1。観察：
- 科学者は、自然現象を観察したり、パターンに気づいたり、異常なことを認識したりすることから始めます。
- 彼らは感覚、科学的機器、既存の知識を使用して、現象に関する情報を収集します。
2。質問：
- 彼らの観察に基づいて、科学者は調査したい現象に関する質問を定式化します。
- これらの質問は彼らの研究を導き、彼らが彼らの調査の範囲を定義するのを助けます。
3。仮説：
- 科学者は、彼らの質問に答えるために、暫定的な説明または仮説を提案します。
- 仮説は、変数間の関係を予測するテスト可能なステートメントです。
4。予測：
- 科学者は、仮説に基づいて特定の予測を行います。これらの予測は、さらなる調査を通じて検証または反論することができるテスト可能なステートメントです。
5。実験：
- 科学者は、予測をテストするための実験を設計および実施します。
- 実験には、科学者が変数を分離および操作して、問題の現象にどのように影響するかを確認できるようにする慎重に制御された条件が含まれます。
6。データの収集と分析：
- 実験中、科学者はデータを収集しますが、これは定量的（数値）または定性的（記述）です。
- 統計的方法を使用してこのデータを分析して、傾向、パターン、および関係を特定します。
7。結論：
- データ分析に基づいて、科学者は仮説について結論を出します。
- 彼らは、彼らの仮説が証拠によって支持されているか反論されているかを決定します。
8。コミュニケーションとピアレビュー：
- 科学者は、科学的出版物、プレゼンテーション、会議を通じて調査結果を伝えます。
- 彼らの研究は、方法論、データ分析、結論を評価する分野の他の科学者によるピアレビューの対象となります。
9。さらなる調査：
- 仮説が裏付けられている場合、科学者は現象の理解を改善するためにさらなる調査を行うことができます。
- 仮説が反論された場合、彼らは観察された現象をよりよく説明するために、新しい仮説を策定するか、既存の仮説を修正することができます。
科学的調査の重要な特性：
- 経験主義： 観察と実験を通じて収集された証拠への依存。
- 客観性： 個人的なバイアスを最小限に抑え、データの公平な解釈を求めて努力します。
- 再現性： 他の科学者が実験を繰り返して結果を確認できるようにします。
- factifiability： 仮説は、実験を通じて間違っていることを証明できる必要があります。
- 懐疑論： 仮定に疑問を投げかけ、主張を支持する証拠を求めます。
注： 科学的方法は反復プロセスです。つまり、科学者は現象の理解を洗練する際にこれらのステップを複数回繰り返すことができます。このプロセスも協力的であり、科学者はしばしば知識を促進するために他の人の仕事に基づいて構築されます。
