Voici une ventilation:
* Types de données:
* Données quantitatives: Nombres, mesures et quantités (par exemple, taille, poids, température, temps).
* Données qualitatives: Observations, descriptions et caractéristiques (par exemple, couleur, texture, comportement).
* d'où vient les données:
* Expériences: Essais soigneusement contrôlés où vous manipulez les variables et observez les résultats.
* Observations: Observer un phénomène ou une situation sans manipulation directe.
* enquêtes: Rassembler les informations des personnes utilisant des questionnaires ou des entretiens.
* Recherche: Consulter les sources de données existantes comme les articles scientifiques, les bases de données ou les enregistrements historiques.
* Organisation des données:
* Tables: Les lignes et les colonnes organisées pour présenter des données numériques.
* Graphiques: Représentations visuelles des données (par exemple, graphiques à barres, graphiques linéaires, tracés de dispersion).
* Analyse des données:
* Interprétation des données: À la recherche de modèles, de tendances et de relations.
* Dessin Conclusions: En utilisant les données pour répondre à votre question de recherche.
Considérez les données comme les éléments constitutifs de votre projet scientifique:
1. Vous commencez par une question ou une hypothèse.
2. Vous collectez des données par le biais d'expériences, d'observations ou de recherche.
3. Vous organisez et analysez les données pour trouver des modèles.
4. Vous tirez des conclusions en fonction de votre analyse.
Exemple:
* Question de recherche: La croissance des plantes augmente-t-elle lorsqu'elle est exposée à la lumière bleue?
* Données: Mesure de la hauteur de la plante à différents intervalles de temps sous la lumière bleue et la lumière blanche.
* Organisation des données: Table montrant la hauteur de la plante en fonction du temps pour chaque type de lumière.
* Analyse des données: Comparaison des taux de croissance de la hauteur des plantes sous la lumière bleue et blanche.
* Conclusion: Sur la base de l'analyse des données, vous pouvez répondre à la question de recherche.
Rappelez-vous: Les données sont cruciales pour tirer des conclusions significatives dans votre projet scientifique. Des données précises, fiables et bien organisées renforceront vos résultats.
