分析：データの理解
科学的方法の分析は、実験中に収集されたデータを解釈および評価するプロセスです 。 それはあなたが批判的思考段階です：
1。データの整理と要約：
* 生データの整理： 収集された情報を意味のある方法（表、チャート、グラフ）に配置します。
* 統計の計算： 記述統計（平均、中央値、標準偏差）を使用して、データの傾向を要約します。
2。パターンと関係を探してください：
* グループの比較： 実験に複数のグループが含まれる場合は、データの違いや類似性を探します。
* 傾向を識別する： データに一貫したパターンが表示されますか？
* 関係の分析： 変数間に相関関係はありますか？
3。結論を描く：
* 調査結果を解釈： パターンと関係はあなたの仮説について何を教えてくれますか？
* 証拠を評価します： データはあなたの仮説をサポートまたは反論しますか？
* 制限を考慮してください： 結果に影響を与える可能性のある要因はありましたか？
4。結果の通信：
* 調査結果を明確に報告します： 簡潔かつ客観的な方法でデータと結論を提示します。
* 意味を議論する： あなたの発見のより広い意味を説明してください。
例：
植物の成長に対する肥料の効果をテストしていると想像してください。 2つのグループの植物の高さを測定します。1つは肥料を使用し、もう1つは肥料を使用しません。データを整理した後、肥料を含む植物は肥料を含む植物よりもかなり背が高いことがわかります。
分析： 肥料は実際に植物の成長を増加させると結論付けるかもしれません。また、サンプルのサイズや成長に影響する他の潜在的な要因など、制限を考慮します。
キーポイント：
*分析には、批判的思考と解釈が含まれます。
*データ内のパターンと関係を特定するのに役立ちます。
*仮説について結論を出すことができます。
*それはあなたの発見のコミュニケーションの基礎を形成します。
覚えておいてください： 分析は科学的方法の重要なステップであり、生データを意味のある洞察に変換するのに役立ちます。
