1。分析前の準備： これが最も一般的な意味です。それは、の前にに行われるタスクまたは手順を指します 正式な分析を実行します。これには次のものが含まれます。
* データのクリーニングと準備： これには、複製の削除、データ形式の標準化、欠損値の処理、変換変数が含まれる場合があります。
* 研究の質問または問題の定義： 分析を指示するためには、発見または解決しようとしていることを明確に述べています。
* 適切な方法とツールの選択： 適切な統計テスト、ソフトウェア、または分析手法を選択することは、データの種類と研究の質問に依存します。
* 探索的データ分析（EDA）： これには、データの視覚化、パターンの識別、変数間の関係を理解して、その後の正式な分析を導くことが含まれます。
2。予備評価： 場合によっては、「前分析」が簡単な初期評価を指す場合があります データまたは情報の：
* 潜在的な問題または問題を特定： たとえば、データの外れ値または明らかな矛盾をチェックします。
* さらなる分析の実現可能性を決定します： 利用可能なデータが十分であり、研究の質問に答えるのに適しているかどうかを評価します。
* フォーカスの潜在的な領域に優先順位を付けます： より詳細な調査のために、有望な傾向または分野を特定します。
3。ラボ設定の特定の前解剖学的手順： 臨床研究所または研究環境では、「分析前」とは、サンプルの準備に伴う特定の手順をしばしば指します 分析用。これには以下を含めることができます：
* サンプルの収集と保存： サンプルの完全性を維持するための適切な取り扱いと保管条件を確保します。
* 処理とラベル付け： 遠心分離、ろ過、またはその他の必要な治療を含む分析のためのサンプルの準備。
* キャリブレーションと品質管理： 機器や試薬が正しく機能し、品質基準を満たしていることを確認します。
特定のコンテキストで「前分析」の特定の意味を理解するには、以下を検討してください。
* フィールドまたは規律： この意味は、研究、ヘルスケア、ビジネス、エンジニアリングなどの分野で異なる場合があります。
* データまたは情報の種類： 分析前の特定の手順は、分析されるデータの性質に依存します。
* 分析の目的： 全体的な目標を理解することは、特定のケースで「前分析」を構成するものを解釈するのに役立ちます。
これらの要因を考慮することにより、特定のコンテキストで「前分析」が何を意味するかをよりよく理解できます。