1. Prestaketa

Edozein analisi estatistiko sakon egin aurretik, gure datu-multzoa prestatzea eta garbitzea ezinbestekoa da. Askotan, urrats hau ikerketaren garapenean pauso garrantzitsuenetako bat izan ohi da, datu garbi batzuk gabe emaitza faltsuak edota erroreak lortuko genituzke eta.

Zer da datuen prestaketa?

Datuak txukuntzean oinarritzen den lehen fasea da. Fitxategia Excel (.csv), SPSS (.sav) edota Jamovi (.omv) formatuan egon, arreta berezia jarri behar diogu aldagaien konfigurazioari:

1. Aldagai motak zehaztu: Ziurtatu aldagai nominalak (adib. Generoa) edo jarraituak (adib. Nota) zuzen definituta daudela zure softwarean. Honela, softwareak azterketa desberdin egokiak aplikatuko dizkio bakoitzari.
2. Missing data (datu faltak): Batzuetan partaideek ez dute galdera bat erantzuten. Zure softwareari (adibidez Jamovi-ri) hutsune horiek iragazkia erabiliz aurkitzeko edota errore barik irakurtzeko ezarpenak konfiguratu behar dituzu.
3. Kategorien kodeak (balioak) eta dummy aldagaiak: Aldagai kategorikoetan (adib. 1 = Emakumea, 2 = Gizona), ezinbestekoa da balio edo label-ak ondo definitzea, gero sortzen diren taulak eta grafikak behar bezala interpretatu ahal izateko. Gainera, kasu batzuetan—bereziki erregresioak edo analisi inferentzial aurreratuak egiteko—aldagai kategorikoak dummy aldagai bihurtu behar dira, hau da, 0 eta 1 balioak hartzen dituzten aldagai bitarretan. Esaterako, "Ikastetxe mota" (Publikoa/Pribatua/Itundua) aldagaitik "Ikastetxe_Publikoa" bezalako aldagai bat sor daiteke (0 = Ez, 1 = Bai), prestaketa fasean softwareko Compute edo Transform funtzioak erabiliz, jatorrizko datuak galdu gabe.

[!TIP] Zure datuak irekitzeko orduan Jamovi edo SPSS erabiltzerakoan, beti berraztertu aldagaien Data Setup interfazea grafiko bat sortu baino lehen! Datuak ondo sailkatuz gero, beste dena automatikoa izango da.

Behin datuak prest edukita, bigarren pausura joan gaitezke: datuen argazki finko bat egitera (analisia deskribatzailea).