1. För att besvara forskningsfrågan: Det primära målet med dataanalys är att avgöra om experimentets resultat stöder eller motbevisar hypotesen. Detta innebär att tolka de insamlade uppgifterna för att se om det finns statistiskt signifikanta relationer, trender eller mönster som ger bevis för eller mot den föreslagna idén.
2. Att dra slutsatser: Baserat på analysen kan forskare dra slutsatser om fenomenet som studeras. Detta kan inkludera att identifiera effekterna av variabler, etablera orsak och effekt-relationer eller hitta nya insikter i ämnet.
3. För att stödja eller motbevisa en hypotes: Dataanalys är avgörande för att avgöra om hypotesen stöds av bevisen. Detta innebär att jämföra resultaten med de förväntade resultaten baserat på hypotesen och bedöma den statistiska betydelsen av resultaten.
4. För att identifiera oväntade resultat: Dataanalys avslöjar ofta oväntade trender eller mönster som inte förväntades i den ursprungliga hypotesen. Detta kan leda till nya forskningsfrågor och vägar för vidare utredning.
5. För att förbättra framtida forskning: Genom att undersöka uppgifterna kan forskare identifiera potentiella svagheter i de experimentella designen eller datainsamlingsmetoderna. Detta gör att de kan förbättra framtida forskning genom att ta itu med dessa begränsningar.
6. För att kommunicera resultat: Dataanalys gör det möjligt för forskare att presentera sina resultat på ett tydligt och kortfattat sätt med hjälp av grafer, tabeller och statistiska åtgärder för att kommunicera resultaten från experimentet till det bredare vetenskapliga samfundet.
7. För att bidra till vetenskaplig kunskap: Genom att tillhandahålla evidensbaserade slutsatser hjälper dataanalys att främja vetenskaplig kunskap och förståelse för den naturliga världen.
Sammanfattningsvis är analys av experimentella data avgörande för att tolka resultat, dra slutsatser, stödja eller motbevisa hypoteser, identifiera oväntade resultat, förbättra framtida forskning, kommunicera resultat och bidra till vetenskaplig kunskap.
