1。研究の質問：
* 明確に定義されています： 実験は、特定の測定可能な質問に対処する必要があります。
* テスト可能： 仮説を支持または反論するために証拠を収集することが可能であるべきです。
2。仮説：
* テスト可能な予測： 研究の質問に対する可能な答えを提案する声明。
既存の知識に基づく * 仮説は、既存の研究または観察に基づいている必要があります。
* 改ざん： 仮説を反証できるデータを収集することが可能であるべきです。
3。独立変数：
* 操作される因子： これは、研究者が意図的に変更する変数です。
* 原因： 独立変数は、従属変数に影響を与えると予想されます。
4。従属変数：
* 測定される因子： これは、独立変数に応じて変更されると予想される変数です。
* 効果： 従属変数は、実験の結果です。
5。コントロールグループ：
* 比較のためのベースライン： 独立変数の治療または操作を受けていないグループ。
* 独立変数の効果を分離するのに役立ちます： 対照群を実験グループと比較することにより、研究者は、従属変数の変化が独立変数または他の要因によるものであるかどうかを判断できます。
6。実験グループ：
* 治療を受けます： 独立変数の操作にさらされているグループ。
* コントロールグループと比較するデータを提供します： これにより、研究者は独立変数が大きな効果をもたらすかどうかを確認できます。
7。ランダム化：
* バイアスを最小化： 参加者は、グループ間の違いが既存の特性によるものではないことを確認するために、グループにランダムに割り当てられます。
* 一般化可能性： ランダム化により、結果がより広い母集団に適用される可能性が高くなります。
8。複製：
* 信頼性を確保する： 結果が一貫していることを確認するために、実験を複数回繰り返す必要があります。
* ランダムエラーの影響を減らします： 実験を繰り返すことで、研究者は結果が偶然に起因していないと確信することができます。
9。データの収集と分析：
* 厳密で体系的： データは、バイアスとエラーを最小限に抑える方法で収集する必要があります。
* 適切な統計方法： データは、収集されたデータの種類に適した方法を使用して分析する必要があります。
10。結論：
* 調査結果を明確に述べています： 実験の結果は、明確で簡潔な方法で要約する必要があります。
* 調査結果の意味について説明します： 結論は、調査結果を研究の質問と仮説に関連付ける必要があります。
11。倫理的考慮事項：
* 参加者に対する敬意： 実験は倫理的に行われ、すべての参加者の安全性と幸福を確保する必要があります。
* インフォームドコンセント： 参加者は、実験に参加することのリスクと利点について十分に通知する必要があります。
* 機密性とプライバシー： 参加者のデータは、機密と保護された状態に保つ必要があります。
これらのコンポーネントを慎重に検討することにより、研究者は科学的に健全で倫理的な実験を設計および実施できます。
