1。研究の質問の定義：
* 観察と好奇心： 科学者は、周囲の世界の観察や既存の知識のギャップから始まります。彼らが答えることを目指しているこれらの火花の質問。
* 文献レビュー： 彼らは、既存の知識を理解し、さらなる調査が必要な領域を特定するために、彼らの質問に関連する以前の研究と理論を広く研究しています。
2。仮説の定式化：
* テスト可能な予測： 研究の質問と既存の知識に基づいて、科学者は変数間の関係に関するテスト可能な予測である仮説を開発します。
* 変数の識別： 彼らは、独立（操作）および依存（測定）変数を含む、研究する変数を明確に定義します。
3。実験/研究の設計：
* 実験設計： 科学者は、実験または研究を慎重に計画して、仮説を効果的にテストすることを確認します。これには、適切な方法、サンプリング手法、コントロールグループ、および倫理的考慮事項の選択が含まれます。
* データ収集方法の選択： 変数と研究の質問に基づいて、彼らは最も適切なデータ収集方法を選択します。これらには以下が含まれます。
* 定量的方法： 実験、調査、アンケート、機器を使用して物理的な量を測定します。
* 定性的方法： インタビュー、フォーカスグループ、観察、テキストまたは画像の分析。
4。データ収集ツールの選択：
* 特定の機器： 科学者はツールを使用して、温度計、顕微鏡、分光計、ソフトウェアプログラムなどの特定の変数を測定します。
* 調査機器： 個人からのデータを収集するために、それらは関連性があり、信頼性があり、有効なアンケートまたは調査手段を開発します。
* サンプリング手法： 大規模な集団を研究するとき、彼らはサンプリング手法を利用して、データの代表性を確保します。
5。パイロットと改良：
* データ収集のテスト： 完全な調査の前に、彼らはデータ収集方法をテストして問題を特定し、データの有効性と信頼性を確保することができます。
* 結果に基づく調整： 必要に応じて、パイロットの結果に基づいて、機器、アンケート、または手順を変更する場合があります。
6。進行中のデータ収集：
* 計画に続く： 実験または研究を通して、科学者は事前に決定された計画に従って細心の注意を払って収集します。
* 記録の維持： コンテキスト、時間、潜在的なエラーまたはバイアスのソースなど、データの詳細な記録を保持しています。
7。データの分析と解釈：
* 統計分析： 定量的データの場合、科学者は統計的手法を使用してデータを分析し、その仮説がサポートされているかどうかを判断します。
* 定性分析： 定性的データについては、テーマ分析、コンテンツ分析、またはその他の手法を使用して、パターンと洞察を特定します。
8。結論を描く：
* 報告結果： 科学者は、レポート、プレゼンテーション、または出版物で調査結果を伝え、透明性と再現性を確保します。
* さらなる研究： 彼らの研究の結論は、しばしば新しい質問につながり、さらなる研究を刺激します。
全体として、科学者は、自然界に関する正確な洞察と知識を得ることを目指して、関連性があり、信頼性があり、有効で、公平な情報を収集するよう努めています。
