1. Test d'hypothèse:
* Les expériences sont conçues pour étudier une question ou un problème spécifique.
* Cette question est formulée comme une hypothèse, qui est une déclaration testable sur la relation entre les variables.
* La collecte de données permet aux chercheurs d'observer et de mesurer les variables impliquées, fournissant des informations sur leur relation.
2. Rassemblement des preuves:
* Les données fournissent les preuves nécessaires pour déterminer si l'hypothèse est appuyée ou non.
* L'analyse des données collectées permet aux chercheurs de tirer des conclusions sur la relation entre les variables et de déterminer si les résultats observés sont statistiquement significatifs.
3. Conclusions de tirage:
* Sur la base de l'analyse des données, les chercheurs peuvent tirer des conclusions sur l'hypothèse.
* Si les données soutiennent l'hypothèse, elle renforce les preuves de la relation proposée.
* Si les données contredisent l'hypothèse, cela suggère que l'hypothèse initiale peut devoir être révisée ou que d'autres facteurs pourraient influencer les résultats observés.
4. Recherches supplémentaires:
* La collecte de données peut également entraîner de nouvelles questions et informations, ce qui a provoqué de nouvelles recherches dans le domaine.
* Les résultats d'une expérience peuvent suggérer de nouvelles hypothèses ou mettre en évidence des domaines qui nécessitent une enquête plus approfondie.
En bref, la collecte de données est cruciale pour l'expérimentation scientifique car elle:
* fournit des preuves objectives pour soutenir ou réfuter les hypothèses.
* aide les chercheurs à comprendre les relations entre les variables.
* permet le dessin de conclusions significatives.
* guide les recherches plus approfondies et les progrès scientifiques.
