1。既存の知識：
* 以前の研究： 彼らは、彼らの関心分野に関連する既存の科学文献を掘り下げています。これには、他の科学者からの研究、理論、データが含まれます。
* 確立された理論： 彼らのトピックに関連する現在の科学理論を理解することは、フレームワークと潜在的な出発点を提供します。
* 観測： 科学者は、彼らが興味を持っている自然界や現象を注意深く観察します。これらの観察は、他の人によって収集されたデータを通じて直接的、実験、または間接的です。
2。ギャップの識別：
* 未回答の質問： 科学者は、既存の知識が不完全であるか、矛盾する結果が存在する領域を探します。これらのギャップは、新しい質問と仮説を策定するための基盤となります。
* 型破りなアイデア： また、既存のパラダイムに挑戦する型破りなアイデアや視点を検討することもできます。
3。仮説の形成：
* テスト可能な予測： 仮説は、レビューされた情報に基づいたテスト可能な予測です。これは、潜在的な関係や現象に関する声明です。
* 具体的で測定可能： 優れた仮説は具体的かつ測定可能である必要があります。つまり、実験や観察を通じてテストできます。
例：
科学者が植物の成長に対する肥料の影響を研究しているとしましょう。仮説を策定する前に、彼らは次のとおりです。
* レビュー： 植物の成長と肥料に関する既存の研究。
* 観察： さまざまな種類の植物とその成長パターン。
* ギャップを識別する： おそらく、特定のタイプの肥料や特定の植物種への影響に関する研究はないでしょう。
* 仮説を定式化： 「肥料Xを植物Yに適用すると、その成長率は肥料のない植物と比較して大幅に増加します。」
重要な注意： 既存の知識を確認することは、盲目的にそれを受け入れることを意味しません。科学者は、以前の研究の品質、方法論、および結論を批判的に分析し、評価して、堅実な基盤の上に構築します。
