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小学科学教学中的实验数据分析是指学生采集实验数据后，运用合适的数据甄别、整理、分析方法，对实验数据进行科学的分析处理，得出科学结论的过程。实验数据分析能力是在数据分析过程中表现出来的能运用合适方法进行数据处理分析，得出正确结论的能力，它表现为实验数据分析中各种思维、行为、情感等多个方面。分析实验数据要遵循一定方法，需要理性的质疑反思、严谨的实验态度、强烈的证据意识和问题意识。科学实验数据分析包括实验数据甄别、整理、分析三个过程。
一、实验数据的甄别方法
在实验数据采集过程中，学生往往会记错数据，或者因操作错误得到错误数据，甚至还会编造数据，如果这些数据不剔除，就会得出错误结论。因此，采集到原始实验数据后，不能急着得出结论，应当对实验数据进行甄别，去伪存真，依据真实有效的数据进行分析，得出结论。对实验数据进行甄别，是遵循科学程序进行科学研究的需要，常用甄别方法有：
1.直观法
在展示各个小组的实验数据后，让学生观察数据，看是否有异常数据。
2.重现法
对一些原始数据，不能轻易看出其异常，这时需要用科学方法来判断，而不能仅凭感觉。重现法就是重新呈现实验测得的原始数据，呈现实验数据得到的方法、过程，特别是实验操作过程，评判采集数据的过程是否符合控制实验条件的要求。
3.重做法
重做法就是重新做实验，再次采集数据，对照已经采集到的数据，判断数据的真伪。可以按照正确的实验控制条件让所有同学重新做一次，采集到更多数据；可以按照得到异常数据同学的控制实验条件的方法重做；也可以用有怀疑的数据来验证实验，看实验数据是否符合实验条件，如果不满足实验条件，则实验数据是错误的；如果满足实验条件，则实验数据是正确的。
在甄别数据时，学生见到差异较大的数据，往往心存怀疑，甚至嘲笑出现异常数据的同学。教师应该引导学生思考：什么样的质疑态度才是正确的？要让学生明白：嘲笑同学是不对的，我们自身也可能遭遇到这样情况，帮助同学反思才是我们应该有的正确态度。失败是成功之母，正是同学的异常数据，才使大家有了一次学习的机会。
二、实验数据的整理方法
为了使实验数据更准确、更直观，经过甄别后，就需要对数据进行整理。适合小学生实验数据整理的方法有数据汇总、分类、排序、计算等方法。
1.汇总整理
由于实验的可重复性，相同的实验可以由不同的小组在相同的时间段来完成，实验数据的组数越多，得到的结论就越可靠。师生可以设计数据汇总表，收集同一实验不同小组的数据，甚至不同班级同一实验的数据，进行汇总、甄别、分析，避免一些小组的实验数据无法展示而失去甄别分析的机会，使实验结论的得出具有科学性。
2.分类整理
对于多而乱的数据，可以按适当标准分类，对每类数据进行分析，归纳其规律。把更多的同类数据放在一起，就更容易从中归纳出实验结论。
如《杠杆的科学》一课中杠杆尺的实验数据，因为各种数据混在一起，蘊含其中的规律不能一眼看出来，这就需要对数据进行分类整理。可以把实验数据按照杠杆省力情况分成省力、不省力不费力、费力三种情况，把数据整理成三类，看看同一类数据有什么共同特点，进而归纳出杠杆省力、费力、不省力不费力的条件。
3.排序整理
对于较多较乱的实验数据，可以按自变量从小到大或从大到小的变化顺序，对相对应的因变量数据进行排列，这样就能清晰地看出因变量是否和自变量保持一致的变化趋势。如《斜面的作用》一课实验数据取得后，对实验数据按照物体由轻到重的顺序，排列这些物体在斜面上所受到的拉力大小顺序，就能轻松看出：物体重的在斜面上所受到的拉力也大，但是都没有超过物体本身的重量，即“使用斜面能省力”。
4.计算数据
由于实验器材、实验条件、实验操作方法等原因，实验数据的测量值与真实值存在差异，这个差异就是误差。为了尽可能减少误差影响，往往需要求多个数据的平均数。
平均数的小数位数，一般与原始数据小数位数相同，一个原始数据，由确定数字和估计数字两部分构成。如精度为0.1°C的温度计测得某液体温度为20.48°C，20.4是完全确定的，8是估计的。在计算平均数时，平均数有效位数也应该是两位小数。如果不能除尽，则按照“四舍六入五取双”选取平均数的有效位数。如对平均数为20.484°C，则舍去最末尾的数字4；而对20.476°C，则向前进1；而对20.475°C，因5前是奇数7，则向前进1，但如果是20.485°C，因5前是偶数8，则舍去5，不能进1。
三、实验数据的分析
