1。研究の質問に答えるには： データ分析の主な目標は、実験の結果が仮説をサポートするか反論するかを判断することです。 これには、収集されたデータを解釈して、提案されたアイデアのまたは反対の証拠を提供する統計的に有意な関係、傾向、またはパターンがあるかどうかを確認します。
2。結論を描くには： 分析に基づいて、研究者は研究されている現象について結論を出すことができます。これには、変数の効果の識別、原因と効果の関係の確立、または主題に関する新しい洞察を見つけることが含まれます。
3。仮説をサポートまたは反論するには： データ分析は、仮説が証拠によって裏付けられているかどうかを判断するために不可欠です。これには、結果を仮説に基づいて予想される結果と比較し、結果の統計的有意性を評価することが含まれます。
4。予期しない調査結果を特定するには： データ分析は、多くの場合、元の仮説では予想されていなかった予期しない傾向またはパターンを明らかにします。これは、さらなる調査のための新しい研究の質問と手段につながる可能性があります。
5。将来の研究を改善するため： データを調べることにより、研究者は実験設計またはデータ収集方法の潜在的な弱点を特定できます。これにより、これらの制限に対処することにより、将来の研究を改善できます。
6。調査結果を伝えるには： データ分析により、研究者は、グラフ、表、および統計的手段を使用して、実験の結果をより広い科学コミュニティに伝えるために、明確で簡潔な方法で発見を提示することができます。
7。科学的知識に貢献する： 証拠に基づいた結論を提供することにより、データ分析は自然界の科学的知識と理解を促進するのに役立ちます。
要約すると、実験データの分析は、結果の解釈、結論の導出、仮説のサポートまたは反論、予期しない調査結果の特定、将来の研究の改善、調査結果の伝達、科学的知識への貢献に不可欠です。
