다음은 실험의 다른 측면에 "적절한"이 적용 할 수있는 방법입니다.
* 샘플 크기 : 샘플 크기는 공부하는 인구를 나타내고 그룹 간의 차이를 감지하기에 충분히 큰 경우 적절합니다.
* 제어 : 테스트중인 변수를 올바르게 분리하고 비교를위한 기준을 제공하는 경우 컨트롤이 적합합니다.
* 재료 및 장비 : 신뢰할 수있는 결과를 생성하기에 충분한 품질과 정확성이있는 경우 재료와 장비가 적절합니다.
* 데이터 수집 : 데이터 수집은 완전하고 정확하며 연구 질문과 관련이있는 경우 적절합니다.
* 데이터 분석 : 데이터 분석은 적절한 방법을 사용하고 가설을 지원하거나 반박하는 의미있는 결과를 생성하는 경우 적절합니다.
적절성의 예 :
* 적절한 샘플 크기 : 새로운 비료가 식물 성장에 미치는 영향을 연구하는 경우 각 처리 그룹 (대조군 및 비료)에서 적절한 샘플 크기가 20 개의 식물 일 수 있습니다.
* 적절한 대조군 : 혈압에 대한 새로운 약물의 효과를 연구하는 경우 대조군은 약물보다는 위약 (비활성 물질)을 받아야합니다.
* 적절한 장비 : 온도를 측정하는 경우 보정되고 정확한 온도계가 필요합니다.
궁극적으로 "적절한"것으로 간주되는 것은 특정 연구 질문과 분야의 과학적 표준에 달려 있습니다. 좋은 과학자는 결과의 유효성에 영향을 줄 수있는 모든 요소를 고려하고 실험을 가능한 한 정확하고 신뢰할 수 있도록 노력할 것입니다.
