1. 잘 통제 된 실험을 설계하십시오 :
* 가설을 명확하게 정의하십시오 : 가설은 변수 간의 관계에 대한 테스트 가능한 예측입니다.
* 독립적이고 종속 변수를 식별하십시오 : 독립 변수는 과학자가 조작하는 반면 종속 변수는 측정 된 것입니다.
* 외부 변수에 대한 제어 : 이것들은 실험의 결과에 영향을 줄 수 있지만 연구의 초점은 아닙니다. 제어 그룹은 독립 변수의 효과를 분리하는 데 사용됩니다.
* 적절한 방법과 도구를 선택하십시오 : 사용 된 방법은 정확한 데이터를 수집하기 위해 신뢰할 수 있고 유효해야합니다.
2. 데이터 수집 및 분석 :
* 체계적으로 데이터를 수집합니다. 데이터는 일관되고 구성된 방식으로 수집되어야합니다.
* 데이터 분석 : 통계 분석은 종종 결과가 통계적으로 유의한지 결정하는 데 사용됩니다.
* 패턴과 트렌드를 찾으십시오 : 과학자들은 데이터를 검사하여 변수 사이에 명확한 관계가 있는지 확인합니다.
3. 결과를 해석하고 결론을 도출하십시오 :
* 데이터가 가설을 지원하거나 반박하는지 확인하십시오.
* 데이터가 가설을 뒷받침하는 경우 과학자는 이론을 제안 할 수 있습니다.
* 데이터가 가설을 반박하면 과학자는 가설을 수정하거나 새로운 실험을 설계해야 할 수도 있습니다.
* 한계를 고려하십시오 : 과학자들은 결과에 영향을 줄 수있는 실험 설계 또는 데이터 수집의 한계를 인정합니다.
4. 의사 소통 결과 :
* 동료 검토 저널에 결과를 게시하십시오 : 이를 통해 다른 과학자들은 방법과 결론을 면밀히 조사 할 수 있습니다.
* 회의에서의 결과 : 이것은 결과를 공유하고 동료들과 토론 할 수있는 기회를 제공합니다.
중요한 고려 사항 :
* 객관성 : 과학자들은 데이터를 해석 할 때 객관적인 상태를 유지하고 편견을 피하려고 노력합니다.
* 복제 : 다른 과학자들은 결과를 확인하기 위해 실험을 복제 할 수 있어야합니다.
* valsifiability : 가설은 위조 가능해야합니다. 즉, 데이터를 모순하는 데이터를 찾을 가능성이 있어야합니다.
간단히 말해서, 데이터가 가설을지지하는지 여부를 결정하려면 실험을 설계하고 수행하고 데이터를 수집하고 분석하며 결과를 명확하고 객관적인 방식으로 해석하는 엄격한 프로세스가 포함됩니다.
