질적 데이터 :
* 설명 : 이 데이터는 관찰, 특성 또는 품질을 설명합니다. 종종 단어 나 범주로 표현됩니다.
* 예 :
* 솔루션의 색상
* 물질의 질감
* 동물의 행동
* 식물의 성장에 대한 설명
정량적 데이터 :
* 숫자 : 이 데이터에는 측정 및 카운트가 포함됩니다. 숫자와 단위로 표현됩니다.
* 예 :
* 온도 판독
* 물질의 질량
* 식물의 높이
* 동물이 작업을 완료하는 횟수
데이터 유형 :
* 원시 데이터 : 이것은 실험에서 직접 수집 한 원래 데이터입니다.
* 처리 된 데이터 : 분석, 구성 및 요약 된 원시 데이터.
* 통계 데이터 : 결론을 도출하고 실험에 대한 일반화에 사용되는 데이터.
데이터가 중요한 이유는 무엇입니까?
* 실험 이해 : 데이터는 실험의 가설을 뒷받침하거나 반박하는 증거를 제공합니다.
* 도면 결론 : 데이터를 분석함으로써 연구자들은 연구되는 변수 간의 관계에 대한 결론을 내릴 수 있습니다.
* 복제 : 데이터를 통해 다른 연구자들은 실험을 복제하고 결과를 확인할 수 있습니다.
요약 :
* 데이터는 실험에 수집 된 정보입니다.
* 데이터는 질적 (설명 적) 또는 정량적 (수치) 일 수 있습니다.
* 데이터 분석은 연구자들이 실험 결과를 이해하고 결론을 도출하는 데 도움이됩니다.
