1. 데이터 수집 및 테스트 가설 :
* 실험 : 과학자들은 자신의 아이디어 (가설)를 테스트하기위한 실험을 설계합니다. 측정은 데이터를 수집하고 결과가 가설을 지원하거나 반박하는지 확인하는 데 필수적입니다.
* 관찰 : 과학자들은 자연 세계를 관찰하고 날씨 패턴, 동물 행동 또는 암석 구성과 같은 현상을 이해하기 위해 측정을 기록합니다.
2. 정량화 및 비교 :
* 정량화 현상 : 측정을 통해 과학자들은 관찰을 수치 적으로 표현하여 결과를 비교, 분석 및 공유 할 수 있습니다.
* 결과 비교 : 일관된 측정을 사용함으로써 과학자들은 결과를 다른 연구와 비교하여 정확성을 보장하고 기존 지식을 구축 할 수 있습니다.
3. 관계와 패턴을 이해하려면 :
* 상관 관계 : 변수를 측정하면 과학자들은 관련이 있는지 확인할 수 있습니다 (예 :온도 및 얼음 용해).
* 원인과 결과 : 정확한 측정을 통해 과학자들은 원인과 영향 관계를 조사하여 일이 어떻게 작동하는지 이해하도록 도와줍니다.
4. 모델과 이론을 개발하려면 :
* 데이터 분석 : 측정은 패턴을 분석하고 실제 현상을 나타내는 수학적 모델을 구축하는 데 필요한 데이터를 제공합니다.
* 이론 개발 : 측정은 과학 이론을 정제하고 테스트하는 데 중요하며, 세계에 대한 더 깊은 이해로 이어집니다.
5. 변화를 모니터링하고 평가하려면 :
* 환경 모니터링 : 오염 수준, 생물 다양성 또는 기후 변화를 측정하면 과학자들이 환경에 대한 인간 활동의 영향을 이해하는 데 도움이됩니다.
* 의학 연구 : 혈압, 심박수 또는 약물 수준의 측정은 질병 진단, 치료 모니터링 및 추적 진행에 필수적입니다.
본질적으로 측정은 과학적 조사의 중추입니다. 그들은 과학자들이 신뢰할 수있는 데이터를 수집하고, 분석하며, 우리 주변의 세계에 대한 우리의 이해에 기여하는 결론을 도출 할 수있게 해줍니다.
