1. 데이터 수집 및 청소 :
* 데이터 수집 : 과학자들은 실험, 관찰, 설문 조사 또는 시뮬레이션을 통해 데이터를 수집합니다.
* 데이터 청소 : 데이터가 정확하고 완전하며 일관성이 있는지 확인합니다. 여기에는 종종 오류, 특이 치 및 불일치를 제거하는 것이 포함됩니다.
2. 데이터 분석 :
* 설명 통계 : 그들은 평균, 중앙값, 표준 편차 및 그래프와 같은 측정을 사용하여 데이터를 요약하고 시각화합니다.
* 추론 통계 : 통계 테스트를 사용하여 결론을 도출하고 결과가 통계적으로 유의한지 확인합니다 (임의의 기회로 인한 것 같지 않음).
* 데이터 마이닝 및 머신 러닝 : 과학자들은 알고리즘과 계산 기술을 사용하여 대규모 데이터 세트 내에 숨겨진 패턴, 관계 및 통찰력을 발견합니다.
3. 해석 :
* 데이터 연결 이론에 연결 : 과학자들은 그들의 발견을 기존 이론 및 모델과 비교합니다. 이것은 그들이 그들의 결과의 중요성과 그들이 더 넓은 과학적 이해에 어떻게 적합한지를 이해하는 데 도움이됩니다.
* 도면 결론 : 분석에 기초하여, 그들은 연구중인 현상에 대한 결론을 공식화한다.
* 한계 고려 : 과학자들은 표본 크기, 잠재적 편향 또는 연구의 특정 맥락과 같은 연구의 한계를 인정합니다.
4. 비판적 사고 :
* 객관성 : 과학자들은 분석과 해석에서 객관적으로 노력합니다. 여기에는 개인 편견을 최소화하고 가능한 모든 설명을 고려하는 것이 포함됩니다.
* 새로운 증거에 대한 개방성 : 그들은 새로운 데이터 나 증거에 따라 결론을 기꺼이 수정하려고합니다.
* 커뮤니케이션 및 협업 : 그들은 동료 검토 출판물, 회의 및 토론을 통해 다른 과학자들에게 그들의 발견을 전달합니다. 이것은 결과를 검증하고 과학적 진보에 기여하는 데 도움이됩니다.
도구 및 기술 :
* 소프트웨어 프로그램 : SPSS, R, Python 및 특정 필드를위한 특수 소프트웨어와 같은 통계 소프트웨어.
* 시각화 도구 : 데이터 및 관계를 시각적으로 나타내는 그래프, 차트 및지도.
* 수학적 모델 : 현상을 설명하고 예측하기위한 수학적 방정식 및 시뮬레이션.
데이터를 이해하는 것은 반복적 인 과정이라는 점에 유의해야합니다. 과학자들은 종종 데이터를 다시 방문하고 분석을 개선하며 더 많은 정보를 수집하고 현상에 대한 더 깊은 이해를 개발할 때 결론을 수정합니다.
