다음은 실험에서 데이터가 의미하는 바에 대한 분류입니다.
* 관찰 : 실험 중에 기록 된 측정, 메모 또는 기타 정보.
* 측정 : 종종 숫자, 단위 또는 스케일로 표현되는 정량화 가능한 관찰.
* 결과 : 데이터에서 파생 된 실험 결과.
* 데이터 유형 :
* 정량적 데이터 : 수치 데이터 (예 :무게, 온도, 시간).
* 질적 데이터 : 설명 정보 (예 :색상, 질감, 행동 관찰).
* 범주 형 데이터 : 별개의 그룹에 속하는 데이터 (예 :식물의 유형, 실험 그룹).
* 데이터의 중요성 : 데이터는 다음과 같습니다.
* 가설 테스트 : 데이터를 통해 과학자들은 자신의 예측이 증거에 의해 뒷받침되는지 확인할 수 있습니다.
* 도면 결론 : 데이터는 과학자들이 변수 간의 관계를 이해하고 의미있는 결론을 도출하는 데 도움이됩니다.
* 지원 결과 : 데이터는 과학적 주장을 뒷받침하거나 반박 할 증거를 제공합니다.
* 공유 지식 : 지식과 이해를 발전시키기 위해 데이터를 과학계와 공유 할 수 있습니다.
예 :
식물 성장에 대한 비료의 영향을 테스트하는 실험을 상상해보십시오. 데이터에는 다음이 포함될 수 있습니다.
* 정량적 : 매주 식물 높이 측정.
* 질적 : 식물의 전반적인 건강 및 외관에 대한 관찰 (예 :잎 색, 줄기 두께).
* 범주 : 사용 된 비료의 유형 (예 :유기, 합성) 및 대조군 (비료 없음).
이 데이터를 분석함으로써 과학자들은 비료가 식물 성장에 중대한 영향을 미치는지 여부를 결정할 수 있습니다.
요약 : 데이터는 모든 실험의 핵심이며, 가설을 테스트하고 결론을 내리고 과학계와의 결과를 공유하는 데 필요한 정보를 제공합니다.
