Em qual das etapas do processo de investigação científica o uso de gráficos, tabelas e outras formas de representação de dados é mais importante?

(A) - 
 Formulação de questões
(B) - 
 Elaboração de hipóteses
(C) - 
 Previsão e estimativa de resultados
(D) - 
 Representação e interpretação de dados
(E) - 
 Construção de modelos explicativos

Dica

  • Utilize gráficos, tabelas e outras formas de representação visual para tornar os dados mais fáceis de entender.
  • Escolha a forma de representação mais adequada para o tipo de dados coletados.
  • Rotule os eixos e forneça uma legenda clara para facilitar a interpretação dos dados.
  • Identifique padrões, tendências e correlações nos dados e discuta suas implicações.

Explicação

A representação de dados é fundamental para organizar e sintetizar as informações coletadas em experimentos ou observações. Os gráficos, tabelas e outras formas de representação visual ajudam os cientistas a identificar padrões, tendências e correlações nos dados, facilitando a interpretação dos resultados e a formulação de conclusões.

Análise das alternativas

Nas demais alternativas, o uso de gráficos, tabelas e outras formas de representação de dados não é tão crucial:

  • (A): Na formulação de questões, o foco está na identificação de problemas e na definição de objetivos.
  • (B): Na elaboração de hipóteses, o foco está na formulação de possíveis explicações para os fenômenos observados.
  • (C): Na previsão e estimativa de resultados, o foco está na utilização de evidências e conhecimentos prévios para estimar o que pode acontecer.
  • (D): Representação e interpretação de dados, é a etapa em que o uso de gráficos, tabelas e outras formas de representação de dados é mais importante.
  • (E): Na construção de modelos explicativos, o foco está na criação de modelos teóricos que representem os fenômenos estudados.

Conclusão

A representação e interpretação de dados é uma etapa essencial do processo de investigação científica, pois permite aos cientistas organizar, sintetizar e analisar as informações coletadas, facilitando a identificação de padrões, tendências e correlações nos dados.