1。仮説の定式化：
* 観察： 科学者は、周囲の世界を観察し、パターンや矛盾に気付くことから始めます。
* 質問： この観察は、現象に関する質問につながります。
* 仮説： 仮説は、観察のテスト可能な説明です。これは、質問に対する提案された答えであり、しばしば「if-then」声明として述べられています。
2。仮説をテストします：
* 実験の設計： 科学者は、仮説をテストするための実験を設計します。これには、変数を慎重に制御し、これらの変数を操作する効果を測定することが含まれます。
* データの収集： 実験中、科学者は仮説をサポートまたは反論するデータを収集します。
* データの分析： 収集されたデータは、統計的手法を使用して分析され、テストされた変数の間に有意な関係があるかどうかを判断します。
3。結論を描く：
* 受け入れまたは拒否： 分析に基づいて、科学者は仮説を受け入れるか拒否します。
* 改良または変更： 仮説が拒否された場合、科学者はそれを変更するか、新しいものを策定する必要があるかもしれません。
* ピアレビュー： 研究プロセスには、他の科学者が研究の設計、データ、および結論を評価するピアレビューが含まれます。
4。繰り返して複製：
* 再現性： 科学的研究の重要な側面は、他の科学者が実験の結果を再現できるべきであるということです。これにより、調査結果の妥当性が確保されます。
仮説に関する重要なポイント：
* factifiability： 良い仮説は偽造可能であるため、間違っていることが証明される可能性があります。これは科学的な進歩に不可欠です。
* 暫定： 仮説は絶対的な真実ではありません。それらは、新しい証拠が現れるにつれて修正または置き換えることができる暫定的な説明です。
* 構築知識： 仮説をテストするプロセスは、科学者が徐々に世界をより完全に理解するのに役立ちます。
例：
科学者が、植物がより多くの日光にさらされると背が高くなることを観察したとしましょう。彼らは仮説を策定するかもしれません：「植物がより多くの日光を受ければ、彼らは背が高くなります。」その後、彼らは、さまざまなレベルの日光での植物の成長を比較することにより、この仮説をテストする実験を設計します。
