다음은 고장입니다.
* 데이터 유형 :
* 정량적 데이터 : 숫자, 측정 및 수량 (예 :높이, 체중, 온도, 시간).
* 질적 데이터 : 관찰, 설명 및 특성 (예 :색상, 질감, 동작).
* 데이터는 :
* 실험 : 변수를 조작하고 결과를 관찰하는 신중하게 제어 된 시험.
* 관찰 : 직접 조작없이 현상 또는 상황을 관찰합니다.
* 설문 조사 : 설문지 또는 인터뷰를 사용하는 사람들로부터 정보 수집.
* 연구 : 과학 논문, 데이터베이스 또는 과거 기록과 같은 기존 데이터 소스에 컨설팅.
* 데이터 조직 :
* 테이블 : 수치 데이터를 제시하기 위해 조직화 된 행과 열.
* 그래프 : 데이터의 시각적 표현 (예 :막대 그래프, 라인 그래프, 산점도).
* 데이터 분석 :
* 데이터 해석 : 패턴, 트렌드 및 관계를 찾고 있습니다.
* 도면 결론 : 데이터를 사용하여 연구 질문에 답하십시오.
데이터를 과학 프로젝트의 빌딩 블록으로 생각하십시오 :
1. 당신은 질문이나 가설로 시작합니다.
2. 실험, 관찰 또는 연구를 통해 데이터를 수집합니다.
3. 데이터를 구성하고 분석하여 패턴을 찾습니다.
4. 분석에 따라 결론을 도출합니다.
예 :
* 연구 질문 : 푸른 빛에 노출 될 때 식물 성장이 증가합니까?
* 데이터 : 푸른 빛과 흰색광에서 다른 시간 간격에서 식물 높이 측정.
* 데이터 조직 : 각 조명 유형에 대한 식물 높이 대 시간을 나타내는 테이블.
* 데이터 분석 : 파란색과 흰색 빛의 식물 높이 성장률 비교.
* 결론 : 데이터 분석을 기반으로 연구 질문에 답변 할 수 있습니다.
기억하십시오 : 과학 프로젝트에서 의미있는 결론을 도출하는 데 데이터가 중요합니다. 정확하고 신뢰할 수 있으며 잘 조직 된 데이터는 귀하의 결과를 강화할 것입니다.
