Πώς αποφασίζουν οι επιστήμονες ποιες πληροφορίες πρέπει να συλλέξουν;
1. Ορισμός της ερευνητικής ερώτησης:
* Παρατήρηση και περιέργεια: Οι επιστήμονες αρχίζουν με παρατηρήσεις του κόσμου γύρω τους ή υφιστάμενα κενά γνώσης. Αυτά τα ερωτήματα πυροδοτούν που στοχεύουν να απαντήσουν.
* Ανασκόπηση βιβλιογραφίας: Εξετάζουν εκτενώς προηγούμενες μελέτες και θεωρίες που σχετίζονται με την ερώτησή τους για να κατανοήσουν τις υπάρχουσες γνώσεις και να εντοπίσουν περιοχές που χρειάζονται περαιτέρω διερεύνηση.
2. Διαμόρφωση μιας υπόθεσης:
* Δοκιμαστική πρόβλεψη: Με βάση το ερευνητικό ερώτημα και τις υπάρχουσες γνώσεις, οι επιστήμονες αναπτύσσουν μια υπόθεση, μια δοκιμαστική πρόβλεψη για τη σχέση μεταξύ των μεταβλητών.
* Αναγνώριση μεταβλητών: Ορίζουν σαφώς τις μεταβλητές που θα μελετήσουν, συμπεριλαμβανομένων των ανεξάρτητων (χειρισμένων) και των εξαρτημένων (μετρούμενων) μεταβλητών.
3. Σχεδιασμός του πειράματος/μελέτης:
* Πειραματικός σχεδιασμός: Οι επιστήμονες σχεδιάζουν προσεκτικά το πείραμα ή τη μελέτη τους για να εξασφαλίσουν ότι δοκιμάζει αποτελεσματικά την υπόθεσή τους. Αυτό περιλαμβάνει την επιλογή κατάλληλων μεθόδων, τεχνικών δειγματοληψίας, ομάδων ελέγχου και ηθικών εκτιμήσεων.
* Επιλογή μεθόδων συλλογής δεδομένων: Με βάση τις μεταβλητές και την ερευνητική ερώτηση, επιλέγουν τις καταλληλότερες μεθόδους συλλογής δεδομένων. Αυτά θα μπορούσαν να περιλαμβάνουν:
* Ποσοτικές μέθοδοι: Πειράματα, έρευνες, ερωτηματολόγια, χρησιμοποιώντας όργανα για τη μέτρηση των φυσικών ποσοτήτων.
* ποιοτικές μέθοδοι: Συνεντεύξεις, ομάδες εστίασης, παρατηρήσεις, ανάλυση κειμένου ή εικόνων.
4. Επιλέγοντας εργαλεία συλλογής δεδομένων:
* Ειδικά όργανα: Οι επιστήμονες χρησιμοποιούν εργαλεία για τη μέτρηση συγκεκριμένων μεταβλητών, όπως θερμόμετρα, μικροσκόπια, φασματόμετρα ή προγράμματα λογισμικού.
* Εργαλεία έρευνας: Για τη συλλογή δεδομένων από άτομα, αναπτύσσουν ερωτηματολόγια ή μέσα έρευνας που είναι σχετικά, αξιόπιστα και έγκυρα.
* Τεχνικές δειγματοληψίας: Όταν μελετούν μεγάλους πληθυσμούς, χρησιμοποιούν τεχνικές δειγματοληψίας για να εξασφαλίσουν την αντιπροσωπευτικότητα των δεδομένων.
5. Πυροβολία και βελτίωση:
* Συλλογή δεδομένων δοκιμών: Πριν από την πλήρη μελέτη, ενδέχεται να δοκιμάσουν τις μεθόδους συλλογής δεδομένων τους για να εντοπίσουν τυχόν προβλήματα και να εξασφαλίσουν την εγκυρότητα και την αξιοπιστία των δεδομένων.
* Ρύθμιση με βάση τα αποτελέσματα: Εάν χρειαστεί, μπορούν να τροποποιήσουν τα όργανα, τα ερωτηματολόγιά τους ή τις διαδικασίες που βασίζονται στα πιλοτικά αποτελέσματα.
6. Συνεχή συλλογή δεδομένων:
* Μετά το σχέδιο: Σε όλο το πείραμα ή τη μελέτη, οι επιστήμονες συλλέγουν σχολαστικά δεδομένα σύμφωνα με το προκαθορισμένο σχέδιο τους.
* Διατήρηση αρχείων: Διατηρούν λεπτομερή αρχεία των δεδομένων τους, συμπεριλαμβανομένου του πλαισίου, του χρόνου και τυχόν πιθανών πηγών σφαλμάτων ή προκατάληψης.
7. Ανάλυση και ερμηνεία δεδομένων:
* Στατιστική ανάλυση: Για τα ποσοτικά δεδομένα, οι επιστήμονες χρησιμοποιούν στατιστικές μεθόδους για να αναλύσουν τα δεδομένα και να καθορίσουν εάν υποστηρίζεται η υπόθεσή τους.
* ποιοτική ανάλυση: Για ποιοτικά δεδομένα, χρησιμοποιούν θεματική ανάλυση, ανάλυση περιεχομένου ή άλλες τεχνικές για τον εντοπισμό μοτίβων και ιδεών.
8. Σχέδια συμπερασμάτων:
* ΠΡΟΒΟΛΗ ΠΡΟΒΛΗΜΑΤΩΝ: Οι επιστήμονες γνωστοποιούν τα ευρήματά τους σε εκθέσεις, παρουσιάσεις ή δημοσιεύσεις, εξασφαλίζοντας τη διαφάνεια και την αναπαραγωγιμότητα.
* Περαιτέρω έρευνα: Τα συμπεράσματα της έρευνάς τους συχνά οδηγούν σε νέες ερωτήσεις και εμπνέουν περαιτέρω έρευνα.
Συνολικά, οι επιστήμονες προσπαθούν να συλλέξουν πληροφορίες που είναι σχετικές, αξιόπιστες, έγκυρες και αμερόληπτες, με στόχο να αποκτήσουν ακριβείς γνώσεις και γνώσεις για τον φυσικό κόσμο.
