1. 실험 설계 :
* 변수 식별 : 독립 변수 (조작)와 종속 변수 (측정 내용)를 결정하십시오.
* 제어 변수 : 실험 결과에 영향을 줄 수있는 다른 요인을 최소화하십시오.
* 절차 개발 : 실험을 수행하기위한 명확한 단계를 개요하여 반복 할 수 있도록하십시오.
* 적절한 샘플 크기를 선택하십시오 : 통계적으로 중요한 결과를 보장하기 위해 충분한 샘플 크기를 사용하십시오.
2. 데이터 수집 :
* 데이터를 관찰하고 기록하십시오 : 확립 된 절차에 따라 데이터를 세 심하게 정확하게 수집하십시오.
* 적절한 도구 사용 : 정확하고 안정적인 데이터 수집을 제공하는 도구를 사용하십시오.
* 객관성 유지 : 데이터 수집 및 분석의 편견을 피하십시오.
3. 데이터 분석 :
* 데이터 구성 및 요약 : 표, 그래프 및 통계 분석을 사용하여 데이터를 명확하게 제시하십시오.
* 통계적 유의성 : 관찰 된 결과가 통계적으로 유의한지 또는 우연으로 인한 것인지 확인하십시오.
* 패턴과 트렌드를 찾으십시오 : 변수 간의 관계를 식별하고 데이터에서 결론을 도출합니다.
4. 가설 평가 :
* 가설을지지하거나 반박합니다. 데이터 분석에 기초하여 가설이 뒷받침되는지 확인하거나 반박하는지 확인하십시오.
* 결과 해석 : 결과의 의미와 그들이 과학적 이해에 어떻게 기여하는지 설명하십시오.
* 한계를 고려하십시오 : 실험의 한계와 잠재적 오류 원인을 인정하십시오.
5. 의사 소통 결과 :
* 보고서 작성 : 분명하고 간결한 방식으로 연구 과정, 결과 및 결론을 문서화하십시오.
* 동료 검토 : 정확성과 타당성을 보장하기 위해 다른 과학자들이 검토 한 연구를 제출하십시오.
* 결과를 게시 : 과학 저널, 회의 또는 기타 적절한 플랫폼을 통해 결과를 공유하십시오.
중요한 고려 사항 :
* valsifiability : 가설은 위조 가능해야하므로 실험을 통해 허위로 입증 될 수 있습니다.
* 객관성 : 과학자들은 평가 과정의 모든 단계에서 객관성을 위해 노력합니다.
* 재현성 : 결과는 다른 연구자들이 재현 할 수 있어야하며 그 결과에 대한 신뢰가 높아집니다.
* 반복 과정 : 과학적 연구는 반복적 인 과정으로, 결과는 종종 새로운 가설과 추가 조사로 이어진다.
이러한 단계를 수행함으로써 과학자들은 과학 지식의 발전에 기여하여 가설을 엄격하게 평가할 수 있습니다.
