定性的データを整理する方法

1. データセット全体を確認して、テーマやパターンが浮かび上がるようにします。
2. コードが一貫していて、複数の研究者がすぐにアクセスできるように、コードテーブルを作成します。
3. データをグループ（テーマ、パターン、またはその他のカテゴリ）に分けます。
4. 質問、回答者、またはサブトピックごとに調査データを整理します。

同様に、カットポイントのグループ化とは何ですか？意味。カットポイントのグループ化で使用される用語。下位クラスのカットポイント：クラスに入る可能性のある最小値。上位クラスのカットポイント：次に高いクラスに入る可能性のある最小値（次に高いクラスの下位カットポイントに相当）。

また、分析のためにデータをどのように整理しますか？

データ分析スキルを向上させ、意思決定を簡素化するには、データ分析プロセスで次の5つのステップを実行します。

1. ステップ1：質問を定義します。
2. ステップ2：明確な測定の優先順位を設定します。
3. ステップ3：データを収集します。
4. ステップ4：データを分析します。
5. ステップ5：結果を解釈します。

単一値のグループ化とは何ですか？

数値データ•単一のグループ化-グループ化値：各クラスは、値の範囲から構成されたグループ化方法を各クラスがグループ単一可能な値•カットポイントを表したグループ化方法。