După cum știm, analiza datelor este doar o parte a procesului de cercetare. „SPSS și alte programe de calcul statistic computerizat nu sunt altceva decât unelte, iar utilizarea corectă a acestora depinde de desfășurarea cu succes a unor pași premergători ai cercetării: design, eșantionare, alegerea instrumentelor etc. În sine, rezultatele pe care programele le oferă nu sunt nici bune nici rele. Bune sau rele (sau mai degrabă corecte sau eronate) sunt în schimb strategiile de operaționalizare a variabilelor și culegere a datelor, opțiunile pe care le bifăm în SPSS, modul în care prezentăm rezultatele. De aceea afirmăm că de calitatea datelor introduse în SPSS depinde calitatea răspunsului statistic oferit de acesta, iar calitatea datelor la rândul ei depinde de respectarea pașilor cercetării științifice”. (Drugas, Roseanu, 2010)

„Ca și alte programe computerizate de calcul statistic, SPSS oferă un sprijin cantitativ pentru a susține o idee; el nu trebuie să devină un scop în sine, ci o unealtă care să servească scopurilor cercetării. Chiar și cunoașterea aprofundată a unor astfel de programe nu trebuie să ducă la prezentarea unor cercetari „sufocate” de statistică: dacă tot ce avem este un ciocan, atunci nu trebuie ca toate obiectele din jur să ni se pară cuie!

O cercetare evaluată ca fiind „bună” depinde în mare parte de construirea scenariului experimental și de modul în care îl punem în aplicare. Fiecare decizie pe care o luăm pe parcurs, până a ajunge să introducem date în SPSS, afectează modul în care vom fi capabili să răspundem întrebărilor cercetării noastre. De aceea, pentru a nu consuma inutil efort și timp, este bine să zăbovim asupra acestor pași preliminari, chiar dacă uneori ni se pare că totul este limpede sau că pierdem vremea. După ce s-a încheiat culegerea datelor, este târziu să mai introducem variabile suplimentare”. (Drugas, Roseanu, 2010)

În aceeași ordine de idei, Pallant (2005) enumera câteva sugestii de care ar fi bine să ținem cont înainte de a culege datele.

• gândiți-vă ce fel de cercetare raspunde cel mai bine obiectivului dvs. (observare, experiment, anchetă pe bază de chestionar etc.) Fiecare dintre acestea are avantaje și dezavantaje, iar citirea unor studii similare realizate pe aceeași temă poate să vă ajute în luarea deciziei (uneori citirea abstractului este suficientă, pentru articolele publicate în reviste de specialitate);
• dacă alegeți un experiment, decideți dacă este mai potrivit un design intergrup (grupuri diferite de participanți în fiecare eșantion) sau unul intragrup (aceiași participanți măsurați de mai multe ori). Fiecare tip de design are avantajele și dezavantajele lui;
• în studiile experimentale asigurați-vă că variabila pe care o manipulați are suficiente modalități. Dacă are doar două (asta însemnând practic două eșantioane), concluziile nu vor fi prea limitate sau simpliste? Ar fi necesar sau de dorit un grup de control? Inexistența acestuia va scădea valoarea cercetării?
• în studiile experimentale, asigurați-vă că aveți suficienți participanți în fiecare grup și încercați să construiți grupe egale ca număr. Utilizarea unor grupe prea mici sau dezechilibrate va face dificilă detectarea diferențelor semnificative statistic;
• de câte ori este posibil, repartizați aleator subiecții în fiecare grup, evitând utilizarea grupurilor constituite deja. Această strategie reduce problemele legate de existența grupelor neechivalente în design-urile intergrup. De asemenea, dacă aveți resurse materiale și timp, este bine să realizați și alte măsurări ale grupurilor pentru a vă asigura că ele nu diferă substanțial. Dacă astfel de diferențe există și le-ați identificat, ele pot fi controlate statistic mai târziu;
• alegeți variabile dependente valide. O idee bună ar fi utilizarea mai multor variabile dependente – unele sunt mai sensibile decât altele la modificările variabilei independente;
• încercați să anticipați posibilele influențe ale unor variabile externe designului, inițial neluate în calcul. Acestea se mai numesc variabile confundate și pot să ofere o explicație alternativă rezultatelor obținute, chiar dacă uneori sunt greu de identificat când sunteți preocupați doar de cercetarea voastră în sine. De aceea este util să prezentați ideea și designul studiului unei alte persoane, înainte de a începe;
• dacă alegeți metoda chestionarului, ar fi bine sp completați și dvs. chestionarul și să desfășurați un studiu pilot pe un eșantion similar celui țintă. Vă puteți asigura astfel că instrucțiunile sunt clare, că itemii sunt corect formulați etc.;
• dacă alegeți un experiment ar fi bine să realizați de asemenea un studiu pilot. Dacă aveți nevoie de echipamente, asigurați-vă că ele funcționează; dacă aveți colaboratori, aceștia trebuie bine instruiți, iar dacă folosiți mai mulți observatori, puneți de acord modul în care vor coda diverse comportamente. Studiile pilot vă vor ajuta să depistați o parte din erori sau variabile confundate. Va fi greu să stăpâniți toate variabilele ascunse, dar cu siguranță studiul pilot poate să elimine din ele;
• una peste alta, acordați atenție tuturor detaliilor care ar putea să afecteze calitatea cercetării, de la design și culegerea datelor la modul în care „vindeți” rezultatele acesteia în cadrul unor conferințe sau articole.

Julie Pallant, SPSS Survival Manual, 2nd edition, 2005

Marius Drugas, Gabriel Roseanu,Analiza statistica pas cu pas. Ghid introductiv de cercetare in domeniul socio-uman, EdituraUniversitatii din Oradea, 2010