単純な実験と制御された実験を理解する
簡単な実験とは制御実験？
パトリック写真/ゲッティイメージズ
実験は科学的な手順であり、 仮説をテストする 、質問に答えたり、事実を証明したりします。実験の 2 つの一般的なタイプは、単純な実験と制御された実験です。次に、単純な制御実験と、より複雑な制御実験があります。
簡単な実験
「簡単な実験」という言葉は、簡単な実験を指すために使われますが、実際には特定の種類の実験です。通常、簡単な実験で「もし…だったらどうなるか?」という答えが返ってきます。因果関係の質問。
例：植物に水を噴霧した方がよく育つかどうか疑問に思っています。霧をかけずに植物がどのように成長しているかを感じ、霧を吹き始めた後の成長と比較します。
簡単な実験を行う理由
通常、簡単な実験ですぐに答えが得られます。これらは、より複雑な実験を設計するために使用でき、通常は必要なリソースが少なくて済みます。特にサンプルが 1 つしか存在しない場合は、簡単な実験しか利用できない場合があります。
簡単な実験を随時行っています。 「このシャンプーは私が使用しているシャンプーよりも効果がありますか?」、「このレシピではバターの代わりにマーガリンを使用しても大丈夫ですか?」、「この 2 つの色を混ぜると何ができますか?」などの質問に答えます。 '
制御実験
制御実験には、被験者の 2 つのグループがあります。 1 つのグループは実験グループであり、テストにさらされます。他のグループは コントロールグループ 、テストにさらされていません。制御実験を行う方法はいくつかありますが、 単純な制御実験 が最も一般的です。単純な制御実験には、実験条件にさらされたグループとさらされていないグループの 2 つのグループしかありません。
例：植物に水を噴霧すると生育が良くなるか知りたい。あなたは2つの植物を育てます。水を噴霧するグループ (実験グループ) と、噴霧しないグループ (対照グループ) です。
制御実験を行う理由
の 制御実験 他の要因が結果に影響を与えにくく、間違った結論を導く可能性があるため、より良い実験と見なされます。
実験の一部
実験は、単純であれ複雑であれ、重要な要素を共有しています。
- 仮説
仮説とは、実験で起こると予想されることの予測です。仮説を If-Then または原因と結果のステートメントとして表現すると、データを分析して結論を導きやすくなります。たとえば、「冷たいコーヒーで植物に水をやると、成長が早くなる」という仮説が考えられます。または「メントスを食べた後にコーラを飲むと、胃が破裂します。」これらの仮説のいずれかをテストし、決定的なデータを収集して、仮説を支持または破棄することができます。
帰無仮説または無差仮説は、仮説を反証するために使用できるため、特に役立ちます。たとえば、「コーヒーで植物に水をやっても、植物の成長には影響しない」という仮説を立てたとしても、植物が死んだり、成長が阻害されたり、成長が良くなったりする場合は、統計を適用して仮説が正しくないことを証明し、コーヒーとコーヒーとの関係を示唆することができます。植物の成長 する 存在。 - 実験変数
すべての実験には 変数 .重要な変数は、独立した変数と 従属変数 .の 独立変数 従属変数への影響をテストするために制御または変更するものです。従属変数 依存する 独立変数について。猫がある色のキャット フードを別の色よりも好むかどうかをテストする実験では、「フードの色はキャット フードの摂取量に影響しない」という帰無仮説を立てることができます。キャット フードの色 (ブラウン、ネオン ピンク、ブルーなど) が独立変数になります。食べたキャットフードの量が従属変数になります。
うまくいけば、実験計画がどのように機能するかがわかります。 10 匹の猫に毎日 1 色のキャット フードを与え、それぞれの猫がどれだけ食べたかを測定すると、3 ボウルのキャット フードを出して猫にどのボウルを使用するかを選ばせたり、色を混ぜたりした場合とは異なる結果が得られる可能性があります。一緒に、食事の後に残っているものを見ました。 - データ
実験中に収集した数値または観察結果は、あなたのデータです。データは単なる事実です。 - 結果
結果はデータの分析です。実行した計算はすべて、ラボ レポートの結果セクションに含まれます。 - 結論
君は 結論 あなたの仮説を受け入れるか拒否するか。通常、これには理由の説明が続きます。場合によっては、実験の他の結果、特にさらなる研究が必要なものに気付くことがあります。たとえば、キャット フードの色をテストしていて、研究対象のすべての猫の白い部分がピンク色になっていることに気付いた場合、これに注意して、ピンク色のキャット フードを食べると毛色に影響があるかどうかを判断するためのフォローアップ実験を考案できます。