관찰 :
* 질적 : 색상, 모양, 질감, 동작과 같은 단어를 사용한 설명.
* 정량적 : 길이, 질량, 온도, 시간과 같은 숫자를 사용한 측정.
* 현장 관측 : 동물의 행동 또는 식물의 성장과 같은 자연 환경에서 관찰.
* 실험실 관찰 : 실험이나 연구와 같은 통제 된 환경에서의 관찰.
실험 데이터 :
* 독립 변수 : 실험에서 조작되는 요인.
* 종속 변수 : 실험에서 측정되는 요인.
* 제어 변수 : 공정한 비교를 보장하기 위해 요인들은 일정하게 유지되었습니다.
* 결과 : 종종 표, 그래프 또는 차트로 표시되는 실험 결과.
연구의 데이터 :
* 설문 조사 : 설문지 또는 인터뷰를 통해 사람들로부터 수집 한 데이터.
* 인터뷰 : 자세한 정보를 얻기 위해 개인과의 심층 대화.
* 포커스 그룹 : 의견과 관점을 수집하기 위해 한 그룹의 사람들과 토론.
* 문헌 검토 : 기존 연구 논문 및 간행물 분석.
다른 유형의 데이터 :
* 이미지 : 사진, 비디오 또는 현미경 이미지.
* 오디오 녹음 : 소리, 연설 또는 환경 소음.
* 샘플 : 추가 분석을위한 물질, 유기체 또는 물질의 조각.
* 지리 공간 데이터 : 지도 및 위성 이미지와 같은 위치에 대한 정보.
과학자들이 수집하고 기록한 특정 데이터의 예 :
* 생물 학자 : 동물 행동, 식물 성장, 유전자 서열, 인구 규모.
* 화학자 : 화학 반응, 분자 구조, 물질의 특성.
* 물리학 자 : 힘, 운동, 에너지, 물질의 속성.
* 천문학 자 : 별 위치, 은하 형성, 우주 사건.
* 지질 학자 : 암석, 미네랄 구성, 판 구조론.
* 기후 과학자 : 온도, 강수량, 대기 조성.
과학자가 수집 한 데이터 유형은 연구 질문과 사용 방법에 따라 다릅니다. 다양한 도구와 기술을 사용하여 다음을 포함하여 데이터를 수집하고 기록합니다.
* 관찰 도구 : 현미경, 망원경, 카메라, 센서.
* 측정 기기 : 비늘, 온도계, 통치자, 타이머.
* 소프트웨어 : 데이터 분석 프로그램, 통계 소프트웨어, 데이터베이스.
* 실험실 장비 : 분광기, 크로마토 그래피, 원심 분리기.
궁극적으로 과학자들은 자연 세계를 이해하고 가설을 테스트하며 분야에 대한 지식을 발전시키기 위해 데이터를 수집하고 기록합니다.
