これが故障です：
* テスト可能： 仮説は、実験を通じてテストできる必要があります。これは、それをサポートまたは反論することができるデータを収集できるように十分に具体的でなければならないことを意味します。
* 予測： 仮説は、実験で何が起こるかを予測します。これは、提案された説明に基づいて、予想される結果に関する声明です。
* 変数： 仮説は、研究されている特定の変数とそれらがどのように関連しているかを特定します。原因と効果の関係または変数間の相関を述べるかもしれません。
例：
仮説： 「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。」
* テスト可能： これは、植物の2つのグループを栽培し、1つは日光が豊富な植物のグループを栽培し、もう1つは日陰で成長を測定することでテストできます。
* 予測： 仮説は、より多くの日光にさらされた植物が日陰の植物よりも背が高くなると予測しています。
* 変数： 変数は、日光の量（独立変数）と植物の高さ（従属変数）です。
なぜ実験で仮説が重要なのですか？
* 方向： 仮説は、実験の明確な方向性を提供し、研究者が実験の設計と適切なデータを収集する際に導きます。
* フォーカス： 彼らは、不必要なデータ収集を回避するために、特定の質問に研究を集中するのに役立ちます。
* 解釈： 実験の結果は、仮説に照らして解釈され、それがサポートされているか反論されたかを決定します。
* 理解： テストと改良仮説は、研究されている現象のより深い理解に貢献します。
覚えておいてください、仮説は決して真実であることを証明することはできません。実験を通じて収集された証拠によってのみサポートまたは反論することができます。
