1. Observation et question:
* Rassemblement des données: Les observations initiales impliquent souvent de collecter des données sur un phénomène. Ces données peuvent être qualitatives (descriptives) ou quantitatives (numériques). Par exemple, l'observation d'une plante pousse plus haut au soleil qu'à l'ombre implique de collecter des données sur la hauteur de la plante.
* Modèles d'identification: Les observations conduisent souvent à identifier les modèles ou les incohérences, incitant les chercheurs à formuler des questions sur les causes sous-jacentes.
2. Hypothèse:
* Prédictions: Les données guident la formulation d'une hypothèse, une explication testable du modèle observé. L'hypothèse prédit comment les données changeraient dans des conditions spécifiques. Par exemple, une hypothèse pourrait prédire que la plante se rapproche du soleil en raison de l'augmentation de l'exposition au soleil.
3. Expérience:
* Tester l'hypothèse: L'expérience est conçue pour tester l'hypothèse en manipulant les variables et en collectant des données. Les données sont collectées tout au long de l'expérience pour mesurer les effets des variables manipulées.
* Variables contrôlées: La collecte de données se concentre sur les variables dépendantes (mesurées) et indépendantes (manipulées), tout en contrôlant d'autres facteurs qui pourraient influencer le résultat.
4. Analyse:
* Interprétation des résultats: Les données collectées sont analysées pour déterminer si les résultats prennent en charge ou réfute l'hypothèse. L'analyse statistique est souvent utilisée pour identifier les tendances et les relations significatives dans les données.
* Visualiser les données: Les techniques de visualisation des données (graphiques, graphiques) aident les scientifiques à comprendre et à communiquer des modèles dans les données.
5. Conclusion:
* soutenir ou réfuter l'hypothèse: Sur la base de l'analyse des données, une conclusion est expliquée pour savoir si l'hypothèse est appuyée ou rejetée.
* nouvelles questions: L'analyse des données conduit souvent à de nouvelles questions et à des enquêtes plus approfondies.
6. Communication:
* Partage des résultats: Les scientifiques publient leurs résultats, y compris les méthodes de données et d'analyse, pour partager leurs résultats avec la communauté scientifique.
* Reproductibilité: Le partage de données permet à d'autres chercheurs de reproduire l'expérience et de vérifier les résultats, assurant la validité et la fiabilité des connaissances scientifiques.
En substance, les données sont le carburant qui anime la méthode scientifique, nous permettant d'explorer, de comprendre et d'expliquer le monde qui nous entoure.
