1。経験的データ：
* 観測： 自然界における現象の直接観察。
* 実験： 仮説をテストするために設計された対照研究。
* 測定： 科学機器を使用して取得した定量的データ。
2。既存の科学文献：
* 査読付き出版物： この分野の専門家によって厳しいレビューを受けた評判の良い科学雑誌に掲載された研究記事。
* 科学的コンセンサス： 入手可能な証拠に基づいた特定の分野の科学者の大多数の間の合意。
3。数学モデル：
* 統計分析： 数学ツールを使用してデータを分析し、結論を導き出します。
* コンピューターシミュレーション： 仮説をテストし、結果を予測するモデルを作成します。
4。論理的推論と控除：
* 推論： 利用可能な証拠に基づいて結論を描く。
* 視床控除法： 仮説を開発し、実験と観察を通してそれをテストします。
重要な考慮事項：
* 信頼性と妥当性： 証拠は、信頼できる（一貫性があり正確で）有効でなければなりません（測定することを意図したものを測定）。
* 客観性： 証拠は、バイアスを避けて、客観的な方法で提示されるべきです。
* 複製可能性： 実験と観察の結果は、他の科学者が繰り返し可能でなければなりません。
例：
* クレーム： 気候変動が起こっています。
* 証拠： 世界中からの温度測定、氷のコアデータ、海面の変化、およびトピックに関する科学的コンセンサス。
* クレーム： ワクチンは安全で効果的です。
* 証拠： 大規模な臨床試験、長期観察研究、およびワクチン接種による広範な害を示唆する証拠の欠如。
要約すると、科学的主張は、経験的データ、既存の科学的知識、論理的推論、数学的モデリングの組み合わせに基づいています。
