Em um projeto de ciência, "dados" refere -se às informações
que você coleta durante o seu experimento ou investigação. É a matéria -prima que você reúne para responder sua pergunta de pesquisa.
Aqui está um colapso:
*
Tipos de dados: *
Dados quantitativos: Números, medições e quantidades (por exemplo, altura, peso, temperatura, tempo).
*
dados qualitativos: Observações, descrições e características (por exemplo, cor, textura, comportamento).
*
de onde vem os dados: *
Experimentos: Ensaios cuidadosamente controlados onde você manipula variáveis e observa os resultados.
*
Observações: Observar um fenômeno ou situação sem manipulação direta.
*
Pesquisas: Reunindo informações de pessoas que usam questionários ou entrevistas.
*
Pesquisa: Consultando fontes de dados existentes, como artigos científicos, bancos de dados ou registros históricos.
*
Organização de dados: *
Tabelas: Linhas e colunas organizadas para apresentar dados numéricos.
*
gráficos: Representações visuais de dados (por exemplo, gráficos de barras, gráficos de linha, gráficos de dispersão).
*
Análise de dados: *
Interpretando os dados: Procurando padrões, tendências e relacionamentos.
*
Tirando conclusões: Usando os dados para responder sua pergunta de pesquisa.
Pense nos dados como os blocos de construção do seu projeto de ciências: 1. Você começa com uma pergunta ou hipótese.
2. Você coleta dados por meio de experimentos, observações ou pesquisas.
3. Você organiza e analisa os dados para encontrar padrões.
4. Você tira conclusões com base em sua análise.
Exemplo: *
Pergunta de pesquisa: O crescimento das plantas aumenta quando exposto à luz azul?
*
Dados: Medição da altura da planta em diferentes intervalos de tempo sob luz azul e luz branca.
*
Organização de dados: Tabela mostrando altura da planta versus tempo para cada tipo de luz.
*
Análise de dados: Comparando taxas de crescimento de altura da planta sob luz azul e branca.
*
Conclusão: Com base na análise de dados, você pode responder à pergunta de pesquisa.
Lembre -se: Os dados são cruciais para tirar conclusões significativas em seu projeto de ciências. Dados precisos, confiáveis e bem organizados fortalecerão suas descobertas.
