Données qualitatives:
* descriptif: Ces données décrivent des observations, des caractéristiques ou des qualités. Il s'exprime souvent dans les mots ou les catégories.
* Exemples:
* Couleur d'une solution
* Texture d'une substance
* Le comportement d'un animal
* Une description de la croissance d'une plante
Données quantitatives:
* numérique: Ces données impliquent des mesures et des dénombrements. Il s'exprime en chiffres et en unités.
* Exemples:
* Lectures de température
* Masse d'une substance
* Hauteur d'une plante
* Nombre de fois qu'un animal accomplit une tâche
Types de données:
* Données brutes: Il s'agit des données d'origine recueillies directement à partir de l'expérience.
* Données traitées: Des données brutes qui ont été analysées, organisées et résumées.
* Données statistiques: Les données utilisées pour tirer des conclusions et faire des généralisations sur l'expérience.
Pourquoi les données sont-elles importantes?
* Comprendre l'expérience: Les données fournissent des preuves pour soutenir ou réfuter l'hypothèse de l'expérience.
* Dessin Conclusions: En analysant les données, les chercheurs peuvent tirer des conclusions sur la relation entre les variables étudiées.
* réplication: Les données permettent à d'autres chercheurs de reproduire l'expérience et de vérifier les résultats.
en résumé:
* Les données sont les informations recueillies dans une expérience.
* Les données peuvent être qualitatives (descriptives) ou quantitatives (numériques).
* L'analyse des données aide les chercheurs à comprendre les résultats de l'expérience et à tirer des conclusions.
