1. 가설 테스트 :
* 실험은 특정 질문이나 문제를 조사하도록 설계되었습니다.
*이 질문은 가설로 공식화되며, 이는 변수 간의 관계에 대한 검증 가능한 진술입니다.
* 데이터 수집을 통해 연구원은 관련 변수를 관찰하고 측정하여 관계에 대한 정보를 제공 할 수 있습니다.
2. 증거 수집 :
* 데이터는 가설이 뒷받침되는지 여부를 결정하는 데 필요한 증거를 제공합니다.
* 수집 된 데이터를 분석하면 연구원이 변수 간의 관계에 대한 결론을 도출하고 관찰 된 결과가 통계적으로 유의한지 결정할 수 있습니다.
3. 결론 도기 :
* 데이터 분석을 바탕으로 연구원들은 가설에 대한 결론을 도출 할 수 있습니다.
* 데이터가 가설을 뒷받침하는 경우 제안 된 관계에 대한 증거를 강화합니다.
* 데이터가 가설과 모순되는 경우, 초기 가정을 수정해야하거나 다른 요인이 관찰 된 결과에 영향을 미칠 수 있음을 시사합니다.
4. 추가 연구 :
* 데이터 수집은 또한 새로운 질문과 통찰력으로 이어질 수 있으며,이 지역에 대한 추가 연구를 촉구합니다.
* 실험 결과는 새로운 가설을 제안하거나 추가 조사가 필요한 영역을 강조 할 수 있습니다.
요컨대, 데이터 수집은 과학적 실험에 중요합니다.
* 가설을 뒷받침하거나 반박하기위한 객관적인 증거를 제공합니다.
* 는 연구자들이 변수 간의 관계를 이해하는 데 도움이됩니다.
* 은 의미있는 결론을 도출 할 수 있습니다.
* 추가 연구 및 과학적 진보를 안내합니다.
