数据分析是研究中关键的一环，它帮助将原始数据转化为有意义的信息，从而支持你的研究结论。结果展示则是向读者传达你的发现的途径。下面将详细介绍数据分析和结果展示的步骤和技巧。

1. 数据整理与编码（Data Cleaning and Coding）

在开始数据分析之前，首先需要对数据进行整理和编码。数据整理包括删除重复数据（Duplicate Data）、处理缺失值（Missing Values）、校正错误（Error Correction）等。对于定量数据，可以使用统计软件如SPSS或R进行数据清理。定性数据则需要进行编码，将数据分类并识别出主题（Themes）。

· 定量数据分析（Quantitative Data Analysis）：使用统计方法如描述性统计（Descriptive Statistics）、假设检验（Hypothesis Testing）等，对数据进行详细分析。

· 定性数据分析（Qualitative Data Analysis）：通过主题分析（Thematic Analysis）等方法，对数据进行深入解读，找出主要的趋势和模式（Patterns）。

2. 数据分析方法的选择（Choosing Data Analysis Methods）

选择适当的数据分析方法是确保研究结论准确性的关键。根据研究目标和数据类型，选择合适的统计方法或分析工具。例如：

· 描述性统计（Descriptive Statistics）：用于总结和描述数据的基本特征，如均值（Mean）、中位数（Median）、标准差（Standard Deviation）。

· 回归分析（Regression Analysis）：用于分析变量之间的关系，并预测未来的趋势。

· 相关性分析（Correlation Analysis）：用于衡量两个或多个变量之间的关系强度和方向。

对于定性数据，可以使用：

· 主题分析（Thematic Analysis）：识别并分析数据中的主题和模式。

· 框架分析（Framework Analysis）：对数据进行系统化分类和分析，以找出研究问题的主要内容。

3. 结果展示与讨论（Presenting and Discussing Findings）

结果展示部分需要清晰地传达你的研究发现，通常包括：