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.