Datos: Análisis e interpretación

Al analizar Los datos la intención es descubrir patrones y tendencias en los mismos para Poder interpretarlos/Las interpretaciones científicas no son verdades absolutas Ni opiniones personales: son inferencias o hipótesis sobre lo que significan Los datos, basadas en el conocimiento científico previo y la interpretación Individual/Al publicar los datos y las técnicas que usaron para analizarlos e Interpretarlos, los investigadores dan a otros la oportunidad de revisar los datos Y de usarlos en investigaciones futuras.

Datos: Incertidumbre, errores, y confiabilidad

Todos los datos recopilados de una Investigación siempre tienen algún grado de incertidumbre/La incertidumbre es Una estimación cuantitativa del error que está presente en todos los datos/Ignorar La fuente de un error puede llevar a conclusiones equivocadas y a propagar y Magnificar el error/Se puede reducir la incertidumbre y minimizar los errores Experimentales.  Sin embargo, la Incertidumbre nunca puede ser reducida a cero porque es una medida de la Variabilidad de los datos.

Fuentes de Error

La variabilidad siempre está presente.  Por ejemplo el tamaño adulto de las hojas de Una especie “x” se presenta en forma de rango (de 4-8 cm de largo, 1-2 cm de Ancho) por variabilidad debido a diferencias genéticas y ambientales/El error Experimental es aquel que está distribuido al azar cerca a la medida verdadera Y representa la variabilidad real del experimento/Este error no puede ser eliminado, pero si puede ser medido y reducido Cuando se hacen réplicas de un evento específico/Otro tipo de error es el Introducido humanamente.  Por ejemplo, Por calibración incorrecta o inconsistencia al tomar datos/Este error afecta Los resultados ampliando por encima o por debajo del valor real la variabilidad De los datos obtenidos.  O simplemente Dando valores completamente erróneos y lejanos al valor real/Este tipo de error Puede ser compensado, o algunas veces eliminado, si su fuente se identifica. 

Algunas medidas para minimizar errores

Calibrado De instrumentos o medidas contra estándares conocidos/ Implementando  procedimientos estandarizados para minimizar El error humano/Tener la documentación completa de los métodos de investigación/ Realizando Réplicas o repeticiones del experimento

. Presentación de datos

Poder preparar e interpretar gráficas y tablas es Una destreza clave en la investigación/Tener los datos en una gráfica nos puede Ayudar a visualizar e interpretar la variación, el patrón y las tendencias Presentes.

Usando tablas (cuadros) para presentar los resultados

Una de las alternativas más comunes y eficientes de presentar los datos es Usando tablas/Las tablas tienen ciertas carácterísticas mínimas: 1. Deben tener Un título y éste debe explicar claramente el contenido de la tabla. 2. La tabla Debe contener solamente información esencial. 3. Las unidades de medida, deben Aparecer en la tabla. 4. Los símbolos deben explicarse en el título o en una Leyenda en el pie (base) de la tabla. 5. Las columnas deben Identificarse mediante subtítulos. 6. Las tablas se enumeran en secuencia.

Gráficas discretas Vs. Gráficas contínuas

Las gráficas son otra Forma para organizar y presentar datos. Los tipos de gráficas se clasifican Principalmente como gráficas continuas o gráficas discretas/Los datos continuos Son aquellos que involucran medidas. Estos datos se presentan a menudo mediante Una gráfica de línea que demuestra la relación entre la variable dependiente y La independiente/Generalmente la variable independiente se coloca en el eje X (eje horizontal) de la gráfica y la variable dependiente en el eje Y (eje Vertical)/Los datos discretos presentan números enteros. Estos datos se Presentan a menudo mediante gráficas de barra/Para datos que señalán Proporciones o porcentajes puede utilizarse una gráfica de torta.

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Estilo Científico

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Artículo Científico

Según Robert Day un artículo científico es “un informe escrito y Publicado que describe resultados originales de investigación…Es escrito y Publicado de cierta forma/El texto de un artículo científico debe Caracterizarse por la claridad y la concisión; su estructura es el formato IMRYD.