1。観察： 科学者は周囲の世界を観察し、説明が必要な現象や問題を特定します。
2。仮説の定式化： 彼らの観察に基づいて、彼らは暫定的な説明、テストできる声明を提案します。 この声明は偽造可能である必要があります。つまり、それが間違っていることを証明できる潜在的な観察がなければなりません。
3。実験の設計： 科学者は、仮説をテストするために制御された実験を作成します。これには、変数の操作、データの収集、および実験が再現可能であることを確認することが含まれます。
4。データの収集と分析： データは実験から収集され、慎重に記録され、統計的方法を使用してパターンと関係を探すことができます。
5。結論を描く： 分析に基づいて、科学者はデータが仮説をサポートするか反論するかを決定します。彼らは彼らの仮説の妥当性を評価し、彼らの実験の潜在的な制限を特定します。
6。結果の通信： 科学者は、ピアレビューされた出版物、会議、その他のコミュニケーション形態を通じて、調査結果を共有しています。これにより、他の科学者が自分の仕事を精査し、実験を潜在的に複製することができます。
仮説のテストに関する重要なポイント：
* コントロールグループ： ほとんどの実験には、研究対象の治療や操作を受けていない対照群が含まれ、実験グループとの比較が可能です。
* 変数： 実験には、独立変数を操作し、従属変数を測定して、それらがどのように関連しているかを確認することが含まれます。
* 複製： 実験を複数回繰り返すと、結果が偶然ではなく信頼できることを確認するのに役立ちます。
* 統計的有意性： 統計テストは、観察された違いが統計的に有意であるか、ランダムなチャンスによるかどうかを判断するのに役立ちます。
重要な考慮事項：
* バイアス： 科学者は、客観的で信頼できる結果を確保するために、実験のバイアスを避けるよう努めています。
* 倫理： 人間または動物を含む実験は、倫理的に適切な保護手段で行わなければなりません。
* 開放性と透明性： 科学的方法は、方法、データ、結論のオープンで透明な通信に基づいています。
仮説のテストは反復プロセスです。仮説が裏付けられている場合、それを改良するにはさらなる研究が必要になるかもしれません。拒否された場合、新しい仮説が定式化され、テストされる可能性があります。科学的方法は、科学的進歩を促進する絶えず進化するプロセスです。
