1. 관찰 연구 :
* 자연 실험 : 여기에는 자연적으로 발생하는 사건이나 통제 된 실험과 비슷한 현상이 관찰되는 것이 포함됩니다. 예를 들어, 생태계에 대한 화산 폭발의 영향을 연구합니다.
* 종단 연구 : 여기에는 변화와 상관 관계를 관찰하기 위해 오랜 기간 동안 피험자 그룹을 추적하는 것이 포함됩니다. 예를 들어, 특정 환경 요인에 노출되는 장기적인 영향을 연구합니다.
* 상관 연구 : 이들은 둘 이상의 변수 사이의 관계를 조사합니다. 상관 관계는 원인과 동일하지 않지만 잠재적 인 관계에 대한 단서를 제공 할 수 있습니다.
2. 모델링 및 시뮬레이션 :
* 컴퓨터 모델 : 이들은 수학 방정식과 알고리즘을 사용하여 복잡한 시스템과 프로세스를 시뮬레이션합니다. 실험이 불가능한 상황에서 결과를 예측하고 가설을 테스트하는 데 사용될 수 있습니다.
* 물리적 모델 : 이들은 실제 시스템의 축소 된 표현입니다. 이를 통해 연구원들은 가설을 테스트하고 통제 된 환경에서 데이터를 수집 할 수 있습니다.
3. 역사적 분석 및 데이터 마이닝 :
* 역사적 기록 : 기후 기록, 고고 학적 결과 또는 의료 기록과 같은 역사적 데이터를 연구하면 과거의 사건과 트렌드에 대한 통찰력을 제공 할 수 있습니다.
* 데이터 마이닝 : 여기에는 통계 기술을 사용하여 큰 데이터 세트를 분석하여 패턴과 관계를 식별하는 것이 포함됩니다.
4. 전문가 의견과 합의 :
* 전문가 패널 : 증거를 논의하고 평가하기 위해 분야에서 전문가 그룹을 수집하면 집단 지식과 경험을 바탕으로 결론에 도달하는 데 도움이 될 수 있습니다.
* 체계적인 검토 및 메타 분석 : 이들은 여러 연구 결과를 결합하고 분석하여 증거에 대한 포괄적 인 개요를 제공합니다.
5. 논리와 추론 :
* 연역적 추론 : 특정 사례에 일반 원칙을 적용합니다. 예를 들어, 물리 법칙을 사용하여 우주에서 관찰 된 현상을 설명합니다.
* 유도 추론 : 특정 관찰에서 일반화를 도출합니다. 예를 들어, 큰 별 샘플을 관찰하고 주로 수소와 헬륨으로 구성되어 있다고 결론을 내립니다.
중요한 고려 사항 :
* 한계 : 각 방법의 한계와 편견 및 불확실성의 가능성을 인정하는 것이 중요합니다.
* 엄격함 : 실험이 없어도 과학적 결론은 강력한 증거, 논리적 추론 및 엄격한 분석으로 뒷받침되어야합니다.
* 투명성 : 연구원들은 투명성을 보장하고 비판적 평가를 허용하기 위해 자신의 방법, 가정 및 한계를 명확하게 설명해야합니다.
실험은 과학의 금 표준이지만, 이러한 대안 적 접근법을 통해 과학자들은 복잡한 현상을 탐구하고 가설을 테스트하며 직접 실험이 불가능한 경우에도 정보에 입각 한 결론을 도출 할 수 있습니다.
