科学的手法の使用方法：9ステップ（写真付き） - チップ

ビデオ: 【科学的根拠あり】ジャンプ力をぶち上げる科学的手法10選　~跳躍力を上げる筋トレ・トレーニング方法・ストレッチ方法~

コンテンツ

手順
助言
警告

科学的手法は、すべての真剣な科学的研究のバックボーンです。科学的研究を促進し、知識を豊かにするために設計された一連の原則と技術である科学的方法は、古代ギリシャの哲学者から徐々に開発され、時間の経過とともに研ぎ澄まされてきました。現代の科学者。さまざまな方法や使用方法の不一致にもかかわらず、次の基本的な手順は理解しやすく、科学研究だけでなく日常生活の問題にも非常に役立ちます。。

手順

観察する。 新しい知識は好奇心から形成されます。「質問」と呼ばれることもある観察プロセスは非常に簡単です。既存の知識では説明できないことを観察したり、既存の知識では説明できても他の方法で説明できる現象を観察したりします。この時点での主な問題は、それらが発生した原因をどのように説明できるかということです。
あなたの質問の利用可能な知識を研究してください。 車が始動しないことに気付いたとします。あなたの質問は：なぜ車は爆発しなかったのですか？たぶん、あなたは車両についてある程度の知識を持っていて、それを引き起こしている原因を理解することができるでしょう。また、ユーザーガイドを参照するか、この問題に関する情報をオンラインで見つけることもできます。あなたが奇妙な現象を理解しようとしている科学者であるならば、あなたは科学雑誌、他の科学者によって行われた研究雑誌を調べることができます。チャンスがある、答えはすでにそこにある、またはあなたの仮説を立てるのに役立つ情報を見つけるので、あなたはあなたの質問についてできるだけ多く読むべきです。
仮説を立てます。 仮説は、観察された現象の潜在的な説明です。しかし、それは主題に関する既存の知識の注意深い調査に基づいているので、それは単なる判断ではありません。基本的には教育的な判断です。仮説は、原因と結果の関係を確立する必要があります。例：「ガスが出ていたので、私の車は爆発しませんでした」。これは、受け取った結果の考えられる原因を示し、テストして予測に使用できるものである必要があります。燃料を補給して「ガス切れ」の仮説をテストし、仮説が正しいかどうかを予測できます。タンクに燃料を追加すると、車がエンジンを始動します。事実として表現された結果は、それをより実際の仮説のようにします。それでもわからない場合は、「if」および「then」というステートメントを使用してください。場合車を始動させてみましたが、うまくいきませんでした その後 ガス欠です。
資料をリストしてください。 このプロジェクトを実行するために必要なすべてのツールがリストされていることを確認してください。他の誰かがあなたのアイデアを実行したい場合、彼らは使用されたすべての資料を知る必要があります。
プロセスを一覧表示します。 仮説をテストするために実行する各ステップを正確に記録します。繰り返しますが、これは重要なステップであるため、他の誰かがあなたの実験を繰り返すことができます。
仮説をテストします。 仮説を検証するかどうかを決定する実験を設計します。実験は、提案された原因から現象を分離しようとするように設計する必要があります。言い換えれば、それは「制御」されるべきです。車の簡単な質問に戻ると、タンクにガスを充填することで仮説をテストできますが、ガスを追加すると、 そして バッテリーを交換してください。ガスが出ているのか、バッテリーに問題があるのかはわかりません。より複雑な質問では、何百もの考えられる原因が考えられ、それらを個別の実験に分けることは困難または不可能な場合があります。
- 完璧なノートストレージ。実験は再現できなければなりません。つまり、他の人はあなたがしたのと同じことをし、同じ結果を達成しなければなりません。したがって、監査で行われたすべてを正確に記録することが非常に重要です。同時に、すべてのメトリックの保存も非常に重要です。今日、多くのストレージシステムは、科学的研究中に収集された生データを保存しています。実験について学ぶ必要がある場合、他の科学者はこれらのアーカイブを参照するか、データについてあなたに連絡することができます。実験の完全な詳細を提供することが重要です。
結果を分析し、結論を導き出します。 仮説テストは、仮説を検証するかどうかを検証するのに役立つデータを収集する方法にすぎません。車がガスを追加して爆発した場合、分析は非常に簡単です。仮説が検証されます。ただし、より複雑なテストでは、仮説テスト中に収集されたデータを確認するためにかなりの時間を費やさないと、仮説が検証されているかどうかを判断できない場合があります。さらに、データが仮説をサポートするか失敗するかにかかわらず、「外因性」または「非表示」変数と総称される他のものが影響を与える可能性に常に注意する必要があります。給油時に車がエンジンを始動すると同時に、天候が変化し、雨から日光に変わるとします。湿度の変化ではなく、ガスがエンジンの始動に役立ったと確信できますか？決定的なテストが行われていない可能性もあります。給油後、車が数秒間走り、エンジンを再びオフにする可能性があります。
研究結果を報告する。 一般に、科学者は研究結果を科学雑誌に報告したり、会議に出席したりします。彼らは結果だけでなく、仮説のテスト中に発生する方法論や問題や質問も報告します。研究を報告することで、他の人がそれらを簡単に使用できるようになります。
さらに調査を実施します。 データが元の仮説をサポートできない場合は、新しい仮説を提案してテストするときが来ました。良いニュースは、最初の実験で新しい仮説を立てるのに役立つ有益な情報が得られることです。仮説が検証された場合でも、一度ランダム化されることなく結果を再現できるようにするには、さらに調査が必要です。この研究は通常、他の科学者によって行われます。それでも、自分で現象についてさらに調査したいと思うかもしれません。広告

助言

相関関係と因果関係の違いを理解します。仮説を検証すると、相関関係（2つの変数間の関係）が見つかります。他の全員が仮説を検証すると、相関が強くなります。しかし、相関関係があるからといって、必ずしも変数を意味するわけではありません 引き起こす 残りの変数。実際、優れたプロジェクトを取得するには、これらすべてのプロセスを実行する必要があります。
多くの仮説テストがあり、上記の実験タイプは単なる例です。仮説テストは、二重隠蔽実験、統計データ収集、またはその他の方法の形で実行することもできます。不変性は、仮説をテストするために使用できるデータまたは情報を収集する方法全体です。
仮説を証明または反証する必要はありませんが、証明することはできません。車が始動しない理由が問題である場合は、仮説を検証し（ガスが不足している）、それが比較的同じであることを証明します。ただし、多くの潜在的な説明を伴うより複雑な質問では、一部の実験では仮説を証明または反証できません。