Global Investigative Journalism Network (https://archive.gijn.org/tag/%e0%a4%a1%e0%a5%87%e0%a4%9f%e0%a4%be-%e0%a4%9c%e0%a4%b0%e0%a5%8d%e0%a4%a8%e0%a4%b2%e0%a4%bf%e0%a4%9c%e0%a4%bc%e0%a5%8d%e0%a4%ae/)
डेटा के मानकीकरण की प्रक्रिया में प्रत्येक संख्यात्मक डेटा बिंदु को डेटासेट के ‘मानक विचलन’ से विभाजित किया जाता है। ऐसा करने से माप की इकाइयों में परिवर्तन होता है। सामान्य इकाइयों जैसे औंस, इंच, पाउंड या किलोग्राम का उपयोग करके निष्कर्ष बताने के बजाय इन्हें ‘मानक विचलन’ के रूप में रिपोर्ट करना चाहिए।
अकादमिक पत्रिकाएं अक्सर ‘सांख्यिकीय महत्व’ वाले परिणामों के साथ अनुसंधान को प्राथमिकता देती हैं। इसलिए शोधकर्ता अक्सर उस दिशा में अपने प्रयास केंद्रित करते हैं। कई अध्ययनों से पता चलता है कि सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण निष्कर्षों वाले रिसर्च पेपर्स के प्रकाशित करने की अधिक संभावना रहती है।
यदि एक रिपोर्टर को किसी स्रोत से जानकारी मिलती है कि इमारतों में आग लगने की घटनाएं पिछले साल की तुलना में 25 फीसदी बढ़ गई हैं, तो संपादक उसे ऐसे आंकड़ों की तलाश में जाने के लिए कह सकते हैं जो इस तरह के सवालों के जवाब देते हों : “क्या ये घटनाएं मुख्यतः घरों में आग लगने की थीं? क्या ऐसी घटनाओं में हुई तेज वृद्धि के पीछे लोगों का धूम्रपान करना या स्पेस हीटर लगाने जैसा कोई कारण मौजूद था? ”
डेटा प्रोसेसिंग और डेटा साक्षरता बहुत जरूरी है। यदि हम सभी आवश्यक कारकों को ध्यान में नहीं रखते हैं और आवश्यक प्रासंगिक विश्लेषण के बिना निष्कर्ष निकालते हैं, तो हम लोगों का ध्यान गलत जगह ले जायेंगे। इससे हम अनजाने में लोगों को को नुक़सान पहुंचा सकते हैं