これがどのように機能しますか：
* 観察： 科学者は、実験の結果を注意深く観察します。彼らはデータを収集し、それを分析し、パターンや異常を探します。
* 推論： 彼らの観察に基づいて、科学者は推論をします。これらは、データから引き出された解釈または結論です。彼らは、なぜ結果が彼らのやり方で判明したのかを説明しようとします。
* 変更： 推論が実験が最適に設計されていないことを示唆している場合、または新しい質問を提起する場合、科学者は実験手順を変更します。これには次のことが含まれる場合があります。
* テスト対象の変数の変更： 結果が変数が十分に制御されていないことを示唆している場合、実験を調整してより良く分離する可能性があります。
* 測定技術の改善： データが信頼できない場合、より正確な機器またはテクニックを使用する場合があります。
* 新しいコントロールの導入： 彼らは、実験グループと比較するためにコントロールグループを追加するかもしれません。
* 実験の繰り返し： 時々、科学者は変更を使用して実験を繰り返して、結果が異なるかどうかを確認します。
例：
科学者が植物の成長に対するさまざまな肥料の効果をテストしているとしましょう。彼らは、あるグループの植物が他のグループよりもはるかに高く成長することを観察しています。しかし、彼らはまた、これらの植物が誤ってより頻繁に水をやられていることに気づきます。
推論： 科学者は、肥料ではなく余分な散水が成長の増加に責任を負う可能性があると推測します。
変更： 科学者は、すべてのグループが同じ量の水を受け取るようにすることにより、手順を変更します。
本質的に、推論は、科学者が実験手順を改良し、最終的に彼らが勉強している現象をより深く理解することを導く石の踏み台のようなものです。