数据反映的是自变量变化时，因变量的变化状况反映了自变量和因变量的相关性，有可能是正相关，有可能是负相关，也有可能是无关（零相关）。分析数据变化状况，就能证实自变量和因变量的相关性。
1.用“两步法”观察数据走势
随着自变量的变化，反映因变量变化状况的数据也呈现一定的变化趋势，可以观察数据走势，认识这种变化趋势和规律，得出实验结论。观察数据走势，可以采用“两步法”：
第一步，当自变量逐渐增大时，因变量变化逐渐增大，呈现正相关；如果逐渐变小，呈现负相关；没有变化，保持一种恒定，或者无一定规律时，呈现零相关。
第二步，当自变量逐渐减少时，因变量变化逐渐减少，呈现正相关；如果逐渐变大，呈现负相关；没有变化，保持一种恒定，或者无一定规律，呈现零相关。
2.用“形象法”展示抽象数据
把抽象的数据用可视的图象表现出来，化抽象为形象，数据的变化趋势就会一目了然。具体方法有画柱状图、折线图等，如一天气温变化的折线图、一个月降水量统计柱状图等。
3.用“来回法”理解数据和结论的关系
数据与结论是证据与论点的关系，有了数据的支撑，结论才正确可靠，认识数据与结论的关系，可以采用“来回法”。
“来”法，就是从采集原始数据开始，经过甄别数据、整理数据、分析数据、得出结论的过程，这是得出结论的必经历程。
“回”法，就是从数据变化趋势分析得到结论后，从结论回溯到数据，反思结论是根据哪些数据得到的，这些数据经历了哪些甄别、整理环节，是怎样严格控制实验条件采集到这些数据的，感受数据与结论的关系，认识数据和结论之间的必然性、严密性。
4.用“两层法”反思数据差异
第一层“探因法”：反思数据差异背后的原因，认识误差产生的原因，反思实验设计、实验操作过程。
第二层“推进法”：改进并采用更精密的实验器材、更严格的变量控制、更科学的操作方法，使实验数据更加接近真实值，减小误差。
第一层是第二层的基础，第二层是第一层的深化。
学生在分析数据时，往往会忘记研究目的，不能从问题出发来观察数据，教师要不断提醒学生：这些数据是研究什么问题的数据？我们测量的这些数据是哪个变量的数据？这个变量与哪个变量相对应？这两个量有关系吗？是什么关系？通过这些追问，使学生关注数据代表的变量，从根本上揭示两个变量之间的关系。
学生在实验过程中，严格遵循实验规程，控制实验条件，采集准确的实验数据，是为了得到正确的证据；甄别实验数据，去伪存真，可以防止从错误实验数据得出错误结论；整理实验数据，使数据更准确，是为了更有效地揭示实验结论；分析实验数据，把数据转化为证据，是为了得出严谨的结论。
一、实验数据的甄别方法
在实验数据采集过程中，学生往往会记错数据，或者因操作错误得到错误数据，甚至还会编造数据，如果这些数据不剔除，就会得出错误结论。因此，采集到原始实验数据后，不能急着得出结论，应当对实验数据进行甄别，去伪存真，依据真实有效的数据进行分析，得出结论。对实验数据进行甄别，是遵循科学程序进行科学研究的需要，常用甄别方法有：
1.直观法
在展示各个小组的实验数据后，让学生观察数据，看是否有异常数据。
2.重现法
对一些原始数据，不能轻易看出其异常，这时需要用科学方法来判断，而不能仅凭感觉。重现法就是重新呈现实验测得的原始数据，呈现实验数据得到的方法、过程，特别是实验操作过程，评判采集数据的过程是否符合控制实验条件的要求。
3.重做法
重做法就是重新做实验，再次采集数据，对照已经采集到的数据，判断数据的真伪。可以按照正确的实验控制条件让所有同学重新做一次，采集到更多数据；可以按照得到异常数据同学的控制实验条件的方法重做；也可以用有怀疑的数据来验证实验，看实验数据是否符合实验条件，如果不满足实验条件，则实验数据是错误的；如果满足实验条件，则实验数据是正确的。
在甄别数据时，学生见到差异较大的数据，往往心存怀疑，甚至嘲笑出现异常数据的同学。教师应该引导学生思考：什么样的质疑态度才是正确的？要让学生明白：嘲笑同学是不对的，我们自身也可能遭遇到这样情况，帮助同学反思才是我们应该有的正确态度。失败是成功之母，正是同学的异常数据，才使大家有了一次学习的机会。
二、实验数据的整理方法
为了使实验数据更准确、更直观，经过甄别后，就需要对数据进行整理。适合小学生实验数据整理的方法有数据汇总、分类、排序、计算等方法。
1.汇总整理
由于实验的可重复性，相同的实验可以由不同的小组在相同的时间段来完成，实验数据的组数越多，得到的结论就越可靠。师生可以设计数据汇总表，收集同一实验不同小组的数据，甚至不同班级同一实验的数据，进行汇总、甄别、分析，避免一些小组的实验数据无法展示而失去甄别分析的机会，使实验结论的得出具有科学性。
