Ecco una ripartizione di ciò che implica l'analisi dei dati:
* Organizzazione: Organizzare i dati in modo significativo, spesso usando tabelle, grafici o grafici.
* I modelli di identificazione: Alla ricerca di tendenze, relazioni o anomalie all'interno dei dati.
* Statistiche calcolanti: Utilizzo di strumenti statistici per determinare se i modelli osservati sono statisticamente significativi.
* Rispetto alle previsioni: Valutazione di quanto bene i dati si allineano con le previsioni fatte dalla tua ipotesi.
* Conclusioni di disegno: Sulla base dell'analisi, determinare se l'ipotesi è supportata o rifiutata.
Esempio:
Supponiamo che tu stia testando l'ipotesi che le piante crescano più velocemente alla luce solare che all'ombra. Vorresti:
1. Progetta un esperimento con piante alla luce del sole e all'ombra.
2. Raccogli i dati sulla crescita delle piante nel tempo.
3. Analizza i dati tracciando la crescita di ciascun gruppo di piante su un grafico.
4. Identifica i modelli Nei dati (ad es. Le piante alla luce solare sono diventate più alte più velocemente).
5. Calcola le statistiche per determinare se la differenza nella crescita è statisticamente significativa.
6. trarre conclusioni sul fatto che i dati supportino la tua ipotesi.
L'analisi dei dati è un passaggio essenziale nel metodo scientifico perché aiuta a:
* Valuta oggettivamente la tua ipotesi.
* Identifica le aree per ulteriori ricerche.
* Comunicare i tuoi risultati ad altri.
L'analisi dei dati non riguarda solo la ricerca di risposte; Si tratta anche di porre nuove domande e generare nuove ipotesi per guidare la ricerca futura.
