1。科学的方法を理解する
科学的方法は、私たちの周りの世界を理解するための体系的なアプローチです。それは関係します：
* 観察： 興味深いものや珍しいことに気づきます。
* 質問： あなたの観察に関する質問を策定します。
* 仮説： あなたの観察の可能な説明を提案します。
* 実験： あなたの仮説がサポートされているかどうかを確認するためのテストの設計と実施。
* 分析： 実験の結果を調べます。
* 結論： 分析に基づいて結論を出します。
2。一般的な問題領域：
a）偏った観察：
* 問題： あなたの最初の観察は、あなたの既存の信念や期待の影響を受ける可能性があります。
* 解決策： 客観的に、先入観なしに観察してみてください。複数のオブザーバーは、バイアスを減らすのに役立ちます。
b）曖昧または不明確な質問：
* 問題： あなたの質問があまりにも広く、または定義が不十分な場合、意味のある実験を設計することはできません。
* 問題： 現在のテクノロジーでは質問が答えられない場合があります。
* 解決策： あなたの質問を具体的で測定可能で、集中させます。
c）テスト不可能な仮説：
* 問題： 仮説は偽造可能でなければなりません - それが間違っていることを証明する可能性のある実験を設計することは可能です。
* 解決策： 仮説が明確な予測に基づいていることを確認してください。
d）欠陥のある実験設計：
* 問題： 実験設計が不十分な場合、結果が不正確または誤解を招く結果につながる可能性があります。一般的な問題は次のとおりです。
* 対照群の欠如： テストされている治療を受けていないグループは、比較に必要です。
* 交絡変数： テストしている変数だけでなく、結果に影響を与える可能性のある他の要因。
* 小さなサンプルサイズ： 結果は、より大きな人口を代表していないかもしれません。
* 解決策： 実験を慎重に計画し、可能な交絡変数を検討し、適切なサンプルサイズを使用します。
e）不完全または誤解された分析：
* 問題： あなたの仮説に合わないデータを無視したり、統計的有意性を誤って解釈したりします。
* 解決策： 分析を徹底的にし、適切な統計的方法を使用し、あなたの期待があなたの解釈に影響を与えないでください。
f）過剰な一般化または複製の欠如：
* 問題： 単一の実験に基づいて結論を引き出すか、結果の一貫性を確保するために実験を繰り返すことに失敗しました。
* 解決策： 実験を複数回再現して、調査結果に対する自信を高めます。
3。プロセス中の問題の発見：
* 批判的思考： あなたの仮定に疑問を投げかけ、代替の説明を探してください。
* ピアレビュー： 潜在的な欠陥を特定するために、他の人にあなたの仕事をレビューさせてください。
* 変化への開放性： 証拠が必要であることが示唆されている場合は、あなたの仮説または実験設計を修正することをいとわない。
例：
植物が日陰で背が高くなることを観察してみましょう。植物はより多くの水を得るので、植物が日陰で背が高くなると仮定するかもしれません。
問題： この仮説はあいまいであるため、テストできません。
解決策： より具体的にする必要があります。 代わりに、「日陰で栽培されている植物は、完全な太陽の下で栽培された植物よりも高い水分を持つでしょう」という仮説を立てることができます。これは、さまざまな条件で栽培された植物の水分量を測定できるため、テスト可能です。
覚えておいてください： 科学的方法は、継続的な改良のプロセスです。問題を特定し、それらに対処することは、プロセスの重要な部分です。
