1. 가설 공식 :
- 가설은 관찰 된 현상에 대한 테스트 가능한 예측 또는 설명입니다. 명확하고 구체적이며 위조 가능해야합니다.
- 예를 들어 :"식물은 더 많은 햇빛에 노출되면 키가 커집니다."
2. 실험 설계 :
- 독립 변수 : 실험에서 조작되거나 변경되는 요인 (예 :햇빛의 양).
- 종속 변수 : 측정 또는 관찰되는 요인 (예 :식물 높이).
- 제어 변수 : 공정한 비교 (예 :식물의 유형, 물의 양, 토양 유형)를 보장하기 위해 일정하게 유지되었습니다.
- 대조군 : 치료를받지 않는 그룹 (예 :표준 광 조건에서 자란 식물).
- 실험 그룹 : 치료를받는 그룹 (예 :햇빛이 증가한 식물).
3. 데이터 수집 :
- 데이터는 관찰, 측정 및 기록을 통해 체계적으로 수집됩니다.
- 여기에는 수치 데이터 (예 :센티미터의 플랜트 높이), 질적 데이터 (예 :식물 성장 관찰) 또는이 둘의 조합이 포함될 수 있습니다.
4. 데이터 분석 :
- 수집 된 데이터는 독립적 인 변수와 종속 변수 사이에 통계적으로 유의 한 관계가 있는지 결정하기 위해 분석됩니다.
- 통계 테스트는 종종 우연히 발생하는 관찰 된 결과의 확률을 결정하는 데 사용됩니다.
5. 결론 도기 :
- 데이터 분석을 바탕으로 과학자들은 가설이 뒷받침되는지 거부되는지에 대한 결론을 도출합니다.
- 데이터가 가설을 지원하면 가설이 강화됩니다.
- 데이터가 가설과 모순되는 경우 가설을 수정하거나 거부해야합니다.
6. 보고 결과 :
- 과학자들은 동료 검토 출판물, 컨퍼런스 및 프레젠테이션을 통해 과학계와의 발견을 공유합니다.
- 이것은 실험의 복제와 가설의 추가 테스트를 허용합니다.
중요한 고려 사항 :
* 복제 : 결과가 신뢰할 수 있고 우연이 아닌 실험을 여러 번 복제해야합니다.
* 동료 검토 : 과학적 발견은 품질과 엄격한 보장을 위해 해당 분야의 다른 전문가들에 의해 동료 검토를받습니다.
* valsifiability : 좋은 가설은 위조 가능해야합니다. 즉, 그것을 반증 할 수있는 결과가 있어야합니다.
과학적 방법은 반복적입니다 :
과학적 방법은 선형 프로세스가 아닙니다. 종종 한 실험의 결과는 새로운 질문과 가설로 이어져서 추가 연구와 실험으로 이어집니다.
