Τι σημαίνει η ανάλυση στην επιστημονική μέθοδο;
Ακολουθεί μια κατανομή του τι περιλαμβάνει τα δεδομένα ανάλυσης:
* Οργάνωση: Τοποθετώντας τα δεδομένα με ουσιαστικό τρόπο, συχνά χρησιμοποιώντας πίνακες, γραφήματα ή διαγράμματα.
* Προσδιορισμός μοτίβων: Ψάχνετε για τάσεις, σχέσεις ή ανωμαλίες εντός των δεδομένων.
* Στατιστικά στοιχεία υπολογισμού: Η χρήση στατιστικών εργαλείων για να προσδιοριστεί εάν τα παρατηρούμενα πρότυπα είναι στατιστικά σημαντικά.
* Συγκρίνοντας με τις προβλέψεις: Αξιολόγηση του πόσο καλά τα δεδομένα ευθυγραμμίζονται με τις προβλέψεις που έγιναν από την υπόθεση σας.
* Συμπεράσματα Σχέδιο: Με βάση την ανάλυση, καθορίζοντας εάν η υπόθεσή σας υποστηρίζεται ή απορρίπτεται.
Παράδειγμα:
Ας υποθέσουμε ότι δοκιμάζετε την υπόθεση ότι τα φυτά αναπτύσσονται γρηγορότερα στο φως του ήλιου από ό, τι στη σκιά. Θα κάνατε:
1. Σχεδιάστε ένα πείραμα με φυτά στο φως του ήλιου και τη σκιά.
2. Συλλέξτε δεδομένα στην ανάπτυξη των φυτών με την πάροδο του χρόνου.
3. Αναλύστε τα δεδομένα σχεδιάζοντας την ανάπτυξη κάθε ομάδας φυτών σε ένα γράφημα.
4. Προσδιορίστε μοτίβα Στα δεδομένα (π.χ. φυτά στο φως του ήλιου αυξήθηκαν πιο γρήγορα).
5. Υπολογίστε στατιστικά στοιχεία Για να διαπιστωθεί εάν η διαφορά στην ανάπτυξη είναι στατιστικά σημαντική.
6. Συμπεράσματα σχετικά με το αν τα δεδομένα υποστηρίζουν την υπόθεσή σας.
Η ανάλυση των δεδομένων είναι ένα ουσιαστικό βήμα στην επιστημονική μέθοδο, διότι βοηθά:
* Αξιολογήστε αντικειμενικά την υπόθεσή σας.
* Προσδιορίστε περιοχές για περαιτέρω έρευνα.
* επικοινωνήστε τα ευρήματά σας σε άλλους.
Η ανάλυση των δεδομένων δεν αφορά μόνο την εξεύρεση απαντήσεων. Πρόκειται επίσης για τη θέσπιση νέων ερωτήσεων και για τη δημιουργία νέων υποθέσεων για την καθοδήγηση της μελλοντικής έρευνας.
