เราต้องการใช้ข้อมูลที่เราสามารถค้นคว้าได้ด้วยตัวเอง ดังนั้นเมื่อถึงเวลา เราก็จะมีข้อมูลที่จำเป็นทั้งหมดพร้อมใช้งาน การวิเคราะห์ความถี่เป็นวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ นั่นคือ ความถี่ที่บางสิ่งเกิดขึ้นหรือเกิดขึ้น ตัวแปรต่างๆ ถูกใช้เพื่อช่วยให้เราเข้าใจข้อมูลเหล่านี้ได้ดีขึ้น
ตัวแปรคือสิ่งต่างๆ ที่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ และเราคิดว่าตัวแปรเหล่านี้อาจส่งผลกระทบต่อความถี่ในการเกิดขึ้นของบางสิ่ง ตัวแปรเหล่านี้อาจเป็นปัจจัยทั้งหมดที่ส่งผลต่อความน่าจะเป็นที่เหตุการณ์หรือการเกิดขึ้นจะเกิดขึ้น ตัวอย่างเช่น สมมติว่าเราสนใจสังเกตเวลาที่ฝนตกในเมืองใดเมืองหนึ่ง เราสามารถพิจารณาได้โดยการดูว่าเป็นเดือนอะไร ที่ตั้งของเมือง และสภาพอากาศในแต่ละฤดูกาล เราสามารถพิจารณาตัวแปรเหล่านั้นและตั้งสมมติฐานอย่างมีการศึกษาว่าฝนจะตกมากที่สุดเมื่อใด
หากเราสนใจเหตุการณ์ใดเหตุการณ์หนึ่งเป็นพิเศษ เราก็อยากถามว่าตัวแปรใดบ้างที่ส่งผลต่อเหตุการณ์นั้น ตัวอย่างเช่น หากเราต้องการเรียนรู้ว่าผู้คนป่วยบ่อยเพียงใด ตัวแปรพื้นฐานควรมีลักษณะดังนี้: ตามอายุ ตามเพศ และตามงาน ปัจจัยสำคัญเหล่านี้สามารถกำหนดจำนวนครั้งที่ผู้คนป่วยได้อย่างมีนัยสำคัญ
เราสามารถอธิบายและคาดการณ์รูปแบบที่เราสังเกตเห็นได้โดยใช้ตัวแปร ตัวอย่างเช่น หากเราต้องการทราบว่านักเรียนให้คะแนนดีบ่อยเพียงใด ตัวแปรต่างๆ ได้แก่ เวลาเรียน (WHEN) ความถี่ในการเข้าเรียน (WHAT TIME) และการมีส่วนร่วมในกิจกรรมทางการศึกษา ซึ่งจะช่วยให้เราเข้าใจได้ว่าเหตุใดนักเรียนบางคนจึงได้คะแนนสูงในขณะที่บางคนไม่ได้คะแนน
นอกจากการอธิบายสถานการณ์แล้ว เรายังสามารถใช้ปัจจัยต่างๆ เพื่อคาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคตได้อีกด้วย ตัวอย่างเช่น หากเราศึกษาความถี่ในการออกกำลังกายของผู้คน ตัวแปรต่างๆ อาจเป็นกลุ่มอายุ เพศ และช่วงเวลา จากการวิเคราะห์ปัจจัยเหล่านี้ เราจะสรุปได้ว่าผู้คนมีแนวโน้มที่จะทำกิจกรรมที่ต้องใช้แรงมากที่สุดเมื่อใด
ตัวอย่างเช่น หากเราพิจารณาว่าผู้คนกินอาหารจานด่วนบ่อยแค่ไหน ตารางอาจช่วยให้คุณทราบว่าผู้คนส่วนใหญ่มักกินอาหารประเภทนี้เมื่อใดและในวันใดของสัปดาห์ การดูแผนภูมิพร้อมกับอายุ เพศ และระดับรายได้จะช่วยให้มองเห็นภาพได้ว่าปัจจัยเหล่านี้มีผลต่อการบริโภคอาหารจานด่วนอย่างไร
การทดลอง วิธีที่ดีที่สุดอย่างหนึ่งในการได้ผลลัพธ์ที่มีคุณภาพคือการทดลอง เราสามารถทดลองได้ ซึ่งหมายถึงการควบคุมตัวแปรต่างๆ และดูว่าตัวแปรเหล่านั้นส่งผลต่อการศึกษาของเราอย่างไร ตัวอย่างเช่น หากเราตรวจสอบว่าผู้คนกินผักบ่อยแค่ไหน (ณ ตอนนี้: ndl.ofer...) ผู้เข้าร่วมการทดลองก็จะได้รับผักในปริมาณที่กำหนดในแต่ละวัน และจะนับจำนวนครั้งที่รับประทานผักจริงด้วย