1。観察と質問：
* 観察： あなたの周りの世界を注意深く観察することから始めてください。パターン、異常、またはあなたが理解していないことに注意してください。
* 質問： あなたの観察に基づいて明確で具体的な質問を定式化します。何に興味がありますか？何を知りたいですか？
2。仮説形成：
* 教育を受けた推測： あなたの質問に対するあなたの観察または答えの可能な説明を提案してください。これはあなたの仮説であり、テスト可能な予測です。
* 理論的根拠： 仮説が真実であると思う理由を明確に説明してください。あなたのアイデアをサポートする既存の知識や証拠は何ですか？
3。実験設計：
* 仮説をテスト： あなたの仮説をテストするための制御された実験を作成します。これはつまり：
* 独立変数： あなたが操作している要因（変更）。
* 従属変数： 測定または観察している要因は、独立変数に応答して変化するかどうかを確認します。
* コントロールグループ： 比較のためのベースラインとして役立つ治療（独立変数）を受け取らないグループ。
* 複製： 実験を複数回繰り返して、結果の信頼性を高めます。
4。データの収集と分析：
* 正確な測定： 適切なツールとユニットを使用して、データを慎重かつ体系的に収集します。
* データ組織： データを簡単に分析できるようにするテーブル、グラフ、またはその他の形式でデータを整理します。
* 解釈： データを分析します。結果はあなたの仮説をサポートしていますか？予期せぬ傾向やパターンはありますか？
5。結論とコミュニケーション：
* 要約： 調査結果を要約し、仮説がサポートされているか反論されたかを説明してください。
* 説明： エラーまたは制限の潜在的なソースを考慮して、結果について考えられる説明を提供します。
* 通信： プレゼンテーション、レポート、または出版物を通じて、結果や結論を他の人と共有してください。
追加の考慮事項：
* ピアレビュー： 科学コミュニティは、妥当性と厳密さを確保するために、研究結果をレビューすることがよくあります。
* さらなる研究： あなたの結論は、新しい質問につながる可能性があるか、追加の研究を促します。
例：
質問： 日光は豆植物の成長に影響しますか？
仮説： 日光の下で栽培された豆の植物は、日陰で栽培されている植物よりも背が高くなります。
実験：
* 独立変数： 日光の量（日光と日陰）。
* 従属変数： 豆植物の高さ。
* コントロールグループ： 日陰で栽培された豆の植物。
データ収集： 植物の高さを定期的に測定します。
分析： 各グループの植物の平均高さを比較してください。
結論： データに基づいて、仮説がサポートまたは反論されます。
覚えておいてください： 科学は反復プロセスです。 仮説を修正したり、実験を改善したり、途中でより多くのデータを収集する必要がある場合があります。
