1。観察：
* 直接観察： 科学者は、自然環境または制御された設定で現象を直接観察します。これには、動物の行動を監視したり、植物の成長を観察したり、気象パターンを記録することが含まれます。
* 間接的な観察： これには、機器を使用して、直接表示されないデータを収集することが含まれます。例には、望遠鏡を使用して遠くの星を研究し、細胞を調べるための顕微鏡、または地震を測定する地震撮影が含まれます。
2。実験：
* 対照実験： 科学者は、制御された設定で変数を操作して、特定の要因の効果を分離します。これには、コントロールグループと実験グループのセットアップと結果の比較が含まれます。
* フィールド実験： これには、自然環境で実験を実施し、より現実的な結果を可能にしますが、より多くの変数を導入する可能性があります。
3。調査とアンケート：
* 調査： 意見、行動、または経験について、大勢の人々のグループからデータを収集するために使用されます。
* アンケート： 調査と同様ですが、特定のトピックに関する詳細情報を収集するためによく使用されることがよくあります。
4。インタビュー：
* 構造化されたインタビュー： 質問のセットリストに従って、参加者全体で一貫したデータ収集を可能にします。
* 半構造化インタビュー： 会話において、よりオープンエンドの質問と柔軟性を可能にし、より豊かで微妙な洞察を提供します。
* 構造化されていないインタビュー： 会話はより自由に流れ、自発的で予想外の洞察を可能にします。
5。データマイニングと分析：
* 既存のデータ： 科学者はしばしば、データベース、履歴記録、公開情報などの既存のデータセットを分析します。
* データマイニング： コンピュータープログラムを使用して、大規模なデータセットを分析し、従来の方法では明らかではないパターンまたは関係を特定します。
6。サンプリング：
* ランダムサンプリング： 表現を確保するために、ランダムに人口から個人またはオブジェクトを選択します。
* 層状サンプリング： 特定の特性（年齢、性別など）に基づいて母集団をサブグループに分割し、各サブグループから個人をランダムに選択します。
* コンビニエンスサンプリング： 容易に利用できる参加者を選択し、バイアスを導入できます。
7。技術的方法：
* リモートセンシング： 衛星または航空機を使用して、環境研究や地理でよく使用される遠くからデータを収集します。
* GPS追跡： GPSテクノロジーを使用して、動物、車両、または人の動きを追跡します。
* 生体認証センサー： ウェアラブルデバイスを使用して、心拍数、血圧、睡眠パターンなどの生理学的データを収集します。
重要な考慮事項：
* 信頼性と妥当性： 科学者は、データ収集方法が信頼性（一貫性）で有効であることを確認する必要があります（測定することになっているものを測定）。
* 倫理的考慮事項： データ収集の慣行は倫理的であり、参加者のプライバシーと権利を尊重する必要があります。
* データ分析： データが収集されたら、意味のある結論を引き出すために分析して解釈する必要があります。
これらは、科学者がデータを収集する方法のほんの一部です。使用される特定の方法は、研究分野、研究の質問、および利用可能なリソースに依存します。
