1. 데이터 구성 및 요약 :
* 데이터 테이블 : 데이터를 투명 테이블이나 스프레드 시트로 구성하여 패턴과 트렌드를보다 쉽게 볼 수 있습니다.
* 그래프 : 데이터를 시각적으로 표현하고 변수 간의 관계를 더 쉽게 이해할 수 있도록 그래프 (막대 차트, 라인 그래프, 산란 플롯 등)를 만듭니다.
* 설명 통계 : 데이터의 중심 경향과 변동성을 설명하기 위해 평균, 중앙값, 모드, 표준 편차 등과 같은 계산을 사용합니다.
2. 결과 해석 :
* 트렌드와 패턴을 식별 : 그들은 실험 그룹 간의 중요한 관계, 상관 관계 또는 차이를 찾습니다.
* 결론을 뽑으십시오 : 그들은 데이터를 사용하여 원래의 연구 질문에 답변하고 조사중인 현상에 대한 결론을 도출합니다.
* 오류의 출처를 고려하십시오 : 그들은 그들의 방법을 비판적으로 평가하고 결과에 영향을 줄 수있는 잠재적 오류 원을 식별합니다.
3. 전달 결과 :
* 보고서 : 그들은 방법, 결과 및 결론을 요약 한 서면 보고서를 만듭니다.
* 회의에서 참석 : 그들은 회의에서 연구를 제시함으로써 다른 과학자들과 그들의 발견을 공유합니다.
* 저널에 게시 : 그들은 과학 저널에 출판을위한 연구를 제출하여 그들의 발견을 더 많은 청중에게 동료 검토하고 전파 할 수있게합니다.
4. 평가 및 개선 :
* 기존 지식과 비교 : 그들은 그들의 결과가 그들의 결과가 현재의 이해를 뒷받침하거나 도전하는지 확인하기 위해 분야의 이전 연구와 비교합니다.
* 새로운 질문을 생성하십시오 : 그들의 분석은 그들을 추가 연구를위한 새로운 질문이나 가설로 이끌 수 있습니다.
* 반복 실험 : 그들은 그들의 결과를 추가로 검증하거나 특정 측면을보다 자세하게 탐색하기 위해 수정으로 실험을 반복하기로 결정할 수 있습니다.
본질적으로, 실험 결과를 분석하는 것은 데이터를 이해하고 결론을 내리고 과학적 지식에 기여하는 과정입니다.
