1。実験の再検討：
* エラーを探してください： 実験設計、データ収集、または分析に欠陥がありましたか？制御されていない変数はありましたか？
* 実験を繰り返します： 細部に注意して実験を繰り返すと、潜在的なエラー源を特定するのに役立ちます。
* 代替説明を検討： 結果が仮説をサポートしなかった他の理由はありますか？
2。仮説を変更します：
* 仮説を改良します： 結果に基づいて、観察をよりよく反映するように仮説を変更または調整できますか？
* 新しい仮説を策定： 結果は、まったく新しい、より正確な仮説につながる可能性があります。
3。データを分析します：
* パターンを探してください： 元の仮説がサポートされていない場合でも、データは他の興味深い傾向や関係を明らかにする可能性があります。
* データを視覚化： グラフとチャートの作成は、生データでは明らかではない可能性のあるパターンを特定するのに役立ちます。
4。 コミュニケーションとコラボレーション：
* 同僚と話し合う： 他の科学者と調査結果を共有すると、新しい視点や洞察につながる可能性があります。
* 結果を公開： 仮説が裏付けられていなくても、調査結果を公開することは科学的知識ベースに貢献します。
キーテイクアウト： 仮説をサポートしないことは失敗ではありません！それは科学的プロセスにおける貴重なステップです。科学者は、研究の質問を学び、理解し、洗練することができます。科学は継続的な探求と改良に関するものであり、拒否された仮説は新しい発見と進歩につながる可能性があります。
