1. 데이터 수집 :
* 직접 관찰 : 과학자들은 현미경, 망원경 또는 특수 센서와 같은 악기를 사용하는 종종 현상을 직접 관찰합니다. 필드 노트, 실험실 노트북 또는 디지털 데이터베이스에 관찰을 기록합니다.
* 설문 조사 및 설문지 : 사람들의 의견, 신념, 행동 또는 경험에 대한 정보를 수집하는 데 사용됩니다.
* 실험 : 가설을 테스트하기 위해 변수가 조작되는 통제 된 연구. 데이터는 실험실 노트북 또는 전자 데이터 로거에 세 심하게 기록됩니다.
* 데이터 마이닝 : 데이터베이스 나 온라인 소스에서 종종 수집되는 대형 데이터 세트에서 의미있는 패턴과 통찰력을 추출합니다.
* 시뮬레이션 및 모델링 : 컴퓨터 프로그램을 사용하여 실제 현상을 시뮬레이션하고 데이터를 생성합니다.
2. 데이터 기록 :
* 실험실 노트 : 관찰, 측정, 실험 프로토콜 및 계산을 포함하여 세심한 기록 보관에 전통적이고 필수.
* 전자 스프레드 시트 : 수치 데이터를 효율적으로 구성하고 분석합니다.
* 데이터베이스 : 쉽게 검색하고 분석 할 수 있도록 큰 데이터 세트를 저장하십시오.
* 디지털 이미징 : 분석 및 문서화를 위해 이미지 및 비디오를 캡처하십시오.
* 오디오 녹음 : 인터뷰, 현장 녹음 및 기타 사운드 데이터를 캡처하는 데 사용됩니다.
3. 데이터 해석 :
* 통계 분석 : 통계적 방법을 사용하여 데이터의 트렌드, 관계 및 패턴을 식별합니다. 여기에는 평균, 표준 편차, 상관 관계 및 통계적 유의성과 같은 측정 값을 계산하는 것이 포함됩니다.
* 시각화 : 그래프, 차트 및 맵을 생성하여 데이터를 시각적으로 표현하고 패턴을 쉽게 이해할 수 있도록합니다.
* 질적 분석 : 텍스트, 이미지 또는 오디오 녹음과 같은 비 수준의 데이터를 검사하여 테마, 의미 및 통찰력을 식별합니다.
* 기존 지식과의 비교 : 과학자들은 그들의 발견을 기존 과학 문헌과 이론과 비교하여 결론을 도출하고 새로운 가설을 생성합니다.
* 동료 검토 : 과학자들은 다른 전문가들이 방법, 분석 및 결론을 평가하는 동료 검토에 연구 결과를 제출합니다.
데이터 기록 및 해석의 주요 원리 :
* 정확도 : 데이터는 정확하고 정확하게 기록되어야합니다.
* 객관성 : 과학자들은 편견이없고 개인적 신념이 그들의 관찰과 해석에 영향을 미치지 않도록 노력합니다.
* 반복성 : 결과가 신뢰할 수 있도록 실험과 관찰을 반복해야합니다.
* 투명성 : 방법과 데이터는 다른 사람들이 검증하고 구축 할 수 있도록 투명하고 쉽게 이용할 수 있어야합니다.
예 :
기후 변화가 산호초에 미치는 영향을 연구하는 생물학자가 다음과 같습니다.
1. 데이터 수집 : 수중 카메라를 사용하여 산호 표백 이벤트를 문서화하고, 온도와 염분을 분석하고, 물고기 집단의 관찰을 기록하십시오.
2. 기록 데이터 : 필드 노트에 데이터베이스 및 로그 정보에 관찰 및 측정을 입력하십시오.
3. 데이터 분석 : 통계 소프트웨어를 사용하여 수온과 산호 표백 심각도 사이의 관계를 분석하고 시간이 지남에 따라 어류 개체군을 비교하며 산호 표백의 공간 분포를 보여주는지도를 만듭니다.
4. 데이터 해석 : 산호초와 생태계에 대한 온도 상승의 영향에 대한 결론을 내리고 과학 저널에 결과를 발표하십시오.
궁극적으로 데이터 기록 및 해석의 목표는 새로운 지식을 밝히고 가설을 테스트하며 이론을 개발함으로써 과학적 이해를 발전시키는 것입니다.
