科学的方法の 6 つのステップ
各段階の重要性を理解する
ソートカンパニー/ ヒューゴ・リン
科学的方法とは、私たちの周りの世界について学び、質問に答える体系的な方法です。科学的方法と知識を獲得する他の方法との主な違いは、仮説を立て、それを実験で検証することです。
6つのステップ
ステップの数は説明によって異なります (主に次の場合に発生します)。 データ と 分析 は別々のステップに分かれています)、ただし、これは、科学の授業で知っていることが期待される 6 つの科学的方法ステップのかなり標準的なリストです。
質問する。
背景調査を実施します。参考文献を引用できるように、ソースを書き留めます。現代では、多くの調査がオンラインで行われる場合があります。記事の一番下までスクロールして、参考文献を確認してください。公開された記事の全文にアクセスできなくても、通常は概要他の実験の概要を表示します。あるトピックについて専門家にインタビューします。対象について知れば知るほど、調査を行いやすくなります。
提案する 仮説 .これは一種の 知識のある推測 あなたが期待するものについて。これは、実験の結果を予測するために使用されるステートメントです。通常、仮説は原因と結果の観点から記述されます。あるいは、2 つの現象の関係を表すこともあります。仮説の 1 つのタイプは、帰無仮説または無差仮説です。これは、変数を変更しても結果に影響がないと仮定しているため、簡単にテストできるタイプの仮説です。実際には、変化を期待しているかもしれませんが、仮説を受け入れるよりも、仮説を棄却する方が有益な場合があります。
実験を計画して実行し、仮説を検証します。実験には 独立 と 依存 変数。独立変数を変更または制御し、その影響を記録します。 従属変数 . 1 つの実験で複数の変数の効果を組み合わせようとするのではなく、1 つの実験で 1 つの変数のみを変更することが重要です。たとえば、光の強さと肥料の濃度が植物の成長率に及ぼす影響をテストしたい場合、実際には 2 つの別々の実験を見ていることになります。
観測を記録し、データの意味を分析します。多くの場合、データの表またはグラフを準備します。悪いと思うデータ ポイントや、予測をサポートしないデータ ポイントを捨てないでください。科学における最も驚くべき発見のいくつかは、データが間違っているように見えたために行われました!データを取得したら、仮説を支持または反証するために数学的分析を実行する必要がある場合があります。
仮説を受け入れるか棄却するかを結論付けます。実験には正しい結果も間違った結果もありませんので、どちらの結果でも問題ありません。仮説を受け入れても、それが正しいとは限りません。実験を繰り返すと、異なる結果が得られる場合があります。また、仮説によって結果が予測されても、誤った結論を導き出す場合もあります。結果を伝えます。結果は、 研究報告書 または正式に論文として提出されます。仮説を受け入れるか拒否するかにかかわらず、おそらくその主題について何かを学び、元の仮説を修正したり、将来の実験のために新しい仮説を立てたりしたいと思うかもしれません.
7 つのステップがあるのはいつですか?
時には、科学的方法が 6 つではなく 7 つのステップで教えられることもあります。このモデルでは、科学的方法の最初のステップは観察を行うことです。実際、正式な観察をしなくても、質問をしたり問題を解決したりするために、被験者との以前の経験について考えます。
正式な観察は、アイデアを見つけて仮説を立てるのに役立つブレーンストーミングの一種です。対象を観察し、それに関するすべてを記録します。色、タイミング、音、温度、変化、行動など、興味を引くものや重要なものを含めます。
変数
実験を計画するときは、変数を制御および測定しています。変数には次の 3 種類があります。