1. 데이터 수집 및 분석 :
* 실험 : 이것은 가장 일반적인 방법입니다. 제어 된 실험은 조사중인 특정 요인을 분리하고 테스트하는 것을 목표로합니다. 데이터가 신중하게 수집되고 분석됩니다.
* 관찰 : 경우에 따라 자연 현상의 관찰은 가설을 지원하거나 반박하기위한 데이터를 제공 할 수 있습니다.
* 기존 데이터 : 연구원들은 기존 데이터 세트를 분석하여 자신의 가설을 지원하거나 모순되는지 확인할 수 있습니다.
2. 통계적 유의성 :
* 실험 또는 관찰의 결과는 통계적으로 분석되어 관찰 된 효과가 우연 또는 연구되는 변수들 사이의 진정한 관계로 인한 것인지 여부를 결정합니다.
* 통계적으로 중요한 결과는 결과가 임의의 기회로 인한 것 같지 않다는 것을 시사합니다.
3. 동료 검토 및 복제 :
* 과학적 발견은 일반적으로 동료 검토 저널에 발표되며,이 분야의 다른 전문가들은 방법론, 데이터 분석 및 결론을 면밀히 조사합니다.
* 복제가 중요합니다. 다른 연구자들은 실험이나 관찰을 독립적으로 재현하고 유사한 결과를 얻을 수 있어야합니다.
4. 위조 :
* 과학적 탐구의 주요 측면은 가설을 위조하려는 시도입니다. 이것은 가설을 잘못 증명할 수있는 증거를 찾는 것을 의미합니다.
* 가설은 그것을 위조하려는 여러 번의 시도에서 살아남는 경우 "강한"것으로 간주됩니다.
중요한 메모 :
* 검증은 증거가 아닙니다 : 과학은 절대적인 의미에서 사물을 증명하지 않습니다. 그것은 가설을지지하거나 반박하는 강력한 증거를 제공합니다.
* 가설은 수정되거나 거부 될 수 있습니다. 새로운 증거에 근거하여 가설은 완전히 개선, 수정 또는 거부 될 수 있습니다.
* 과학적 과정은 반복적이다 : 과학적 탐구는 세상에 대한 우리의 이해, 테스트 및 정제의 진행중인 과정입니다.
요약하면, 가설을 검증하는 데 다음과 관련이 있습니다.
* 신중하게 설계된 실험 또는 관찰을 통해 관련 데이터 수집.
* 유의성을 평가하기 위해 데이터를 통계적으로 분석합니다.
* 결과를 동료 검토 및 복제에 적용합니다.
* 가설을 적극적으로 위조하려고 시도했다.
검증 과정은 엄격하며 과학적 이해를위한 강력한 증거를 구축하는 것을 목표로합니다.
