1. 연구 질문 정의 :
* 관찰 및 호기심 : 과학자들은 주변 세계의 관찰 또는 기존 지식 격차로 시작합니다. 이러한 불꽃이 대답하려는 질문.
* 문헌 검토 : 그들은 기존의 지식을 이해하고 추가 조사가 필요한 영역을 식별하기 위해 자신의 질문과 관련된 이전 연구 및 이론을 광범위하게 연구합니다.
2. 가설 공식 :
* 테스트 가능한 예측 : 연구 질문과 기존 지식을 바탕으로 과학자들은 변수 간의 관계에 대한 테스트 가능한 예측 인 가설을 개발합니다.
* 변수 식별 : 독립적 (조작) 및 종속 (측정) 변수를 포함하여 연구 할 변수를 명확하게 정의합니다.
3. 실험/연구 설계 :
* 실험 설계 : 과학자들은 자신의 가설을 효과적으로 테스트하기 위해 실험이나 연구를 신중하게 계획합니다. 여기에는 적절한 방법, 샘플링 기술, 제어 그룹 및 윤리적 고려 사항을 선택하는 것이 포함됩니다.
* 데이터 수집 방법 선택 : 변수 및 연구 질문에 따라 가장 적합한 데이터 수집 방법을 선택합니다. 여기에는 다음이 포함될 수 있습니다.
* 정량적 방법 : 실험, 설문 조사, 설문지, 계측기를 사용하여 물리적 수량을 측정합니다.
* 질적 방법 : 인터뷰, 포커스 그룹, 관찰, 텍스트 또는 이미지 분석.
4. 데이터 수집 도구 선택 :
* 특정 기기 : 과학자는 도구를 사용하여 온도계, 현미경, 분광계 또는 소프트웨어 프로그램과 같은 특정 변수를 측정합니다.
* 조사 기기 : 개인으로부터 데이터를 수집하기 위해, 그들은 관련성 있고 신뢰할 수 있으며 유효한 설문지 또는 설문 조사 도구를 개발합니다.
* 샘플링 기술 : 많은 인구를 연구 할 때 샘플링 기술을 사용하여 데이터의 대표성을 보장합니다.
5. 조종 및 개선 :
* 데이터 수집 테스트 : 전체 연구 전에 데이터 수집 방법을 테스트하여 문제를 식별하고 데이터의 유효성과 신뢰성을 보장 할 수 있습니다.
* 결과를 기준으로 조정 : 필요한 경우 파일럿 결과를 기반으로 악기, 설문지 또는 절차를 수정할 수 있습니다.
6. 진행중인 데이터 수집 :
* 계획에 따른다 : 실험이나 연구를 통해 과학자들은 사전 결정된 계획에 따라 세 심하게 데이터를 수집합니다.
* 기록 유지 : 컨텍스트, 시간 및 잠재적 인 오류 또는 편견을 포함하여 데이터에 대한 자세한 기록을 유지합니다.
7. 데이터 분석 및 해석 :
* 통계 분석 : 정량적 데이터의 경우 과학자들은 통계적 방법을 사용하여 데이터를 분석하고 가설이 지원되는지 여부를 결정합니다.
* 질적 분석 : 질적 데이터의 경우 주제별 분석, 컨텐츠 분석 또는 기타 기술을 사용하여 패턴 및 통찰력을 식별합니다.
8. 결론 도기 :
* 보고 결과 : 과학자들은 보고서, 프레젠테이션 또는 출판물에서 결과를 전달하여 투명성과 재현성을 보장합니다.
* 추가 연구 : 그들의 연구의 결론은 종종 새로운 질문으로 이어지고 추가 연구에 영감을줍니다.
전반적으로 과학자들은 자연 세계에 대한 정확한 통찰력과 지식을 얻기 위해 관련성 있고 신뢰할 수 있고 유효하며 편견이없는 정보를 수집하기 위해 노력합니다.
