Introdução à análise e interpretação dos dados: Para qualquer pesquisa ou para qualquer projeto, depois que os dados necessários sejam recolhidos, os dados são analisados e várias processo interpreted.There enquanto os dados são recolhidos e analisados e interpreted.this artigo é sobre análise de dados e interpretation.There são três objetivos da análise de dados: ter uma ideia dos dados, confiabilidade e validade andTesting a hipótese de análise e Interpretação investigationData-1: sensação do DataAll os dados são listados e estatísticas de uso summarized.We para reduzir os grandes dados em dados de sentido que mostram tendências centrais. Há três medidas de tendência central - o modo, a médio e a média. Estas três medidas se destinam a resultar um score.depending típica da variedade de distribuição (normal e inclinada) e nível de medidas de varible, o modo de medição é exemplo chosen.For, a renda per capita de de Brunei é US $ 53 , 1000, parece que todo mundo em Brunei é rica, mas na realidade não é o case.there são dispersão people.using pobres, desvio podemos ficar a saber como riqueza são distributed.Using desvio padrão, podemos descobrir a rica e os pobres análise percentages.Data e interpretação-2: confiança &ValidityWhen executar a análise e interpretação dos dados é muito importante para se certificar de que os dados recolhidos são confiáveis e dados valid.Reliable são confiáveis e podem ser confiável, enquanto os dados válidos são mais genuíno , adequada e authenticated.So, durante a coleta de dados, deve ser dada confiabilidade e validade a prioridade máxima, caso contrário, a análise de dados errado será análise performed.Data e Interpretation.3.:hypotheses TestingAfter tendo a certeza de confiabilidade e validade dos dados, os pesquisadores ove para o próximo teste de fase-Hipótese Testing.hypothesis é o processo onde os pesquisadores a desenvolver a tese e testar as medidas usando algum padrão formula.for fórmula exemplo standar de desvio standar, média da amostra etc.It determina se a análise de dados atende aos requisitos de utilizando os dados recolhidos ea hipótese measures.NULL: Quando teste de hipótese não atende aos requisitos é chamado de hipótese de nulidade.