Kvalitativa data:
* Beskrivande: Dessa data beskriver observationer, egenskaper eller egenskaper. Det uttrycks ofta i ord eller kategorier.
* Exempel:
* Färg på en lösning
* Ämnesstruktur
* Ett djurs beteende
* En beskrivning av en växts tillväxt
Kvantitativa data:
* numeriskt: Dessa data involverar mätningar och räkningar. Det uttrycks i antal och enheter.
* Exempel:
* Temperaturavläsningar
* Massa av ett ämne
* Höjd på en växt
* Antal gånger ett djur slutför en uppgift
typer av data:
* Raw Data: Detta är de ursprungliga uppgifterna som samlats in direkt från experimentet.
* bearbetade data: Rå data som har analyserats, organiserats och sammanfattats.
* Statistiska data: Data som används för att dra slutsatser och göra generaliseringar om experimentet.
Varför är data viktiga?
* Förstå experimentet: Data ger bevis för att stödja eller motbevisa hypotesen om experimentet.
* Rita slutsatser: Genom att analysera data kan forskare dra slutsatser om förhållandet mellan de variabler som studeras.
* replikering: Data gör det möjligt för andra forskare att replikera experimentet och verifiera resultaten.
Sammanfattningsvis:
* Data är den information som samlas in i ett experiment.
* Data kan vara kvalitativa (beskrivande) eller kvantitativa (numeriska).
* Dataanalys hjälper forskare att förstå resultaten från experimentet och dra slutsatser.
