1. 관찰 및 질문 :
* 관찰 : 호기심을 불러 일으키는 현상이나 문제를 식별합니다.
* 질문 : 관찰에 대한 구체적이고 테스트 가능한 질문을 공식화합니다.
2. 가설 형성 :
* 가설 : 관찰 된 현상에 대한 가능한 설명을 제안합니다. 테스트 가능하고 거짓 가능하며 기존 지식을 기반으로해야합니다.
3. 예측 :
* 예측 : 가설이 사실이라면 어떻게 해야하는지에 대한 구체적이고 측정 가능한 예측을 작성합니다. 이러한 예측은 가설을 기반으로해야하며이를 테스트하는 데 사용될 수 있습니다.
4. 실험 :
* 실험 설계 : 가설을 테스트하는 것을 목표로하는 제어 실험을 만듭니다. 여기에는 변수 조작, 데이터 수집 및 외부 요인 제어가 포함됩니다.
* 데이터 수집 : 측정, 관찰 또는 설문 조사를 통해 증거 수집.
5. 데이터 분석 :
* 데이터 분석 : 수집 된 데이터를 검사하여 가설을지지하거나 반박하는지 확인합니다. 여기에는 통계 분석, 시각화 및 해석이 포함될 수 있습니다.
6. 결론 :
* 도면 결론 : 데이터 분석에 기초하여 가설이 뒷받침되는지 거부되는지 여부를 명시합니다. 거부되면 가설을 수정하거나 새로운 가설을 공식화해야 할 수도 있습니다.
* 의사 소통 결과 : 보고서, 프레젠테이션 또는 출판물을 통해 연구의 결과와 결론을 제시합니다.
7. 반복과 정제 :
* 반복성 : 결과가 일관되고 신뢰할 수 있도록 실험을 여러 번 수행합니다.
* 동료 검토 : 다른 과학자들이 유효성과 엄격함을 보장하기 위해 연구의 방법과 결론을 검토하도록합니다.
* 추가 연구 : 새로운 실험, 관찰 및 질문을 통해 현상을 계속 조사합니다.
기억해야 할 중요한 점 :
* 반복 과정 : 과학적 방법은 선형이 아닙니다. 한 실험 결과가 새로운 질문과 추가 실험으로 이어질 수있는 반복 과정입니다.
* 객관성 : 과학적 방법은 객관성을 강조하고 데이터 수집 및 분석에서 편견을 피합니다.
* valsifiability : 좋은 과학적 가설은 위조 가능해야하므로 실험을 통해 잘못된 것으로 입증 될 수 있습니다.
과학적 방법은 자연 세계를 이해하기위한 강력한 도구이며 과학 기술의 발전에 도움이되었습니다. 그것은 우리 주변의 세상에 대한 우리의 이해, 테스트 및 정제의 지속적인 과정입니다.
