Types de données:
* Données quantitatives: Ce type de données implique des mesures et des nombres. Les exemples incluent:
* La hauteur d'une plante
* La température d'une solution
* Le nombre de fois qu'un rat presse un levier
* Données qualitatives: Ce type de données décrit les qualités ou les caractéristiques. Les exemples incluent:
* La couleur d'une solution
* La texture d'une substance
* Le comportement d'un animal (par exemple, "agité" ou "calme")
* Données catégorielles: Ce type de données consiste à classer les observations en catégories. Les exemples incluent:
* Le type de plante (par exemple, chêne, érable, pin)
* Le sexe d'un participant (par exemple, homme, femme)
* Le groupe de traitement (par exemple, groupe témoin, groupe expérimental)
Pourquoi les données sont-elles importantes?
* Tester une hypothèse: Les données sont utilisées pour voir si les résultats d'une expérience soutiennent ou réfutent l'hypothèse initiale.
* Dessin Conclusions: En analysant les données, les chercheurs peuvent tirer des conclusions sur les relations entre les variables et l'efficacité des traitements.
* Soutenir les revendications scientifiques: Les données solides fournissent les preuves nécessaires pour soutenir les revendications scientifiques et prendre des décisions éclairées.
Collecte de données:
Les données peuvent être collectées à l'aide d'une variété de méthodes, notamment:
* enquêtes: Poser des questions aux gens
* Observations: Regarder et enregistrer des événements
* Expériences: Manipuler les variables et mesurer les résultats
* Sources de données existantes: Utilisation de données déjà collectées par d'autres (par exemple, bases de données gouvernementales, revues scientifiques)
Analyser les données:
Une fois les données collectées, elle doit être analysée pour en donner un sens. Cela pourrait impliquer:
* Calcul des statistiques: Calcul des moyennes, écarts-types, corrélations, etc.
* Création de graphiques et de graphiques: Visualiser les données pour identifier les tendances et les modèles.
* des inférences de dessin: Interpréter les données et tirer des conclusions.
En résumé, les informations collectées dans une expérience sont appelées données , qui est le fondement de la compréhension des phénomènes scientifiques et de la prise de décisions éclairées.
