プロセスの内訳は次のとおりです。
1。仮説: 変数間の関係に関するテスト可能な予測。
2。実験: 仮説をテストするために設計された制御された手順。これには次のことが含まれます。
* 操作変数: 科学者は、1つ以上の変数を変更して、別の変数に影響するかどうかを確認します。
* データの収集: 科学者は、実験の結果を慎重に観察し、記録します。
* データの分析: 科学者は、収集されたデータを調べて、仮説をサポートまたは反論するかどうかを判断します。
データ収集の重要な側面:
* 精度: データは、意味のある結論を引き出すために正確かつ信頼できる必要があります。
* 客観性: 科学者は客観的であり、データを収集して解釈する際にバイアスを避けなければなりません。
* 適切なツールと方法: 適切なツールとテクニックを使用すると、データの品質が保証されます。
* 複製: 結果を確認するには、実験を再現可能にする必要があります。
データを収集および分析することにより、科学者は仮説の妥当性を評価し、証拠に基づいて結論を引き出すことができます。