Τι σημαίνουν τα δεδομένα σε ένα πρόγραμμα επιστήμης;
Ακολουθεί μια κατανομή των δεδομένων που σημαίνει σε ένα επιστήμονα:
Τύποι δεδομένων:
* Ποσοτικά δεδομένα: Αυτά είναι αριθμητικά δεδομένα που μπορούν να μετρηθούν, όπως το ύψος, το βάρος, η θερμοκρασία ή ο αριθμός των φορών που συμβαίνει κάτι.
* ποιοτικά δεδομένα: Αυτό περιγράφει τις ιδιότητες ή τα χαρακτηριστικά που δεν μετρούνται εύκολα, όπως το χρώμα, η υφή, η μυρωδιά ή οι απόψεις.
Σκοπός των δεδομένων:
* για να δοκιμάσετε την υπόθεσή σας: Τα δεδομένα σας πρέπει είτε να υποστηρίξουν είτε να αντιταχθούν στην αρχική σας υπόθεση.
* Για να απαντήσετε στην ερευνητική σας ερώτηση: Τα δεδομένα παρέχουν τα στοιχεία που απαιτούνται για να απαντήσετε στην ερώτηση που ερευνάτε.
* Για να εξαπατήσετε συμπεράσματα: Η ανάλυση των δεδομένων σας σας βοηθά να κάνετε ενημερωμένα συμπεράσματα σχετικά με το πείραμά σας.
* για να επικοινωνήσετε τα ευρήματά σας: Θα χρησιμοποιήσετε τα δεδομένα σας για να δημιουργήσετε γραφήματα, γραφήματα και πίνακες για να παρουσιάσετε τα αποτελέσματά σας με σαφήνεια και αποτελεσματικά.
Παραδείγματα δεδομένων σε ένα πρόγραμμα επιστήμης:
* Έργο:Πώς επηρεάζει το ποσό του ηλιακού φωτός την ανάπτυξη των φυτών;
* Δεδομένα:Το ύψος των φυτών σε διαφορετικές συνθήκες ηλιακού φωτός μετράται εβδομαδιαίως.
* Έργο:Ποιος τύπος λιπάσματος είναι ο καλύτερος για τα φυτά ντομάτας;
* Δεδομένα:Ο αριθμός των ντομάτας που παράγονται από φυτά που χρησιμοποιούν διαφορετικά λιπάσματα.
* Project:Ποιο είναι το αποτέλεσμα διαφορετικών μουσικών ειδών στην ανθρώπινη διάθεση;
* Δεδομένα:Απαντήσεις έρευνας από τους συμμετέχοντες στη διάθεσή τους πριν και μετά από να ακούσει διαφορετικά μουσικά είδη.
Σημαντικά σημεία:
* Ακριβώς δεδομένα: Βεβαιωθείτε ότι τα δεδομένα σας είναι ακριβή και αξιόπιστα. Διπλά ελέγξτε τις μετρήσεις και τις παρατηρήσεις σας.
* Οργανωμένα δεδομένα: Κρατήστε τα δεδομένα σας οργανωμένα σε ένα υπολογιστικό φύλλο ή σημειωματάριο. Αυτό διευκολύνει την ανάλυση και την παρουσίαση των ευρημάτων σας.
* Ανάλυση δεδομένων: Θα χρειαστεί να αναλύσετε τα δεδομένα σας για να κατανοήσετε τις τάσεις και τα πρότυπα. Αυτό μπορεί να περιλαμβάνει υπολογισμούς, γραφήματα και στατιστικές δοκιμές.
Θυμηθείτε, τα δεδομένα είναι η καρδιά του επιστημονικού σας έργου. Είναι απαραίτητο να υποστηρίξετε τα ευρήματά σας και να αντλήσετε σημαντικά συμπεράσματα.
