1。仮説の定式化：
*仮説は、現象に関するテスト可能な予測です。それはしばしば「if-then」声明として述べられています。たとえば、「肥料の量を増やすと、植物はより背が高くなります。」
2。実験の設計：
*科学者は、仮説をテストするために実験を慎重に設計します。これには、変数の識別、外部要因の制御、およびデータの収集が含まれます。
3。データの収集：
*実験が実施され、データが収集されて分析されます。このデータは、定量的（数字）または定性的（説明）である場合があります。
4。統計分析：
*統計テストは、観察された結果が偶然に発生した可能性を判断するために使用されます。これは、「p値」の概念が登場する場所です。P値は、帰無仮説（効果がないという仮説）が真である場合、データを観察する確率です。
*低いp値（通常0.05未満）は、観察された結果が偶然に発生する可能性が低く、仮説がサポートされていることを示唆しています。
5。 結果の解釈と結論の描画：
*統計分析に基づいて、科学者は証拠が仮説を支持するか反論するかを決定します。
*彼らは：
* 仮説を拒否する： p値が高い場合（0.05を超える）、結果は偶然に起因する可能性が高く、仮説は拒否されます。
* 仮説を拒否しない： p値が低い場合（0.05未満）、結果は統計的に有意であり、仮説がサポートされていることを示唆しています。これは必ずしも仮説が「真」であることを意味するわけではないことに注意することが重要です。それは単に証拠がそれを支持することを意味します。
重要な考慮事項：
* 科学的厳密さ： 実験は、信頼できる結果を確実にするために、科学的な厳密さで設計および実施する必要があります。
* 複製： 他の科学者は、実験を再現し、同様の結果を得ることができるはずです。これは、調査結果の妥当性を確保するのに役立ちます。
* ピアレビュー： 研究結果は、公開される前に、この分野の他の科学者によってしばしばレビューされます。これにより、品質と正確さを確保するのに役立ちます。
要約すると、科学者は仮説を「受け入れる」ことはしませんが、彼らは彼らの予測をサポートまたは反論するかどうかを判断するために厳格なテストを通じて証拠を収集します。 仮説を拒否または拒否しないという決定は、統計的意義と証拠の強さに基づいています。
