다음은 과학 프로젝트에서 데이터가 의미하는 바에 대한 분류입니다.
데이터 유형 :
* 정량적 데이터 : 이것은 높이, 체중, 온도 또는 무언가가 발생하는 횟수와 같이 측정 할 수있는 수치 데이터입니다.
* 질적 데이터 : 이것은 색상, 질감, 냄새 또는 의견과 같이 쉽게 측정 할 수없는 특성 또는 특성을 설명합니다.
데이터의 목적 :
* 가설을 테스트하려면 : 귀하의 데이터는 초기 가설을 지원하거나 모순해야합니다.
* 연구 질문에 답하기 위해 : 데이터는 조사중인 질문에 대답하는 데 필요한 증거를 제공합니다.
* 결론을 도출하려면 : 데이터를 분석하면 실험에 대한 정보에 근거한 결론을 내릴 수 있습니다.
* 발견을 전달하려면 : 데이터를 사용하여 차트, 그래프 및 테이블을 작성하여 결과를 명확하고 효과적으로 제시합니다.
과학 프로젝트의 데이터 예 :
* 프로젝트 :햇빛의 양이 식물의 성장에 어떤 영향을 미칩니 까?
* 데이터 :햇빛이 다른 식물의 높이는 매주 측정되었습니다.
* 프로젝트 :토마토 식물에 가장 적합한 비료 유형?
* 데이터 :다른 비료를 사용하여 식물이 생산하는 토마토의 수.
* 프로젝트 :인간의 기분에 다른 음악 장르의 영향은 무엇입니까?
* 데이터 :다른 음악 장르를 듣기 전과 후에는 기분에 대한 참가자의 답변을 조사합니다.
중요한 점 :
* 정확한 데이터 : 데이터가 정확하고 신뢰할 수 있는지 확인하십시오. 측정 및 관찰을 두 번 확인하십시오.
* 조직화 된 데이터 : 데이터를 스프레드 시트 또는 노트북으로 정리하십시오. 이를 통해 연구 결과를보다 쉽게 분석하고 제시 할 수 있습니다.
* 데이터 분석 : 트렌드와 패턴을 이해하려면 데이터를 분석해야합니다. 여기에는 계산, 그래프 및 통계 테스트가 포함될 수 있습니다.
데이터는 과학 프로젝트의 핵심입니다. 발견을 지원하고 의미있는 결론을 도출하는 데 필수적입니다.
