과학 데이터의 특성 :
* 객관성 : 개인 편견이 없으며 검증 가능한 관찰에 근거해야합니다.
* 측정 가능성 : 데이터는 정량화 가능하거나 측정 가능해야하므로 객관적인 분석 및 비교가 가능해야합니다.
* 재현성 : 데이터를 수집하는 데 사용되는 방법은 명확하고 재현 가능해야하므로 다른 사람들이 결과를 복제 할 수 있습니다.
* 신뢰성 : 데이터는 일관되고 정확해야하며 오류와 변형을 최소화해야합니다.
* 유효성 : 데이터는 실제로 측정 할 주장을 측정하여 정보가 관련성 있고 의미가 있는지 확인해야합니다.
과학 데이터의 유형 :
* 정량적 데이터 : 높이, 체중, 온도 또는 발생 횟수와 같은 수치 측정.
* 질적 데이터 : 색상, 질감, 행동 또는 의견과 같은 비 수술, 관찰 또는 해석.
* 실험 데이터 : 통제 된 실험을 통해 수집되어 변수를 조작하여 그 효과를 관찰합니다.
* 관찰 데이터 : 조작없이 자연 현상을 관찰하고 기록함으로써 수집.
* 설문 조사 데이터 : 설문지 또는 인터뷰를 통해 수집하여 개인 또는 그룹의 정보를 수집합니다.
* 텍스트 데이터 : 서면 문서, 기사, 서적 또는 기타 형식의 텍스트 정보를 포함합니다.
* 이미지 데이터 : 객체 또는 이벤트의 사진, 비디오, 엑스레이 또는 기타 시각적 표현이 포함됩니다.
* 오디오 데이터 : 소리, 연설 또는 기타 청각 정보를 포함합니다.
* 게놈 데이터 : 유기체의 유전자 구성에 대한 정보가 포함되어 있습니다.
* 환경 데이터 : 대기 질, 수질 또는 생물 다양성과 같은 환경에 대한 측정 및 관찰이 포함됩니다.
과학 데이터의 예 :
* 온도 판독 값 : 실험실 실험에서 다른 시간에 취한 일련의 온도 측정.
* 종 관찰 : 특정 산림 지역에서 관찰 된 새 종 목록.
* 환자 의료 기록 : 환자의 건강 병력, 증상 및 치료 반응에 대한 데이터.
* 위성 이미지 : 삼림 벌채 또는 기후 변화를 연구하는 데 사용되는 지구 표면의 이미지.
* 게놈 시퀀싱 : 유기체 DNA의 시퀀싱에서 나온 데이터.
원시 데이터만이 과학이 아니라는 점에 주목하는 것이 중요합니다. 의미있는 결론을 도출하기 위해 기존 지식의 맥락에 해석, 분석 및 배치되어야합니다. 이 과정은 과학적 방법과 추론을 적용하여 궁극적으로 과학 이론의 발전 또는 개선으로 이어집니다.
