1。データの収集と分析：
* 実験： これは最も一般的な方法です。対照実験は、調査対象の特定の要因を分離してテストすることを目的としています。データは慎重に収集され、分析されます。
* 観察： 場合によっては、自然現象の観察は、仮説をサポートまたは反論するためのデータを提供することができます。
* 既存のデータ： 研究者は、既存のデータセットを分析して、仮説をサポートまたは矛盾するかどうかを確認できます。
2。統計的有意性：
*実験または観察結果の結果は統計的に分析され、観察された効果が研究対象の変数間の偶然の関係または真の関係が原因であるかどうかを判断します。
*統計的に有意な結果は、調査結果がランダムなチャンスによるものではないことを示唆しています。
3。ピアレビューと複製：
*科学的調査結果は通常、ピアレビューされたジャーナルに掲載されており、この分野の他の専門家が方法論、データ分析、結論を精査しています。
*複製が重要です。他の研究者は、実験または観察を独立して再現し、同様の結果を得ることができるはずです。
4。改ざん：
*科学的調査の重要な側面は、仮説を *偽造 *するための試みです。これは、仮説が間違っていることを証明できる証拠を求めることを意味します。
*仮説は、それを偽造しようとする複数の試みに生き残った場合、「強い」と見なされます。
重要なメモ：
* 検証は証明ではありません： 科学は絶対的な意味で物事を証明するものではありません。仮説をサポートまたは反論する強力な証拠を提供します。
* 仮説を変更または拒否することができます： 新しい証拠に基づいて、仮説を完全に改良、修正、または拒否することができます。
* 科学的プロセスは反復的です： 科学的調査は、世界に対する私たちの理解を疑問視、テスト、洗練する継続的なプロセスです。
要約すると、仮説を検証するには：が含まれます
* 慎重に設計された実験または観察を通じて関連するデータを収集します。
* データを統計的に分析して、有意性を評価します。
* 調査結果をピアレビューと複製にさらします。
* 仮説を積極的に偽造しようとしています。
検証のプロセスは厳格であり、科学的理解のための証拠の強力な基盤を構築することを目指しています。
