Tipos de datos:
* Datos cuantitativos: Este tipo de datos implica mediciones y números. Los ejemplos incluyen:
* La altura de una planta
* La temperatura de una solución
* El número de veces que una rata presiona una palanca
* Datos cualitativos: Este tipo de datos describe cualidades o características. Los ejemplos incluyen:
* El color de una solución
* La textura de una sustancia
* El comportamiento de un animal (por ejemplo, "agitado" o "tranquilo")
* Datos categóricos: Este tipo de datos implica clasificar las observaciones en categorías. Los ejemplos incluyen:
* El tipo de planta (por ejemplo, roble, arce, pino)
* El género de un participante (por ejemplo, hombre, mujer)
* El grupo de tratamiento (por ejemplo, grupo de control, grupo experimental)
¿Por qué son importantes los datos?
* Prueba de una hipótesis: Los datos se utilizan para ver si los resultados de un experimento soportan o refutan la hipótesis inicial.
* Dibujo de conclusiones: Al analizar los datos, los investigadores pueden sacar conclusiones sobre las relaciones entre las variables y la efectividad de los tratamientos.
* Apoyar las afirmaciones científicas: Los datos sólidos proporcionan la evidencia necesaria para apoyar las afirmaciones científicas y tomar decisiones informadas.
recopilar datos:
Los datos se pueden recopilar utilizando una variedad de métodos, que incluyen:
* encuestas: Hacer preguntas a la gente
* Observaciones: Viendo y grabando eventos
* Experimentos: Manipulación de variables y resultados de medición
* Fuentes de datos existentes: Uso de datos ya recopilados por otros (por ejemplo, bases de datos gubernamentales, revistas científicas)
Análisis de datos:
Una vez que se recopilan los datos, debe analizarse para darle sentido. Esto podría involucrar:
* Estadísticas de cálculo: Calcular promedios, desviaciones estándar, correlaciones, etc.
* Creación de gráficos y gráficos: Visualizar los datos para identificar tendencias y patrones.
* Inferencias de dibujo: Interpretar los datos y sacar conclusiones.
En resumen, la información recopilada en un experimento se llama Data , que es la base para comprender los fenómenos científicos y tomar decisiones informadas.
