1。問題を定義します：
* 何を理解しようとしているのですか？ 具体的に。たとえば、「なぜ日当たりの良い場所で植物が背が高くなるのですか？」
* この質問にどのような観察または既存の知識があなたを導きますか？ これは、コンテキストを確立するのに役立ちます。
2。バックグラウンド調査を収集する：
* 既存の科学文献を探索： あなたのトピックについて他の研究者が何を発見しましたか？確立された理論やモデルはありますか？
* 知識のパターンとギャップを探してください： 理解が不足しているか、研究が新しい洞察に貢献できる領域を特定します。
3。テスト可能なステートメントを策定：
* 明確で簡潔な予測として仮説を述べてください。 仮説は、実験またはさらなる研究を通じてテストできる提案された説明であるべきです。
* 「if ... then ...」形式：を使用します これにより、仮説を構築するのに役立ち、調査している原因と効果の関係を強調します。 例えば：
* "if 植物はより多くの日光にさらされます、それから 彼らは背が高くなるでしょう。」
* "if 新薬が投与されます、 then 病気の症状は改善します。」
4。変数を識別します：
* 独立変数： 実験で操作または変更する要因（たとえば、日光の量）。
* 従属変数： 操作の効果を確認するために測定する要因（植物の高さなど）。
* 制御された変数： 公正なテスト（植物の種類、水の量など）を確保するために一定の要因。
5。 「帰無仮説」を考慮してください：
* 仮説の反対。 多くの場合、これはあなたが勉強している変数の間に関係がないという声明です。
*例：「異なる量の日光にさらされる植物の間に植物の高さに違いはありません。」
* 帰無仮説は、あなたがあなたの実験で反証しようとするものです。
重要なヒント：
* シンプルで集中してください。 最初の仮説では、複雑な言語と複数の変数を避けてください。
* テスト可能にします。 あなたの仮説は、科学的方法（実験、観察、データ収集）を通じてテストできる必要があります。
* 具体的です。 曖昧さを避けるために、正確な言語を使用してください。
* リビジョンに開放されています。 より多くのデータを収集したり、問題についてもっと学んだりするときに、仮説を変更する必要がある場合があります。
例：
問題： なぜ一部の人々はアレルギーを発症するのですか？
仮説： 「個人が幼少期に特定のアレルゲンにさらされている場合、人生の後半でアレルギーを発症する可能性が高くなります。」
覚えておいてください： 仮説は科学的調査の出発点です。これは、研究を通じてテストして洗練するという提案された説明です。
