1。定量的データ：
* 数値データ： このタイプのデータは、数量、測定、またはカウントを表します。さらに分類できます。
* 連続データ： 範囲内の任意の値（高さ、体重、温度など）を引き受けることができるデータ。
* 離散データ： 特定の個別の値のみを引き受けることができるデータ（たとえば、クラスの生徒数、ポイントを渡す車の数）。
* 例：
*ミリ秒単位での反応時間
*センチメートルでの植物の成長
*ペトリ皿のバクテリアコロニーの数
*溶液中の物質の濃度
*テストでスコアを付けます
2。定性的データ：
* 記述データ： このタイプのデータは、品質、特性、または観察を説明しています。それは数値ではなく、単語、画像、またはシンボルに依存しています。
* 例：
*花の色
*素材のテクスチャー
*動作の説明
*インタビューの回答
*社会的相互作用の観察
追加の考慮事項：
* 一次データ： 実験から直接収集されたデータ（測定、観察など）。
* 二次データ： 既存のソースから取得したデータ（文学、データベースなど）。
* 時系列データ： 一定期間にわたって収集されたデータ（たとえば、定期的に温度測定値）。
* 空間データ： 地理的位置に関連付けられたデータ（GPS座標、マップなど）。
多くの実験が定量的データと定性的データの両方を収集できることに注意することが重要です。たとえば、新薬の有効性に関する研究では、副作用の患者レポートに関する血圧測定と定性的データに関する定量的データを収集する場合があります。
最終的に、実験で収集されたデータの種類は、研究の質問に関連し、調査対象の現象に関する洞察を提供するのに役立つ必要があります。
