1。観察と好奇心：
* 質問： これが科学的調査の基盤です。科学者は周囲の世界を観察し、パターン、異常、または興味深い現象に気づきます。これは好奇心を刺激し、質問につながります。
* 情報の収集： 科学者は、文献レビュー、科学データベース、専門家との相談を通じて、このトピックに関する既存の知識を研究しています。
2。背景研究：
* 現在の知識の理解： 仮説を立てる前に、科学者はこの主題についてすでに知られていることを理解する必要があります。これにより、彼らは知識のギャップを特定し、新しい発見のための潜在的な分野を特定するのに役立ちます。
* 既存のデータの分析： 以前の研究と実験を研究することは、関連する変数、関係、潜在的な原因に関する洞察を提供することができます。
3。パターンと関係の識別：
* データ分析： 観察または実験からのデータを調べると、科学者は変数間の傾向、相関、潜在的な関係を特定することができます。
* 接続の作成： 科学者は知識と批判的思考スキルを使用して、観察されたパターンを既存の理論に結び付けたり、新しい説明を提案したりします。
4。テスト可能な仮説の策定：
* 予測の開発： 仮説は、観察された現象の可能な説明を提案するテスト可能な声明です。具体的で測定可能で、偽造可能でなければなりません。
* 変数の定義： 仮説は、多くの場合、提案された関係をテストするために、独立した（操作）および依存（測定）変数を特定することが含まれます。
5。ロジックと推論の適用：
* 帰納的推論： このタイプの推論には、特定の観察から一般的な結論を導き出すことが含まれます。科学者はパターンを観察し、それを説明する仮説を提案するかもしれません。
* 演ductive的推論： このタイプの推論は、一般原則を使用して特定の予測を行います。科学者は、確立された理論または法律を使用して、テストできる特定の結果を推定できます。
6。フィードバックとコラボレーションの探求：
* アイデアの議論： 科学者はしばしば、フィードバックを得て考えを洗練するために、同僚、メンター、または他の研究者と自分の仮説について話し合います。
* コラボレーション： さまざまな分野の他の科学者と協力すると、貴重な洞察と視点が提供され、より堅牢で包括的な仮説につながります。
例：
科学者が窓の近くで植物がより良く成長することを観察したとしましょう。科学者は、「より多くの日光にさらされると植物が背が高くなる」という仮説を定式化するかもしれません。この仮説は、テスト可能で、具体的で、測定可能です。科学者は、さまざまな光条件で植物の成長を比較することにより、この仮説をテストする実験を設計することができました。
仮説を形成することは、これらのステップの組み合わせを含む反復プロセスであることを忘れないでください。科学者は、新しい情報を収集し、実験を実施する際に、彼らの仮説を常に修正し、改良します。
