証拠の種類
* 観測：
* 直接観察： 仮説に直接関連する何かを見たり、聞いたり、触れたり、匂いを嗅いだり、味わったりします。例：さまざまな照明条件での植物の成長を観察します。
* 間接的な観察： ツールまたは機器を使用して、直接観察できない可能性のあるデータを収集します。例：顕微鏡を使用して細胞分裂を観察するか、温度変化を測定する温度計を使用します。
* 実験データ：
* 定量データ： 長さ、体重、時間、温度などの数値測定。このタイプのデータは、傾向を分析し、比較するのに最適です。
* 定性的データ： しばしば言葉で表現される記述情報は、何かの質や特性を説明しています。このタイプのデータは、豊富な説明とコンテキストを提供できます。
* 既存のデータ：
* 文献レビュー： 仮説に関連する既存の科学研究の分析と要約。
* データセット： 気候データ、人口統計、地質調査など、公開されているデータセットを利用します。
* モデリング：
* コンピューターシミュレーション： 仮想モデルを作成して、予測をテストし、仮説に関連するさまざまなシナリオを調査します。
* 数学モデル： 方程式と式を使用して、変数間の関係を表し、予測を行います。
科学的方法
科学者は科学的方法を使用して証拠を収集し、仮説をテストします。
1。観察： 現象に注意するか、質問してください。
2。仮説： 観察のテスト可能な説明を定式化します。
3。実験： 仮説をテストするための実験を設計および実施します。
4。データ分析： 実験の結果を分析します。
5。結論： データに基づいて結論を描き、仮説がサポートされているか反論されているかを判断します。
重要な考慮事項：
* 信頼性： 証拠は正確で繰り返し可能である必要があります。
* 妥当性： 証拠は関連するものであり、仮説に直接対処する必要があります。
* 客観性： 科学者は、公平であり、観察とデータ分析のバイアスを避けるよう努めています。
例：
仮説は、「植物は日陰よりも直射日光で背が高くなる」ということです。
* 観測： 日当たりの良い地域で植物の成長を観察します。
* 実験データ： さまざまな量の日光で制御された条件で植物の高さを測定します。
* 既存のデータ： 植物の成長と日光に関する科学文献をレビューします。
* モデリング： 軽い強度に基づいて植物の成長を予測するためのコンピューターシミュレーションを作成します。
このすべての証拠を分析することにより、科学者は仮説がサポートされているか、修正する必要があるかどうかを判断できます。
