1。問題の定義：
*どんな質問に答えようとしていますか？
*何を学びたいですか？
2。仮説の定式化：
*これは、変数間の関係に関するテスト可能な予測です。
*それは通常、「if、then」ステートメントとして述べられています。
3。実験の設計：
*どのような変数を操作しますか（独立変数）？
*どのような変数を測定しますか（従属変数）？
*独立変数の効果を分離するためにどのようなコントロールを使用しますか？
*データをどのように収集および分析しますか？
*参加者または試験はいくつありますか？
4。実験の実施：
*デザインで概説した手順に注意してください。
*データ収集において一貫性があり正確になります。
*観察と測定値を記録します。
5。データの分析：
*適切な統計的方法を使用して、調査結果を要約します。
*データのパターンと傾向を探します。
6。結論を描く：
*あなたの調査結果はあなたの仮説をサポートまたは反論しますか？
*あなたの結果の意味は何ですか？
*あなたの研究に制限はありますか？
7。結果の報告：
*他の人にあなたの発見を明確かつ簡潔に伝えます。
*結果を説明するには、図、表、グラフを使用します。
簡単に言えば、実験を実施することは次のようなものです。
* 質問をする： これを行うとどうなりますか？
* 推測をする： これが起こると思います。
* 推測のテスト： あなたの推測が正しいかどうかを確認するために何かをしています。
* 結果を見る： あなたの推測は正しいか間違っていることが判明しましたか？
* 学んだことを共有： あなたの発見について他の人に伝えます。
例：
質問： 音楽を聴くことはランニングパフォーマンスを改善しますか？
仮説： ランナーが音楽を聴くと、ランニング速度が上昇します。
実験：
*ランナーを募集して、2つのグループに分けます。1つのグループがランニング中に音楽に耳を傾け、もう1つのグループは沈黙して実行されます。
*両方のグループの走行速度を測定します。
分析：
* 2つのグループの平均走行速度を比較します。
結論：
*音楽グループが大幅に速い場合、仮説がサポートされます。
*違いがない場合、仮説はサポートされていません。
重要な考慮事項：
* 倫理： 実験が倫理的であり、参加者に害を及ぼさないことを確認してください。
* 再現性： あなたの実験は他の人が複製できるはずです。
* コントロール： 適切なコントロールを使用して、独立変数の効果を分離します。
* データ分析： 適切な統計的方法を使用して、データを分析します。
