Ao analisar dados, um cientista procura várias coisas importantes:

1. Padrões e tendências:
* Existem temas ou relacionamentos recorrentes nos dados? Isso pode envolver a identificação de correlações, clusters ou outliers.
* Os pontos de dados seguem um padrão ou tendência específica ao longo do tempo ou em diferentes grupos? Isso poderia sugerir um relacionamento de causa e efeito ou um fenômeno mais amplo em jogo.

2. Diferenças significativas:
* Existem diferenças significativas entre grupos ou condições? Isso é importante para determinar se um tratamento ou intervenção teve um efeito real.
* Existem diferenças estatisticamente significativas entre os dados observados e o que seria esperado por acaso? Isso ajuda a descartar a variação aleatória como causa.

3. Apoio ou rejeição de hipóteses:
* Os dados suportam ou refutam a hipótese original do cientista? A análise deve fornecer evidências para confirmar ou rejeitar a previsão inicial.
* Se os dados não suportam a hipótese, que explicações alternativas poderiam ser consideradas? A análise deve ser flexível o suficiente para explorar novos caminhos se a hipótese inicial for incorreta.

4. Exretos e anomalias:
* Existem pontos de dados que parecem incomuns ou se desviam significativamente da tendência geral? Esses outliers podem ser erros na coleta de dados, mas também podem representar fenômenos interessantes que justificam uma investigação mais aprofundada.

5. Significância estatística:
* As diferenças ou relacionamentos observados são estatisticamente significativos? Isso ajuda a determinar se os resultados provavelmente são devido ao acaso ou um efeito real.
* Qual é o valor p associado à análise? Um valor p baixo (normalmente menor que 0,05) indica um resultado estatisticamente significativo.

6. Tamanho do efeito:
* quão forte é o efeito observado? Isso ajuda a avaliar o significado prático dos achados além da significância estatística.
* Qual é a magnitude da diferença ou relacionamento? Um grande tamanho de efeito sugere um relacionamento forte, enquanto um pequeno tamanho de efeito sugere um relacionamento mais fraco.

7. Contexto e suposições:
* Quais são as limitações dos dados e a análise? É crucial considerar os possíveis vieses, suposições e limitações dos métodos de coleta de dados e as técnicas estatísticas utilizadas.
* Como a análise se encaixa no contexto científico mais amplo? Os resultados devem ser interpretados à luz do conhecimento e da teoria existentes no campo.

Ao procurar esses elementos -chave, os cientistas podem tirar conclusões significativas de seus dados, identificar áreas para mais pesquisas e contribuir para o avanço do entendimento científico.