1. 관찰 및 질문 :
* 데이터 수집 : 초기 관찰에는 종종 현상에 대한 데이터를 수집하는 것이 포함됩니다. 이 데이터는 질적 (설명 적) 또는 정량적 (수치) 일 수 있습니다. 예를 들어, 그늘에서보다 식물이 햇볕에 키가 커지는 것을 관찰하는 데는 식물의 높이에 대한 데이터를 수집하는 것이 포함됩니다.
* 패턴 식별 : 관찰은 종종 패턴이나 불일치를 식별하여 연구원들이 근본적인 원인에 대한 질문을 공식화하도록 이끌어냅니다.
2. 가설 :
* 예측 : 데이터는 관찰 된 패턴에 대한 테스트 가능한 설명 인 가설의 공식화를 안내합니다. 가설은 특정 조건에서 데이터가 어떻게 변하는 지 예측합니다. 예를 들어, 가설은 햇빛 노출 증가로 인해 식물이 햇빛에 키가 커질 것으로 예측할 수 있습니다.
3. 실험 :
* 가설 테스트 : 이 실험은 변수를 조작하고 데이터를 수집하여 가설을 테스트하도록 설계되었습니다. 조작 된 변수의 효과를 측정하기 위해 실험 전반에 걸쳐 데이터가 수집됩니다.
* 제어 변수 : 데이터 수집은 종속 (측정) 및 독립 (조작 된) 변수에 중점을두고 결과에 영향을 줄 수있는 다른 요인을 제어합니다.
4. 분석 :
* 결과 해석 : 수집 된 데이터는 결과가 가설을 지원하거나 반박하는지 확인하기 위해 분석됩니다. 통계 분석은 종종 데이터 내에서 중요한 추세와 관계를 식별하는 데 사용됩니다.
* 데이터 시각화 : 데이터 시각화 기술 (그래프, 차트)은 과학자들이 데이터의 패턴을 이해하고 전달하는 데 도움이됩니다.
5. 결론 :
* 가설을지지하거나 반박하는 것 : 데이터 분석에 기초하여, 가설이 뒷받침되는지 거부되는지에 대한 결론이 도출된다.
* 새로운 질문 : 데이터 분석은 종종 새로운 질문과 추가 조사로 이어집니다.
6. 의사 소통 :
* 공유 결과 : 과학자들은 데이터 및 분석 방법을 포함한 결과를 과학계와 공유하기 위해 결과를 발표했습니다.
* 재현성 : 데이터를 공유하면 다른 연구자들이 실험을 복제하고 결과를 확인하여 과학 지식의 유효성과 신뢰성을 보장 할 수 있습니다.
본질적으로 데이터는 과학적 방법을 유발하는 연료이며, 우리 주변의 세상을 탐구, 이해 및 설명 할 수 있습니다. .
