1。データ収集：
* 直接観察： 科学者は現象を直接観察し、多くの場合、顕微鏡、望遠鏡、または特殊なセンサーなどの機器を使用します。フィールドノート、ラボノートブック、またはデジタルデータベースに観察を記録します。
* 調査とアンケート： 意見、信念、行動、または経験について人々から情報を収集するために使用されます。
* 実験： 変数が仮説をテストするために操作される制御された研究。データは、ラボノートブックまたは電子データロガーに細心の注意を払って記録されています。
* データマイニング： 多くの場合、データベースまたはオンラインソースから収集される大きなデータセットから意味のあるパターンと洞察を抽出します。
* シミュレーションとモデリング： コンピュータープログラムを使用して、実際の現象をシミュレートし、データを生成します。
2。データ記録：
* ラボノートブック： 観察、測定、実験的プロトコル、計算など、細心の記録管理には従来および不可欠です。
* 電子スプレッドシート： 数値データを効率的に整理および分析します。
* データベース： 簡単に検索して分析するために、大きなデータセットを保存します。
* デジタルイメージング： 分析とドキュメントのための画像とビデオをキャプチャします。
* オーディオ録音： インタビュー、フィールド記録、その他のサウンドデータをキャプチャするために使用されます。
3。データ解釈：
* 統計分析： 統計的方法を使用したデータの傾向、関係、およびパターンを特定します。これには、平均、標準偏差、相関、統計的有意性などの測定値の計算が含まれます。
* 視覚化： グラフ、チャート、マップを作成して、データを視覚的に表現し、パターンを理解しやすくします。
* 定性分析： テキスト、画像、オーディオ録画などの非数値データを調べて、テーマ、意味、洞察を特定します。
* 既存の知識との比較： 科学者は、彼らの発見を既存の科学文献や理論と比較して、結論を引き出し、新しい仮説を生み出します。
* ピアレビュー： 科学者は研究結果をピアレビューに提出し、他の専門家が方法、分析、結論を評価します。
データの記録と解釈の重要な原則：
* 精度： データは正確かつ正確に記録する必要があります。
* 客観性： 科学者は、公平ではないように努め、個人的な信念が観察と解釈に影響を与えることを避けます。
* 再現性： 実験と観察は、結果が信頼できることを確認するために再現可能でなければなりません。
* 透明性： 方法とデータは透明性があり、他の人が検証して構築するために容易に利用できるようにする必要があります。
例：
サンゴ礁に対する気候変動の影響を研究している生物学者は、次のようになるかもしれません。
1。データの収集： 水中カメラを使用して、サンゴの漂白イベントを記録し、水サンプルを採取して温度と塩分を分析し、魚の個体群の記録的な観測をします。
2。レコードデータ： フィールドノートブックにデータベースとログ情報に観察と測定値を入力します。
3。データの分析： 統計ソフトウェアを使用して、水温とサンゴの漂白の重症度との関係を分析し、魚の個体数を時間の経過とともに比較し、サンゴ漂白の空間分布を示す地図を作成します。
4。データの解釈： サンゴ礁とその生態系に対する気温の上昇の影響について結論を出し、科学ジャーナルに調査結果を公開します。
最終的に、データの記録と解釈の目標は、新しい知識を明らかにし、仮説をテストし、理論を開発することにより、科学的理解を促進することです。
