1。仮説検査：
*実験は、特定の質問または問題を調査するように設計されています。
*この質問は仮説として定式化されており、変数間の関係に関するテスト可能な声明です。
*データ収集により、研究者は関連する変数を観察して測定し、関係に関する情報を提供できます。
2。証拠収集：
*データは、仮説が裏付けられているかどうかを判断するために必要な証拠を提供します。
*収集されたデータを分析することで、研究者は変数間の関係について結論を出し、観察された結果が統計的に有意であるかどうかを判断することができます。
3。結論を描く：
*データの分析に基づいて、研究者は仮説について結論を出すことができます。
*データが仮説をサポートする場合、提案された関係の証拠を強化します。
*データが仮説と矛盾する場合、最初の仮定を修正する必要があるか、他の要因が観察された結果に影響を与えている可能性があることを示唆しています。
4。さらなる研究：
*データ収集は、新しい質問や洞察にもつながり、この地域でのさらなる調査を促します。
*実験の結果は、新しい仮説を示唆しているか、さらなる調査が必要な領域を強調することができます。
要するに、データ収集は科学的実験には重要です：
* 仮説をサポートまたは反論するための客観的な証拠を提供します。
* 研究者が変数間の関係を理解するのに役立ちます。
* 意味のある結論を描くことができます。
* は、さらなる研究と科学的進歩をガイドします。
