1. Collecte et nettoyage des données:
* Collecte de données: Les scientifiques recueillent des données par des expériences, des observations, des enquêtes ou des simulations.
* Nettoyage des données: Ils s'assurent que les données sont exactes, complètes et cohérentes. Cela implique souvent de supprimer les erreurs, les valeurs aberrantes et les incohérences.
2. Analyse des données:
* Statistiques descriptives: Ils utilisent des mesures telles que la moyenne, la médiane, l'écart type et les graphiques pour résumer et visualiser les données.
* Statistiques inférentielles: Ils utilisent des tests statistiques pour tirer des conclusions et déterminer si les résultats sont statistiquement significatifs (ce qui signifie qu'ils sont peu susceptibles d'être dus à des chances aléatoires).
* Exploration de données et apprentissage automatique: Les scientifiques utilisent des algorithmes et des techniques de calcul pour découvrir des modèles, des relations et des idées cachées dans de grands ensembles de données.
3. Interprétation:
* Connexion des données à la théorie: Les scientifiques comparent leurs résultats aux théories et modèles existants. Cela les aide à comprendre l'importance de leurs résultats et comment ils s'intègrent dans la compréhension scientifique plus large.
* Dessin Conclusions: Sur la base de l'analyse, ils formulent des conclusions sur le phénomène étudié.
* Considérant les limitations: Les scientifiques reconnaissent les limites de leurs recherches, telles que la taille de l'échantillon, les biais potentiels ou le contexte spécifique de l'étude.
4. Pensée critique:
* Objectivité: Les scientifiques s'efforcent d'être objectifs dans leur analyse et leurs interprétations. Cela implique de minimiser les préjugés personnels et de considérer toutes les explications possibles.
* ouverture aux nouvelles preuves: Ils sont prêts à réviser leurs conclusions sur la base de nouvelles données ou de nouvelles preuves.
* Communication et collaboration: Ils communiquent leurs résultats à d'autres scientifiques par le biais de publications, de conférences et de discussions évaluées par des pairs. Cela aide à valider leurs résultats et à contribuer aux progrès scientifiques.
Outils et techniques:
* logiciels: Des logiciels statistiques comme SPSS, R, Python et un logiciel spécialisé pour des champs spécifiques.
* Outils de visualisation: Graphiques, graphiques et cartes pour représenter visuellement les données et les relations.
* Modèles mathématiques: Équations et simulations mathématiques pour décrire et prédire les phénomènes.
Il est important de noter que la création de données est un processus itératif. Les scientifiques revisitent souvent leurs données, affinent leurs analyses et révisent leurs conclusions lorsqu'ils recueillent plus d'informations et développent une compréhension plus approfondie du phénomène.
