과학적 설명을위한 관찰 및 데이터 :
과학적 설명은 관찰의 기초에 기반을두고 있습니다 및 데이터 . 이것들은 과학 지식의 빌딩 블록으로, 분석 및 해석을위한 원료를 제공합니다.
다음은 관찰 및 데이터가 과학적 설명에 어떻게 기여하는지에 대한 분석입니다.
관찰 :
* 직접 인식 : 관찰은 우리의 감각을 통해 우리가보고, 듣고, 냄새를 맡고, 맛보거나, 만지는 것입니다. 그것들은 과학적 과정에 대한 초기 입력입니다.
* 예 : 꽃의 색, 행성의 움직임, 물질의 온도 변화를 관찰합니다.
* 은 질적이거나 정량적 일 수 있습니다 : 관찰은 품질 (예 :"꽃이 붉은 색") 또는 수량 (예 :"온도는 섭씨 25도")을 설명 할 수 있습니다.
데이터 :
* 조직 및 측정 관찰 : 데이터가 수집, 기록 및 분석됩니다. 원시 관측치를 구조 형식으로 변환합니다.
* 예 : 온도 판독 값, 식물 높이, 은하계의 별 수, 암석의 무게.
* 는 수치 적 또는 범주 일 수 있습니다 : 데이터는 숫자 (예 :10cm) 또는 범주 (예 :"빨간색", "파란색" "녹색")로 표현 될 수 있습니다.
그들이 함께 일하는 방법 :
* 관측은 호기심을 불러 일으킨다 : 그들은 과학자들이 주변 세계에 대해 질문하도록 이끌었습니다.
* 데이터는 증거를 제공합니다. 이 증거는 과학적 가설과 이론을 지원하거나 반박하는 데 사용됩니다.
* 데이터 분석 : 과학자들은 데이터를 분석하여 패턴, 트렌드 및 관계를 식별하여 설명을 개발하는 데 도움이됩니다.
예 :
과학자가 일부 식물이 다른 식물보다 키가 크다는 것을 관찰한다고 상상해보십시오. 이 관찰은 의문을 불러 일으킨다 :어떤 요소가 식물 높이에 영향을 미칩니 까? 그런 다음 과학자는 햇빛 노출, 물 가용성 및 토양 유형과 같은 요소에 대한 데이터를 수집합니다. 이 데이터를 분석함으로써 상관 관계를 식별하고 식물 높이의 관찰 된 차이에 대한 설명을 개발할 수 있습니다.
키 포인트 :
* 객관성 : 관찰과 데이터는 개인 편견이없는 객관적이어야합니다.
* 반복성 : 다른 과학자들은 과학적 관찰과 데이터를 반복하여 타당성을 보장해야합니다.
* 정확도와 정밀도 : 실제 측정을 반영하여 데이터는 정확하고 정확해야합니다.
요약 : 관찰 및 데이터는 과학적 설명의 기본 빌딩 블록입니다. 그들은 과학자들이 분석, 해석 및 구축 할 수있는 원료를 제공하여 궁극적으로 자연 세계에 대한 더 깊은 이해로 이어집니다.