2.分类整理
对于多而乱的数据，可以按适当标准分类，对每类数据进行分析，归纳其规律。把更多的同类数据放在一起，就更容易从中归纳出实验结论。
如《杠杆的科学》一课中杠杆尺的实验数据，因为各种数据混在一起，蘊含其中的规律不能一眼看出来，这就需要对数据进行分类整理。可以把实验数据按照杠杆省力情况分成省力、不省力不费力、费力三种情况，把数据整理成三类，看看同一类数据有什么共同特点，进而归纳出杠杆省力、费力、不省力不费力的条件。
3.排序整理
对于较多较乱的实验数据，可以按自变量从小到大或从大到小的变化顺序，对相对应的因变量数据进行排列，这样就能清晰地看出因变量是否和自变量保持一致的变化趋势。如《斜面的作用》一课实验数据取得后，对实验数据按照物体由轻到重的顺序，排列这些物体在斜面上所受到的拉力大小顺序，就能轻松看出：物体重的在斜面上所受到的拉力也大，但是都没有超过物体本身的重量，即“使用斜面能省力”。
4.计算数据
由于实验器材、实验条件、实验操作方法等原因，实验数据的测量值与真实值存在差异，这个差异就是误差。为了尽可能减少误差影响，往往需要求多个数据的平均数。
平均数的小数位数，一般与原始数据小数位数相同，一个原始数据，由确定数字和估计数字两部分构成。如精度为0.1°C的温度计测得某液体温度为20.48°C，20.4是完全确定的，8是估计的。在计算平均数时，平均数有效位数也应该是两位小数。如果不能除尽，则按照“四舍六入五取双”选取平均数的有效位数。如对平均数为20.484°C，则舍去最末尾的数字4；而对20.476°C，则向前进1；而对20.475°C，因5前是奇数7，则向前进1，但如果是20.485°C，因5前是偶数8，则舍去5，不能进1。
三、实验数据的分析
数据反映的是自变量变化时，因变量的变化状况反映了自变量和因变量的相关性，有可能是正相关，有可能是负相关，也有可能是无关（零相关）。分析数据变化状况，就能证实自变量和因变量的相关性。
1.用“两步法”观察数据走势
随着自变量的变化，反映因变量变化状况的数据也呈现一定的变化趋势，可以观察数据走势，认识这种变化趋势和规律，得出实验结论。观察数据走势，可以采用“两步法”：
第一步，当自变量逐渐增大时，因变量变化逐渐增大，呈现正相关；如果逐渐变小，呈现负相关；没有变化，保持一种恒定，或者无一定规律时，呈现零相关。
第二步，当自变量逐渐减少时，因变量变化逐渐减少，呈现正相关；如果逐渐变大，呈现负相关；没有变化，保持一种恒定，或者无一定规律，呈现零相关。
2.用“形象法”展示抽象数据
把抽象的数据用可视的图象表现出来，化抽象为形象，数据的变化趋势就会一目了然。具体方法有画柱状图、折线图等，如一天气温变化的折线图、一个月降水量统计柱状图等。
3.用“来回法”理解数据和结论的关系
数据与结论是证据与论点的关系，有了数据的支撑，结论才正确可靠，认识数据与结论的关系，可以采用“来回法”。
“来”法，就是从采集原始数据开始，经过甄别数据、整理数据、分析数据、得出结论的过程，这是得出结论的必经历程。
“回”法，就是从数据变化趋势分析得到结论后，从结论回溯到数据，反思结论是根据哪些数据得到的，这些数据经历了哪些甄别、整理环节，是怎样严格控制实验条件采集到这些数据的，感受数据与结论的关系，认识数据和结论之间的必然性、严密性。
4.用“两层法”反思数据差异
第一层“探因法”：反思数据差异背后的原因，认识误差产生的原因，反思实验设计、实验操作过程。
第二层“推进法”：改进并采用更精密的实验器材、更严格的变量控制、更科学的操作方法，使实验数据更加接近真实值，减小误差。
第一层是第二层的基础，第二层是第一层的深化。
学生在分析数据时，往往会忘记研究目的，不能从问题出发来观察数据，教师要不断提醒学生：这些数据是研究什么问题的数据？我们测量的这些数据是哪个变量的数据？这个变量与哪个变量相对应？这两个量有关系吗？是什么关系？通过这些追问，使学生关注数据代表的变量，从根本上揭示两个变量之间的关系。
学生在实验过程中，严格遵循实验规程，控制实验条件，采集准确的实验数据，是为了得到正确的证据；甄别实验数据，去伪存真，可以防止从错误实验数据得出错误结论；整理实验数据，使数据更准确，是为了更有效地揭示实验结论；分析实验数据，把数据转化为证据，是为了得出严谨的结论。