1。仮説の定式化：
- 仮説は、観察された現象のテスト可能な予測または説明です。それは明確で、具体的で、偽造可能でなければなりません。
- たとえば、「より多くの日光にさらされると、植物は背が高くなります。」
2。実験の設計：
- 独立変数： 実験で操作または変更される要因（たとえば、日光の量）。
- 従属変数： 測定または観察される因子（たとえば、植物の高さ）。
- 制御された変数： 公正な比較（植物の種類、水の量、土壌タイプなど）を確保するために、要因が一定に保たれました。
- コントロールグループ： 治療を受けていないグループ（例えば、標準的な光条件で栽培された植物）。
- 実験グループ： 治療を受けたグループ（たとえば、日光の増加で栽培された植物）。
3。データの収集：
- データは、観察、測定、および記録を通じて体系的に収集されます。
- これには、数値データ（植物の高さなど）、定性的データ（植物の成長の観察など）、または両方の組み合わせが含まれます。
4。データの分析：
- 収集されたデータを分析して、独立変数と従属変数の間に統計的に有意な関係があるかどうかを判断します。
- 統計テストは、偶然に発生する観察された結果の確率を決定するためによく使用されます。
5。結論を描く：
- データ分析に基づいて、科学者は仮説がサポートされているか拒否されているかについて結論を出します。
- データが仮説をサポートする場合、仮説が強化されます。
- データが仮説と矛盾する場合、仮説を修正または拒否する必要があります。
6。レポート結果：
- 科学者は、ピアレビューされた出版物、会議、プレゼンテーションを通じて、科学コミュニティと彼らの調査結果を共有します。
- これにより、実験の複製と仮説のさらなるテストが可能になります。
重要な考慮事項：
* 複製： 実験は、結果が信頼性があり、偶然ではなく信頼できることを確認するために複数回複製する必要があります。
* ピアレビュー： 科学的調査結果は、品質と厳格さを確保するために、この分野の他の専門家によるピアレビューの対象となります。
* factifiability： 良い仮説は偽造可能でなければなりません。つまり、それを反証できる可能性のある結果がなければなりません。
科学的方法は反復的です：
科学的方法は線形プロセスではありません。 多くの場合、1つの実験の結果は新しい質問と仮説につながり、さらなる研究と実験につながります。
