1。観察： 科学者は、周囲の世界を注意深く観察し、実験、調査、現地調査、またはその他の方法を通じてデータを収集することから始めます。このデータは、定量的（数字）または定性的（説明）にすることができます。
2。質問： 観察に基づいて、科学者は収集したデータに関する質問を定式化します。彼らは、さらなる調査が必要なパターン、傾向、および異常を特定しようとします。
3。仮説： 科学者は、観察された現象について暫定的な説明を提案しています。これらの仮説は、テスト可能で偽造可能でなければなりません。つまり、さらなる実験を通じて間違っている可能性があることを意味します。
4。予測： 彼らの仮説に基づいて、科学者は彼らの仮説が正しいかどうかを観察することを期待することについて予測します。
5。実験： 科学者は、仮説と予測をテストするための実験を設計および実施します。実験は制御する必要があります。つまり、特定の変数を分離してテストするように設計されています。
6。データ分析： 科学者は、実験の結果を収集して分析します。彼らは、統計的方法を使用して、結果が仮説をサポートまたは反論するかどうかを判断します。
7。結論： データ分析に基づいて、科学者は自分の仮説について結論を出します。データが仮説をサポートする場合、それは強化されます。データが仮説に反論する場合、それは修正または破棄する必要があります。
8。コミュニケーション： 科学者は、出版物、プレゼンテーション、会議を通じて、科学コミュニティと彼らの調査結果を共有します。これにより、ピアレビューとさらなる調査が可能になります。
9。反復： 科学的プロセスは反復的です。つまり、新しい発見はしばしば新しい質問や仮説につながることを意味します。観察、質問、および実験のこの一定のサイクルは、科学的進歩を促進します。
これらの手順を超えて、科学者はいくつかの重要なツールとアプローチも使用しています：
* モデル： 科学者は、複雑なシステムと現象を表すために、モデル（物理的、数学的、または概念的）を作成します。これらのモデルは、物事がどのように機能するかを理解し、予測するのに役立ちます。
* 理論： 仮説が証拠によって繰り返し支持され、広範囲の現象を説明する場合、それは理論の状態に昇格することができます。理論は、自然界を理解するためのフレームワークを提供します。
* コラボレーション： 科学は共同の努力です。科学者はしばしば協力して専門知識、リソース、アイデアを共有し、より堅牢で包括的な説明につながります。
データに関する説明の開発は、厳密なテスト、批判的思考、および客観性へのコミットメントを含む継続的なプロセスです。科学的調査の原則に従うことにより、科学者は私たちの周りの世界を理解し、宇宙の理解に貢献することができます。
