実験用のツール：
* 機器： これには、顕微鏡、分光計、遠心分離機、インキュベーター、バランス、ビーカー、フラスコ、ピペット、温度計などが含まれます。特定の機器は、実験の性質に依存します。
* センサーとデータロガー： これらのデバイスは、データを自動的に測定および記録するために使用されます。例には、温度センサー、圧力センサー、pHメーター、光センサーが含まれます。
* ソフトウェア： 科学者は、データ分析、視覚化、統計分析、およびシミュレーションのために特殊なソフトウェアを使用します。
* 実験動物： 生物学的研究では、科学者はしばしばマウス、ラット、フルーツハエなどの実験動物を使用して生物学的プロセスを研究します。
データ収集の手法：
* 観察： 実験の変化を慎重に観察し、記録します。
* 測定： 機器を使用して、長さ、重量、温度、体積などなどの変数を定量化します。
* サンプリング： より大きな集団の代表的な部分を勉強する。
* 調査とアンケート： 調査やアンケートを通じて人からデータを収集します。
* インタビュー： 定性的データを取得するために詳細な会話を実施します。
* フィールドワーク： 自然環境または現実世界の設定でデータを収集します。
成功する実験のための重要な要素：
* コントロールグループ： 検査対象の治療または変更を受けないグループであり、科学者が結果を比較し、研究対象の変数の効果を分離できるようにします。
* 独立変数： 科学者が実験の操作または変化がする要因。
* 従属変数： 独立変数の変化に応じて測定または観察される因子。
* 定数： 公正な比較を確実にするために、実験全体で同じように保たれている要因。
ツールとテクニックの使用方法の例：
* 植物の成長に対する新しい肥料の効果を研究する生物学者： 彼らはバランスを使用して、植物の重量を測定し、定規が高さを測定し、データロガーが温度と湿度を記録することができます。
* 新しい抗生物質の有効性をテストする化学者： 彼らは、細菌の成長を観察するために顕微鏡を使用し、細菌密度を測定する分光光度計、細菌を培養するペトリ皿を観察するかもしれません。
重要な注意： 科学者は常に、実験が再現可能であることを確認するよう努めています 、つまり、他の科学者が実験を繰り返して、同様の結果を得ることができることを意味します。これは、調査結果に対する自信を構築するのに役立ちます。
