증거의 유형
* 관찰 :
* 직접 관찰 : 가설과 직접 관련된 것을보고, 듣고, 만지거나, 냄새를 맡거나, 시음합니다. 예 :다양한 조명 조건에서 식물의 성장을 관찰합니다.
* 간접 관찰 : 도구 나 계측기를 사용하여 직접 관찰 할 수없는 데이터를 수집합니다. 예 :현미경을 사용하여 세포 분열을 관찰하거나 온도 변화를 측정하기위한 온도계.
* 실험 데이터 :
* 정량적 데이터 : 길이, 무게, 시간 또는 온도와 같은 수치 측정. 이 유형의 데이터는 트렌드를 분석하고 비교하는 데 좋습니다.
* 질적 데이터 : 종종 단어로 표현되는 설명 정보는 무언가의 특성 또는 특성을 설명합니다. 이러한 유형의 데이터는 풍부한 설명과 컨텍스트를 제공 할 수 있습니다.
* 기존 데이터 :
* 문헌 검토 : 가설과 관련된 기존 과학 연구를 분석하고 요약합니다.
* 데이터 세트 : 기후 데이터, 인구 통계 또는 지질 조사와 같은 공개적으로 이용 가능한 데이터 세트를 활용합니다.
* 모델링 :
* 컴퓨터 시뮬레이션 : 예측을 테스트하고 가설과 관련된 다양한 시나리오를 탐색하기위한 가상 모델을 생성합니다.
* 수학적 모델 : 방정식과 공식을 사용하여 변수 간의 관계를 나타내고 예측을합니다.
과학적 방법
과학자들은 과학적 방법을 사용하여 증거를 수집하고 가설을 테스트합니다.
1. 관찰 : 현상을 확인하거나 질문하십시오.
2. 가설 : 관찰에 대한 테스트 가능한 설명을 공식화하십시오.
3. 실험 : 가설을 테스트하기위한 실험을 설계하고 수행합니다.
4. 데이터 분석 : 실험 결과를 분석하십시오.
5. 결론 : 데이터를 기반으로 결론을 도출하고 가설이 뒷받침되는지 여부를 결정하십시오.
중요한 고려 사항 :
* 신뢰성 : 증거는 정확하고 반복 가능해야합니다.
* 유효성 : 증거는 관련이 있고 가설을 직접 다루어야합니다.
* 객관성 : 과학자들은 공평하게 노력하고 관찰 및 데이터 분석에서 편견을 피합니다.
예 :
가설은 "식물은 그늘보다 직사광선에서 키가 커집니다."라고 가정 해 봅시다.
* 관찰 : 화창하고 그늘진 지역의 식물 성장을 관찰하십시오.
* 실험 데이터 : 다양한 양의 햇빛으로 통제 된 조건에서 식물의 높이를 측정하십시오.
* 기존 데이터 : 식물 성장과 햇빛에 대한 과학 문헌을 검토하십시오.
* 모델링 : 광도에 따라 식물 성장을 예측하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 만듭니다.
이 모든 증거를 분석함으로써 과학자들은 가설이 뒷받침되는지 또는 수정 해야하는지 결정할 수 있습니다.
