1。研究の質問を定義します：
*実験を通して答えたい特定の質問を明確に述べてください。
*研究の分野に集中し、測定可能で、関連していることを確認してください。
2。仮説の定式化：
*仮説は、変数間の関係に関するテスト可能な予測です。
*それは既存の知識に基づいており、観察された現象の可能な説明を提供する必要があります。
3。実験の設計：
* 変数を識別する： 独立した（操作）および依存（測定）変数を決定します。
* 制御変数： 結果に影響を与え、それらを一定に保つための手段を実装できる要因を特定します。
* サンプルサイズを選択します： 統計的に有意な結果を生成するのに十分な大きさのサンプルサイズを確保します。
* 実験設計を決定します： 研究の質問とリソースに基づいて、適切な実験設計（たとえば、ランダム化比較試験、観察研究）を選択します。
* 明確なプロトコルを開発： データ収集方法を含む実験の実施に伴う特定の手順の概要を説明します。
4。データの収集：
*確立されたプロトコルを使用して、データを正確かつ一貫して収集します。
*適切な機器とテクニックを使用して、エラーを最小限に抑えます。
*すべての観測と測定値を細かく記録します。
5。データの分析：
*適切な統計的方法を使用して、収集されたデータを分析します。
*変数間のパターン、傾向、および関係を探します。
*調査結果の重要性を決定します。
6。結論を描く：
*仮説に関連して結果を解釈します。
*仮説がデータによってサポートされるか反論されているかを述べてください。
*研究の限界と将来の研究の潜在的な分野について話し合います。
7。調査結果を伝えます：
*科学的報告、プレゼンテーション、または出版物を通じて、調査結果を明確で簡潔な方法で提示します。
*データ共有と透明性の倫理ガイドラインに従ってください。
妥当性の原則：
* 客観性： データ収集、分析、解釈のバイアスは避けてください。
* 信頼性： 結果を他の人が一貫して複製できることを確認してください。
* 内部妥当性： 観察された効果が、他の要因ではなく、操作された変数によるものであることを確認してください。
* 外部妥当性： 調査結果を他の集団や設定に一般化できることを確認してください。
有効な実験のためのヒント：
* ピアレビュー： 他の科学者からフィードバックを求めて、実験の設計と分析を改善してください。
* 透明性： 科学的進歩を促進するために、すべてのデータと方法を公然と共有します。
* 倫理的考慮事項： 実験が人間や動物を含む研究のための倫理的ガイドラインに従っていることを確認してください。
これらの原則とベストプラクティスを順守することにより、科学的知識と理解に貢献する有効な科学的実験を実施できます。
