定性的データ：
* 記述： このデータは、観察、特性、または品質について説明します。しばしば言葉やカテゴリで表現されます。
* 例：
*ソリューションの色
*物質のテクスチャー
*動物の行動
*植物の成長の説明
定量データ：
* 数値： このデータには測定とカウントが含まれます。数と単位で表現されています。
* 例：
*温度測定値
*物質の質量
*植物の高さ
*動物がタスクを完了する回数
データの種類：
* 生データ： これは、実験から直接収集された元のデータです。
* 処理されたデータ： 分析、編成、および要約された生データ。
* 統計データ： 結論を引き出し、実験について一般化するために使用されるデータ。
なぜデータが重要なのか？
* 実験の理解： データは、実験の仮説をサポートまたは反論する証拠を提供します。
* 描画結論： データを分析することにより、研究者は研究対象の変数間の関係について結論を出すことができます。
* 複製： データにより、他の研究者は実験を再現し、結果を検証することができます。
要約：
*データは、実験で収集された情報です。
*データは、定性的（記述）または定量的（数値）にすることができます。
*データ分析は、研究者が実験の結果を理解し、結論を引き出すのに役立ちます。
