観測：
* 定性： 色、形、テクスチャ、動作などの単語を使用した説明。
* 定量的： 長さ、質量、温度、時間などの数値を使用した測定。
* フィールド観測： 動物の行動や植物の成長など、自然の環境で作られた観察。
* 実験室観察： 実験や研究など、制御された環境で行われた観察。
実験からのデータ：
* 独立変数： 実験で操作されている要因。
* 従属変数： 実験で測定されている要因。
* 制御変数： 公正な比較を確保するために、要因が一定に保たれました。
* 結果： しばしば表、グラフ、またはチャートで提示される実験の結果。
研究からのデータ：
* 調査： アンケートやインタビューを通じて人から収集されたデータ。
* インタビュー： 詳細な情報を取得するために、個人との詳細な会話。
* フォーカスグループ： 意見や視点を収集するために、人々のグループと話し合う。
* 文献レビュー： 既存の研究論文と出版物の分析。
他のタイプのデータ：
* 画像： 写真、ビデオ、または顕微鏡画像。
* オーディオ録画： 音、スピーチ、または環境ノイズ。
* サンプル： さらなる分析のための材料、生物、または物質。
* 地理空間データ： マップや衛星画像などの場所に関する情報。
科学者によって収集および記録された特定のデータの例：
* 生物学者： 動物の行動、植物の成長、遺伝的配列、人口サイズ。
* 化学者： 化学反応、分子構造、物質の特性。
* 物理学者： 力、動き、エネルギー、物質の特性。
* 天文学者： 星の位置、銀河層、宇宙のイベント。
* 地質学者： 岩層、鉱物組成、プレートテクトニクス。
* 気候科学者： 温度、降水量、大気組成。
科学者の収集の種類は、研究の質問と使用方法によって異なります。さまざまなツールとテクニックを使用して、以下を含むデータを収集および記録します。
* 観測ツール： 顕微鏡、望遠鏡、カメラ、センサー。
* 測定器： スケール、温度計、定規、タイマー。
* ソフトウェア： データ分析プログラム、統計ソフトウェア、データベース。
* 実験装置： 分光計、クロマトグラフ、遠心分離機。
最終的に、科学者はデータを収集して記録して、自然界を理解し、仮説をテストし、自分の分野で知識を高めることができます。
