다음은 고장입니다.
* 테스트 가능 : 가설은 실험을 통해 테스트 할 수 있어야합니다. 이것은 데이터를 지원하거나 반박 할 수있는 데이터를 수집 할 수있을 정도로 구체적이어야한다는 것을 의미합니다.
* 예측 : 가설은 실험에서 일어날 일을 예측합니다. 제안 된 설명을 바탕으로 예상 결과에 대한 진술입니다.
* 변수 : 가설은 연구중인 특정 변수와 관련 변수를 식별합니다. 원인과 효과 관계 또는 변수 간의 상관 관계를 나타낼 수 있습니다.
예 :
가설 : "식물은 더 많은 햇빛에 노출되면 키가 커집니다."
* 테스트 가능 : 이것은 두 그룹의 식물을 재배하여 테스트 할 수 있습니다. 하나는 햇빛이 충분하고 다른 하나는 그늘에 있으며 시간이 지남에 따라 성장을 측정함으로써 테스트 할 수 있습니다.
* 예측 : 가설은 더 많은 햇빛에 노출 된 식물이 그늘에있는 것보다 키가 커질 것이라고 예측합니다.
* 변수 : 변수는 햇빛 (독립 변수)과 식물 높이 (종속 변수)의 양입니다.
실험에서 가설이 중요한 이유는 무엇입니까?
* 방향 : 가설은 실험에 대한 명확한 방향을 제공하여 연구원이 실험을 설계하고 적절한 데이터를 수집하는 데 안내합니다.
* 초점 : 그들은 불필요한 데이터 수집을 피하면서 특정 질문에 대한 연구에 집중하는 데 도움이됩니다.
* 해석 : 실험의 결과는 가설에 비추어 해석되어 뒷받침되었는지 반박했는지 여부를 결정합니다.
* 이해 : 테스트 및 정제 가설은 연구중인 현상에 대한 더 깊은 이해에 기여합니다.
가설은 결코 사실로 입증 될 수 없다는 것을 기억하십시오. 실험을 통해 수집 된 증거에 의해서만 뒷받침되거나 반박 될 수 있습니다.
