1. 실험 결과 :
* 모순 된 데이터 : 가장 일반적인 이유는 실험 결과가 원래의 가설을 뒷받침하지 않을 때입니다. 이것은 가설이 근본적으로 결함이 있거나 실험 설계 또는 실행에 오류가 있음을 의미 할 수 있습니다.
* 예상치 못한 결과 : 데이터가 가설과 직접 모순되지 않더라도 예상치 못한 결과는 새로운 질문을 일으키고 가설의 개정으로 이어질 수 있습니다.
* 통계적 유의성 : 결과는 통계적으로 유의하지 않을 수 있으며, 이는 관찰 된 효과가 우연에 기인 할 수 있음을 나타내며, 가설의 재평가를 더욱 촉구합니다.
2. 새로운 정보 :
* 현장의 발전 : 이 분야의 새로운 연구 결과 또는 이론은 원래의 가설에 도전하고 재평가가 필요합니다.
* 기술 발전 : 새로운 기술은보다 정확하거나 정제 된 실험을 허용하여 다른 결과와 수정 된 가설을 초래할 수 있습니다.
3. 비판적 분석 :
* 동료 검토 : 과학적 검토 과정에서 동료들의 피드백은 결함이나 대체 설명을 강조하여 과학자가 자신의 가설을 재고하게 할 수 있습니다.
* 자기 반성 : 과학자는 자신의 가정과 논리를 다시 방문하여 초기 추론에서 잠재적 편견이나 결함을 인식하여 가설을 수정했습니다.
4. 대안 탐색 :
* 다중 가설 : 과학자는 처음에 몇 가지 가설을 탐구하고 하나가 다른 가설보다 더 가능성이 높아서 정제 된 가설을 이끌어 낼 수 있습니다.
* 더 넓은 관점 : 과학자는 동료들과의 토론이나 문학을 읽음으로써 더 넓은 관점을 얻을 수 있으며, 이는보다 미묘하고 포괄적 인 가설을 이끌어 낼 수 있습니다.
본질적으로, 가설을 다시 생각하는 것은 과학적 과정의 중요한 부분이다. 그것은 새로운 정보에 적응하고, 한계를 인정하고, 이해를 개선하려는 의지를 보여줍니다. . 이 반복적 인 접근은 지식을 발전시키고 과학적 이해의 경계를 높이는 데 핵심입니다.
