Voici une ventilation de ce que l'analyse des données implique:
* Organisation: Arrangeant les données de manière significative, en utilisant souvent des tables, des graphiques ou des graphiques.
* Modèles d'identification: À la recherche de tendances, de relations ou d'anomalies dans les données.
* Calcul des statistiques: Utilisation d'outils statistiques pour déterminer si les modèles observés sont statistiquement significatifs.
* par rapport aux prédictions: Évaluer la façon dont les données s'alignent sur les prédictions faites par votre hypothèse.
* Dessin Conclusions: Sur la base de l'analyse, déterminer si votre hypothèse est soutenue ou rejetée.
Exemple:
Disons que vous testez l'hypothèse que les plantes poussent plus rapidement au soleil qu'à l'ombre. Vous le feriez:
1. Concevoir une expérience avec des plantes au soleil et à l'ombre.
2. collecter des données sur la croissance des plantes au fil du temps.
3. Analyser les données en traçant la croissance de chaque groupe de plantes sur un graphique.
4. Identifier les modèles Dans les données (par exemple, les plantes au soleil ont grandi plus rapidement).
5. Calculer les statistiques Pour déterminer si la différence de croissance est statistiquement significative.
6. tirez des conclusions sur la question de savoir si les données soutiennent votre hypothèse.
L'analyse des données est une étape essentielle de la méthode scientifique car elle aide à:
* Évaluez objectivement votre hypothèse.
* Identifiez les domaines pour des recherches plus approfondies.
* Communiquez vos résultats à d'autres.
L'analyse des données ne consiste pas seulement à trouver des réponses; Il s'agit également de poser de nouvelles questions et de générer de nouvelles hypothèses pour guider les recherches futures.
