据分析中，研究者也需要结合不同的研究问题，利用两种不同数据的特性互相补充说明。例如，可以利用问卷收集quantitative data，并通过statistical analysis总结出一些相关的特性或者现象。之后再通过interview或者focus group收集in-depth data做出关于该现象的深入分析。也可以利用systematic review先收集相关研究的结果，做thematic analysis总结出不同的主题。再通过问卷或者experiment research设计出符合现实环境的研究，得出在不同环境中该研究的结果。运用不同数据类型有助于大家更好地回答研究问题。
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