1. 가설 공식 :
* 가설은 현상에 대한 테스트 가능한 예측입니다. 종종 "if-then"진술로 언급됩니다. 예를 들어, "비료의 양을 늘리면 식물이 키가 커질 것입니다."
2. 실험 설계 :
* 과학자들은 가설을 테스트하기 위해 실험을 신중하게 설계합니다. 여기에는 변수를 식별하고 외부 요인을 제어하며 데이터 수집이 포함됩니다.
3. 데이터 수집 :
* 실험이 수행되고 데이터를 수집하고 분석합니다. 이 데이터는 정량적 (숫자) 또는 질적 (설명) 일 수 있습니다.
4. 통계 분석 :
* 통계 테스트는 우연히 관찰 된 결과가 발생할 가능성을 결정하는 데 사용됩니다. 이것은 "p- 값"의 개념이 들어오는 곳입니다. p- 값은 귀무 가설 (효과가 없다는 가설)이 사실이면 데이터를 관찰 할 확률입니다.
* 낮은 p- 값 (일반적으로 0.05 미만)은 관찰 된 결과가 우연히 발생하지 않을 것이며 가설이 뒷받침됨을 시사합니다.
5. 결과 해석 및 도면 결론 :
* 통계 분석을 바탕으로 과학자들은 증거가 자신의 가설을 뒷받침하거나 반박하는지 여부를 결정합니다.
* 그들은 할 수 있습니다 :
* 가설을 거부하십시오 : p- 값이 높으면 (0.05 이상) 결과는 우연에 기인 할 수 있고 가설은 거부됩니다.
* 가설을 거부하지 못한다 : p- 값이 낮은 경우 (0.05 미만) 결과는 통계적으로 유의미하여 가설이 뒷받침되는 것을 시사합니다. 이것이 반드시 가설이 "참"이라는 것을 의미하지는 않는다는 점에 주목하는 것이 중요합니다. 그것은 단순히 증거가 그것을지지한다는 것을 의미합니다.
중요한 고려 사항 :
* 과학적 엄격함 : 실험은 신뢰할 수있는 결과를 보장하기 위해 과학적으로 엄격하게 설계되고 수행되어야합니다.
* 복제 : 다른 과학자들은 실험을 복제하고 비슷한 결과를 얻을 수 있어야합니다. 이것은 결과의 타당성을 보장하는 데 도움이됩니다.
* 동료 검토 : 연구 결과는 종종 출판되기 전에 분야의 다른 과학자들이 검토합니다. 이것은 품질과 정확성을 보장하는 데 도움이됩니다.
요약하면, 과학자들은 가설을 "받아들이는"가설을 "받아들이는"것이지만, 엄격한 테스트를 통해 증거를 수집하여 예측을 뒷받침하거나 반박하는지 여부를 결정합니다. . 가설을 거부하거나 거부하지 않기로 한 결정은 통계적 중요성과 증거의 강점에 근거합니다.
