1. 데이터 수집 :
* 데이터 유형 : 과학자들은 측정 및 관찰 및 인터뷰와 같은 설명 (정 성적) 데이터와 같은 수치 (정량적) 데이터를 포함하여 다양한 형태의 데이터를 수집합니다.
* 정확도와 정밀도 : 수집 된 데이터가 정확하고 정확한지 확인하는 것이 중요합니다. 여기에는 신뢰할 수있는 악기를 사용하고, 적절한 기술을 사용하고, 절차를 세 심하게 문서화하는 것이 포함됩니다.
2. 데이터 분석 :
* 조직 및 시각화 : 데이터는 테이블, 차트, 그래프 또는 기타 시각화로 구성되어 패턴, 트렌드 및 관계를 식별합니다.
* 통계 분석 : 통계적 방법은 수치 데이터를 분석하기 위해 사용되어 결과의 중요성과 신뢰성에 대한 결론을 도출합니다.
* 데이터 해석 : 과학자들은 관련 분야의 전문 지식을 사용하여 그 의미를 이해하여 데이터에 의해 드러난 패턴과 트렌드를 분석합니다.
3. 가설 테스트 :
* 공식 가설 : 과학자들은 검사 가능한 가설을 공식화하며, 이는 관찰 된 데이터에 대한 설명입니다.
* 통계 테스트 : 통계 테스트는 관찰 된 결과가 가설을지지하거나 반박 할 가능성을 결정하는 데 사용됩니다.
* 도면 결론 : 통계 분석을 바탕으로 과학자들은 가설의 유효성과 그 발견의 중요성에 대한 결론을 도출합니다.
4. 동료 검토 및 협업 :
* 공유 결과 : 과학자들은 동료 검토 저널, 컨퍼런스 및 기타 플랫폼을 통해 데이터와 결론을 과학계와 공유합니다.
* 비평과 피드백 : 다른 과학자들은 방법론, 데이터 분석 및 결론을 면밀히 조사하여 건설적인 피드백을 제공하고 연구의 엄격함을 보장합니다.
5. 반복 과정 :
* 정제 가설 : 데이터의 해석은 종종 초기 가설의 개선 또는 수정으로 이어집니다.
* 새로운 연구 질문 : 해석 과정은 새로운 연구 질문을 생성하여 추가 조사 및 탐색을 유도 할 수 있습니다.
주요 고려 사항 :
* 객관성 : 과학자들은 데이터를 객관적으로 해석하여 편견과 개인적인 의견을 최소화하기 위해 노력합니다.
* 맥락 : 데이터 해석은 실험 설계, 잠재적 혼란 요인 및 연구의 한계를 포함한 연구의 맥락을 고려해야합니다.
* 개방성 개방성 : 과학적 해석은 석재로 설정되지 않으며 새로운 증거 나 이해가 향상되어 개정 될 수 있습니다.
요약하면, 데이터 해석에는 단순히 숫자를 보는 것 이상의 다각적 프로세스가 포함됩니다. 그것은 신중한 분석, 비판적 사고, 가설 테스트, 동료 검토 및 새로운 증거에 근거한 결론을 수정하기위한 개방성을 포함합니다. 이 접근법은 과학 지식의 신뢰성과 타당성을 보장합니다.
