Introduction à l'analyse et l'interprétation des données: Pour toute recherche ou pour tout projet, après que les données nécessaires sont collectées, les données sont analysées et plusieurs processus interpreted.There alors que les données sont recueillies et analysées et interpreted.this article est sur analyse des données et interpretation.There sont trois objectifs de l'analyse des données: Obtenir une idée des données, la validité et la fiabilité ettester l'hypothèse de l'analyse et de l'interprétation investigationData-1: Feel du DataAll les données sont répertoriées et statistiques d'utilisation summarized.We de réduire les grandes données en données de sens montrant des tendances centrales. Il y a trois mesures de tendance centrale - le mode, le moyen et la moyenne. Ces trois mesures sont conçues pour entraîner une score.depending typique de la variété de la distribution (normale et asymétrique) et le niveau des mesures de varible, le mode de mesure est par exemple chosen.For, le revenu par habitant de Brunei est de US $ 53 , 1000, il semble que tout le monde au Brunei est riche, mais en réalité il est pas le case.there sont la dispersion de people.using pauvres, écart, nous pouvons apprendre à connaître comment la richesse sont distributed.Using écart-type, nous pouvons comprendre les riches et les pauvres analyse et interprétation percentages.Data-2: fiabilité et ValidityWhen effectuent l'analyse et l'interprétation des données, il est très important de vous assurer que les données recueillies sont fiables et les données valid.Reliable sont fiables et peuvent être fiables, alors que les données valides sont plus authentique , approprié et authenticated.So, alors que la collecte de données, la fiabilité et la validité devraient avoir la priorité absolue, sinon mauvaise analyse des données sera performed.Data analyse et Interpretation.3.:hypotheses TestingAfter être sûr de la fiabilité et la validité des données, les chercheurs ove au prochain test stade-Hypothesis Testing.hypothesis est le processus par lequel les chercheurs à développer la thèse et de tester les mesures en utilisant une norme formula.for formule exemple standar de déviation standar, moyenne de l'échantillon etc.It détermine si l'analyse des données répond à ses besoins par en utilisant les données recueillies et l'hYPOTHÈSE measures.NULL: Lorsque le test d'hypothèse ne satisfait pas ses besoins, il est appelé hypothèse nulle.