良い仮説の要素は何ですか?

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仮説とは、何が起こるかについての知識に基づく推測または予測です。科学では、仮説は変数と呼ばれる要因間の関係を提案します。良い仮説は、独立変数と従属変数を関連付けます。従属変数への影響は、変数を変更したときに何が起こるかによって異なります。 独立変数 .結果の予測は一種の仮説と見なすことができますが、良い仮説とは、科学的方法を使用して検証できる仮説です。つまり、実験の基礎として使用する仮説を提案する必要があります。

原因と結果または「If, Then」関係

優れた実験仮説は、次のように書くことができます。 もし、その時 変数に対する原因と結果を確立するためのステートメント。独立変数を変更すると、従属変数が応答します。仮説の例を次に示します。

光の持続時間を長くすると、(その後) トウモロコシは毎日より多く成長します。

この仮説は、光への曝露の長さと植物の成長率という 2 つの変数を確立します。成長率が光の持続時間に依存するかどうかをテストする実験を設計できます。光の持続時間は独立変数です。 実験における制御 .植物の成長率は従属変数であり、実験で測定してデータとして記録できます。

仮説のポイント

仮説のアイデアが浮かんだら、いくつかの異なる方法で書き出すと役立つ場合があります。選択内容を確認し、テスト対象を正確に説明する仮説を選択してください。

• 仮説は独立変数と従属変数を関連付けていますか?変数を識別できますか？
• 仮説を検証できますか？言い換えれば、変数間の関係を確立または反証できる実験を設計できますか?
• あなたの実験は安全で倫理的ですか？
• 仮説を述べるためのより簡単またはより正確な方法はありますか?その場合は、書き直してください。

仮説が間違っていたら？

仮説が支持されなかったり間違っていたりしても、それは間違いでも悪いことでもありません。実際、この結果は、仮説が支持されているかどうかよりも、変数間の関係についてより多くのことを教えてくれる可能性があります。意図的に仮説を 帰無仮説 または変数間の関係を確立するための無差仮説。

たとえば、仮説：

トウモロコシの成長速度は、光の持続時間には依存しません。

これは、トウモロコシをさまざまな長さの「日」にさらし、植物の成長率を測定することでテストできます。統計的検定を適用して、データが仮説をどの程度支持しているかを測定できます。仮説が支持されない場合、変数間の関係の証拠があります。 「効果がない」かどうかをテストすることで、原因と結果を確立することが容易になります。あるいは、帰無仮説が支持されている場合は、変数が関連していないことを示しています。いずれにせよ、あなたの実験は成功です。

例

書き方の例がもっと必要 仮説 ?どうぞ：

• すべての明かりを消すと、眠りにつくのが早くなります。 (考えてみてください: どのようにテストしますか?)
• 異なるオブジェクトをドロップすると、それらは同じ速度で落下します。
• ファストフードばかり食べていると太ります。
• クルーズ コントロールを使用すると、車の燃費が向上します。
• トップコートを塗ると、マニキュアが長持ちします。
• ライトをすばやくオン/オフすると、電球が早く切れます。