1. 관찰 및 질문 :
* 관찰 : 과학자들은 주변 세계를 관찰하고 패턴, 이상 및 흥미로운 현상을 알아 차리는 것으로 시작합니다. 여기에는 직접 관찰, 데이터 분석 또는 기존 연구 검토가 포함될 수 있습니다.
* 질문 : 과학자들은 그들의 관찰에 근거하여, 그들이 탐구하고자하는 질문을 공식화합니다. 이러한 질문은 구체적이고 측정 가능하며 달성 가능하며 관련성이 있으며 시간이 지남에 따라야합니다 (스마트).
2. 가설 형성 :
* 가설 : 가설은 관찰 된 현상에 대한 제안 된 설명입니다. 제기 된 질문에 답하려고하는 것은 테스트 가능한 예측입니다. 허위가 가능해야합니다. 즉, 실험을 통해 잘못을 입증 할 수있는 방법이 있어야합니다.
3. 실험 설계 및 수행 :
* 실험 설계 : 과학자들은 가설을 테스트하기위한 실험을 설계합니다. 여기에는 변수를 식별하고 외부 요인을 제어하며 명확한 방법론을 개발하는 것이 포함됩니다.
* 데이터 수집 : 실험은 가설을 지원하거나 반박 할 수있는 데이터를 생성합니다. 이 데이터는 정확하고 체계적으로 수집해야합니다.
4. 데이터 분석 및 해석 :
* 분석 : 과학자들은 통계 도구를 사용하여 수집 된 데이터를 분석하여 중요한 패턴이나 트렌드가 있는지 확인합니다.
* 해석 : 데이터 분석을 바탕으로 과학자들은 결과를 해석하여 가설이 뒷받침되는지 반영하는지에 대한 결론을 도출합니다.
5. 의사 소통 결과 :
* 간행물 : 과학자들은 동료 검토 출판물, 회의 또는 기타 형태의 커뮤니케이션을 통해 과학계와의 발견을 공유합니다.
* 동료 검토 : 다른 과학자들은 유효성과 엄격함을 보장하기 위해 연구의 방법론, 데이터 및 결론을 비판적으로 평가합니다.
6. 반복 및 정제 :
* 복제 : 과학적 발견은 동일하거나 유사한 방법을 사용하여 다른 연구원이 복제 할 수있을 때 더 강력한 것으로 간주됩니다.
* 정제 : 새로운 연구는 기존 가설과 이론에 대한 개선 또는 조정으로 이어질 수 있습니다. 과학적 과정은 반복적이고 끊임없이 진화합니다.
중요한 고려 사항 :
* 객관성 : 과학자들은 관찰 및 데이터 분석에서 객관적으로 노력하여 개인 편견을 최소화합니다.
* 대조군 : 실험은 종종 대조군을 사용하여 비교를위한 기준을 제공합니다.
* 통계적 유의성 : 과학자들은 통계적 방법을 사용하여 결과가 통계적으로 유의한지 확인합니다.
* valsifiability : 과학의 중심 교리는 모든 가설과 이론이 위조 가능해야한다는 것입니다. 이것은 그들을 잘못 증명할 가능성이 있어야한다는 것을 의미합니다.
과학적 방법은 지속적인주기이며, 한 연구의 결과는 종종 새로운 질문과 추가 연구로 이어집니다. 이 지속적인 관찰, 질문, 실험 및 의사 소통 과정은 과학적 진보를 이끌고 우리 주변의 세상을 이해하는 데 도움이됩니다.
