分析と評価は密接に関連する XNUMX つの用語です。 これらは、研究やデータ サイエンス、または特定のデータを理解して処理する必要があるあらゆる分野で一般的に使用される用語です。
これらは一緒に使用されるため、2 つの用語を適切に区別することが難しくなります。それでは、この 2 つの用語の違いは何でしょうか?
主なポイント
- 分析には、主題、アイデア、またはオブジェクトの構成要素を詳細かつ体系的な方法で調べて、その構造、関係、またはパターンを理解することが含まれます。
- 評価とは、確立された基準または基準に基づいて判断または結論を下すことによって、価値、重要性、または品質を評価することを伴います。
- 分析と評価の主な違いは、その目的と結果にあります。 分析は、主題を理解して分解することに焦点を当て、評価はその価値やメリットを判断することを目的としています。
分析と評価
分析は学術研究において重要なステップであり、分析には好奇心と問題に対する深い理解、そして解決策を客観的に解釈することが含まれます。 それには現象を説明することが含まれます。 評価は比較的主観的なものであり、個人の能力やスキルに関する決定に至ることが含まれます。
分析とは、与えられたデータを分解して解釈することです。 これは、データの要因、効果、重要性を取得するために使用されます。
さらに説明するにはデータを分解する必要があるため、より長い思考プロセスが必要になります。 評価は分析の後に行われるプロセスです。
データに対して行われた調査の結論または結果を提供します。 データの評価では、値を決定して短い結論を与えるだけなので、思考スキルはそれほど必要ありません。
比較表
| 比較のパラメータ | 分析する | 評価する |
|---|---|---|
| Rescale データ | データを研究して理解する | データの重要性と価値を判断する |
| 思考プロセス | データを分解する必要があるため、より長く複雑な思考プロセス | 結論を出すだけなので思考プロセスが短くなります |
| 懸念事項 | データの定義と意味に関心がある | データの質の程度に関心がある |
| 協会 | 客観性との関連性が高い | 主観性との関連性が高い |
| 利用された | 学術研究での活用 | データの長所と短所を判断するために利用 |
| 結果 | 結果を得る必要はない | 結果は必須 |
分析とは
アナライジングという言葉は、フランス語で「分析する」を意味する「analyse」に由来しています。 ギリシャ起源であることも知られています。
受け取ったデータに基づいて分析するプロセスは XNUMX 種類あります。 分析では、データをより複雑でないデータに分割することで、データを説明し、展開します。
分析は、データを分解するだけでなく、分解されたデータから他のデータや詳細を形成するのにも役立ちます。 収集されたすべてのデータをより広い視野で見ることができます。
このプロセスは、研究分野の人々が採用する最初のステップです。 したがって、分析は研究や学術において広く使用されているプロセスです。
分析にはデータの分解から説明まで多くの複雑なプロセスが含まれるため、より緻密な思考プロセスが必要になります。 彼らは非常に客観的でもあります。
評価とは何ですか？
評価という言葉の語源も分析とは異なります。 評価の語源は、価値を見つけるという意味のフランス語「évaluer」だからです。
したがって、評価とは、与えられたデータの値を見つけるプロセスであると言えます。 実現可能性も見出します。
データから新しいスキルを見つけるのではなく、データに品質を与えます。 評価プロセスには、形成的プロセスと総和的プロセスの XNUMX 種類があります。
形成的評価とは、データが評価され、データに必要なスキルセットが取得されることです。 総括的評価とは、達成されたデータの分析中に設定された目標を決定または知ることです。
評価は決定的なプロセスであるため、これはデータの分析後に行われます。 それはまた関連付けられています 主観的 思考するため、分析するよりも思考プロセスが少なくて済みます。
分析と評価の主な違い
- この XNUMX つの用語は密接に関連していますが、データに関係するプロセスは異なります。 分析とは、さらに説明するためにデータを分解するプロセスです。 データを評価することは、値を与えたり、データの重要性を見つけたりすることを意味しますが、特定のデータを理解するのに役立ちます。
- 通常、分析ではデータの定義と意味のみが考慮されます。 評価はデータの品質と範囲に関係するため、これは当てはまりません。
- 両方のプロセスに含まれる思考プロセスも異なります。 分析にはデータを分解する必要があるため、常に綿密な思考プロセスが必要ですが、評価には必要ありません。 これだけで結論が出る 電力 指定されたデータの。
- 分析には複合データを分解することが含まれるため、評価よりも客観的です。 評価は客観的なスキルではなく、主観的なスキルにのみ関連付けられます。
- 分析によって得られたデータは研究や学術分野で活用されます。評価は学術研究ではなく、データの長所と短所、または結論を見つけるために使用されます。
- 分析はデータを説明したり、さらに発展させたりするのに役立つだけなので、結果は必要ありません。 ただし、評価は分析対象のデータに結論を与えるプロセスなので、結論が必要です。
- https://journals.aom.org/doi/abs/10.5465/AMR.1995.9503271994
- https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/1645953.1645966
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