科学的方法：
1。観察： 科学者は周囲の世界を観察し、パターン、異常、または興味深い現象に気づきます。これは、直接観察または既存のデータのレビューです。
2。質問： 彼らの観察に基づいて、科学者は彼らが答えたい質問を定式化します。
3。仮説： 彼らは、仮説と呼ばれる観察された現象の可能な説明を提案します。この仮説は、テスト可能で偽造可能でなければなりません。
4。予測： 仮説から、彼らは仮説が真であるかどうかを観察することを期待することについて特定の予測を行います。
5。実験： 科学者は、予測をテストするための実験を設計および実施します。これには、変数の操作とデータの収集が含まれます。
6。分析： 収集されたデータは、仮説をサポートまたは反論するかどうかを確認するために分析されます。
7。結論： 科学者は分析に基づいて結論を導きます。データが仮説をサポートしている場合、それは強化されます。そうでない場合、仮説を修正または拒否する必要があります。
8。通信： 科学者は、出版物、会議、またはその他のコミュニケーション形態を通じて、科学コミュニティと彼らの調査結果を共有します。
その他の科学的調査方法：
* 記述研究： この方法は、変数を操作することなく現象または人口の記述に焦点を当てています。例には、調査、ケーススタディ、観察研究が含まれます。
* 相関研究： この方法では、2つ以上の変数間の関係を調査します。原因と効果は確立されませんが、潜在的な関連性を特定できます。
* 実験研究： これは、因果関係を確立するためのゴールドスタンダードです。独立変数を操作し、従属変数に対するその効果を測定することが含まれます。
* モデリング： 科学者は、モデル（数学、コンピューターシミュレーション、または物理）を使用して、複雑なシステムを表し、予測を行います。
* データ分析： ビッグデータの台頭により、科学者は洗練された統計的手法とデータマイニングにますます依存して、大規模なデータセットを分析し、意味のある洞察を抽出しています。
重要な考慮事項：
* 複製： 科学的発見が信頼できると見なされるためには、他の科学者によって複製される必要があります。
* ピアレビュー： 出版前に、科学研究は通常、その分野の他の専門家によってレビューされ、その品質と妥当性を確保します。
* 倫理： 科学者は、参加者、動物、環境の幸福を確保するために、倫理的ガイドラインに縛られています。
要約すると、科学者は幅広い方法を使用して、周囲の世界を調査します。科学的方法は基本的な枠組みとして機能し、他のアプローチは特定の種類の研究のための特殊なツールを提供します。すべての方法は、客観性、厳密さ、および真実を求めることへのコミットメントの原則によって導かれます。
