1. 증거 :
* 경험적 증거 : 이것은 과학의 기초입니다. 클레임을 뒷받침하는 데이터가 더 광범위하고 강력할수록 더 신뢰할 수 있습니다. 이 데이터는 엄격한 방법을 통해 수집되며 편견이 없으며 다른 연구자들이 복제 할 수 있어야합니다.
* 여러 줄의 증거 : 과학적 설명은 다양한 출처의 다른 유형의 증거로 뒷받침 될 때 더 신뢰할 수 있습니다. 이것은 논쟁을 강화하고 설명이 잠재적으로 결함이있는 단일 소스를 기반으로 할 가능성을 줄입니다.
2. 엄격한 방법론 :
* 대조군 및 실험 : 통제 된 실험을 통해 과학자들은 변수를 분리하고 특정 가설을 테스트 할 수 있습니다. 신중하게 설계된 실험은 혼란 변수를 최소화하고 결과가 실제로 조사되는 요인으로 인한 것인지 확인합니다.
* 통계 분석 : 정량적 데이터는 결과의 객관적인 분석을 허용하여 결과의 중요성과 도출 된 결론의 확실성 수준을 결정하는 데 도움이됩니다.
* 동료 검토 : 출판 전에 과학 연구는 해당 분야의 전문가들의 동료 검토를받습니다. 이 프로세스는 방법론, 데이터 분석 및 결론의 결함을 식별하여 더 높은 품질의 연구를 보장하는 데 도움이됩니다.
3. 일관성과 일관성 :
* 기존 지식과의 일관성 : 신뢰할 수있는 설명은 확립 된 과학 이론과 발견에 적합해야합니다. 새로운 이론을 뒷받침 할 강력한 증거가 없다면 기존 지식과 모순되어서는 안됩니다.
* 일관성과 파시몬 : 설명은 내부적으로 일관되고 논리적으로 건전해야합니다. 더 간단한 설명 (parsimony)은 종종 복잡한 것보다 선호됩니다.
4. 테스트 가능성 및 위조 가능성 :
* 테스트 가능한 가설 : 실험이나 관찰을 통해 과학적 설명을 테스트 할 수 있어야합니다. 이것은 가설의 검증 또는 위조를 허용합니다.
* valsifiability : 좋은 과학 이론은 반증 할 수 있어야합니다. 이것은 테스트 할 수있는 구체적인 예측을한다는 것을 의미하며, 예측이 증거로 뒷받침되지 않으면 이론을 거부 할 수 있습니다.
5. 개방성 개정 :
* 과학적 설명은 절대적인 진실이 아닙니다. 과학은 역동적 인 과정이며, 새로운 데이터와 발견이 나타날 때 설명이 발전합니다. 진보와 이해의 개선을 허용하기 때문에 개방성이 중요합니다.
기억하십시오 :
* 절대적인 의미에서 과학적 설명은 "입증 된"것은 없습니다. 대신, 그들은 시간이 지남에 따라 증거에 의해 더욱 신뢰할 수 있고 뒷받침되며, 끊임없이 조사와 개선을받습니다.
* 과학적 방법은 지식을 얻고 안정적인 설명을 구축하기위한 강력한 도구입니다. 그것은 경험적 증거, 엄격한 방법론 및 세상에 대한 우리의 이해를 개선하고 개선하기위한 지속적인 추진력을 강조합니다.
