1。データの整理：
* 分類： 共有特性に基づいてオブジェクトまたは情報をグループ化します。これは、生物学（生物の分類）、化学（要素の分類）、および天文学（天体物体の分類）の基本です。
* データ分析： 多くの場合、バブルソート、挿入ソート、マージソートなどのアルゴリズムを使用して、データを意味のある順序で配置します。これは、科学データの傾向、パターン、および外れ値を特定するのに役立ちます。
2。コンポーネントの分離：
* 精製： 目的の物質を混合物から分離します。これは、化学（特定の化合物の分離）、生物学（DNAまたはタンパク質の抽出）、および工学（水の精製）で使用されます。
* 分画： 物理的または化学的特性に基づいて、混合物をコンポーネントに分離します。例は次のとおりです。
* クロマトグラフィ： 固定相に対する親和性に基づいてコンポーネントを分離します。
* 蒸留： 沸点に基づいて液体を分離します。
* ろ過： 固体を液体から分離します。
3。実験設計：
* ランダム化： 異なるグループに被験者または治療をランダムに割り当てて、バイアスを排除します。これは、制御された実験を実施するために不可欠です。
科学におけるソートの例：
* さまざまな種類の藻類を識別するために池の水のサンプルを介した生物学者のソート。
* クロマトグラフィーを使用して化学物質の混合物を分離する化学者
* 粒子加速器からデータを分析する物理学者は、新しい粒子を識別します。
要約すると、科学の並べ替えには、データまたは資料の整理、分離、配置が含まれ、私たちの周りの世界をより深く理解することが含まれます。
