1. Organiser et résumer les données:
* Tables de données: Ils organisent leurs données en tables ou feuilles de calcul claires, ce qui facilite la voir des modèles et des tendances.
* Graphiques: Ils créent des graphiques (graphiques à barres, graphiques linéaires, parcelles de dispersion, etc.) pour représenter visuellement les données et faciliter la compréhension des relations entre les variables.
* Statistiques descriptives: Ils utilisent des calculs comme la moyenne, la médiane, le mode, l'écart type, etc. pour décrire la tendance et la variabilité centrales des données.
2. Interpréter les résultats:
* Identifier les tendances et les modèles: Ils recherchent des relations, des corrélations ou des différences significatives entre les groupes expérimentaux.
* tirez des conclusions: Ils utilisent les données pour répondre à leur question de recherche originale et tirer des conclusions sur le phénomène qu'ils enquêtaient.
* Considérez les sources d'erreur: Ils évaluent de manière critique leurs méthodes et identifient les sources d'erreur potentielles qui auraient pu affecter les résultats.
3. Communiquer les résultats:
* Écrivez des rapports: Ils créent des rapports écrits résumant leurs méthodes, leurs résultats et leurs conclusions.
* présent aux conférences: Ils partagent leurs résultats avec d'autres scientifiques en présentant leurs recherches lors de conférences.
* Publier dans des revues: Ils soumettent leurs recherches pour publication dans des revues scientifiques, permettant à leurs conclusions d'être évaluées par des pairs et diffusées à un public plus large.
4. Évaluer et affiner:
* Comparez aux connaissances existantes: Ils comparent leurs résultats avec des recherches antérieures dans le domaine pour voir si leurs résultats soutiennent ou défient la compréhension actuelle.
* Générez de nouvelles questions: Leur analyse pourrait les conduire à de nouvelles questions ou hypothèses pour des recherches supplémentaires.
* Répéter les expériences: Ils pourraient décider de répéter l'expérience avec des modifications pour valider davantage leurs résultats ou explorer plus en détail des aspects spécifiques.
Essentiellement, l'analyse des résultats expérimentaux est un processus pour donner un sens aux données, tirer des conclusions et contribuer aux connaissances scientifiques.
