Name: scientific method steps and controls
Uploaded: 2019-01-29T11:04:44.000Z
Duration: 7 min 23 s
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Scientific Method

La méthode scientifique est un cadre de techniques et de questions que les scientifiques utilisent pour étudier des phénomènes dans le but de rendre les découvertes scientifiques simples et reproductibles. Il a été vaguement observé par des expérimentateurs dès le 4ème siècle avant JC, mais la première méthode scientifique correctement formalisée a été inventée pendant la Renaissance européenne. C’est là que des personnes à l’avant-garde de la science comme Francis Bacon, Galilée et Isaac Newton ont commencé à mettre en pratique les règles que nous utilisons aujourd’hui pour mener des expériences. 
Typiquement, la première étape de la méthode scientifique consiste à formuler une question, généralement après l’observation d’un phénomène. Par exemple, disons que vous avez élevé des chenilles et que vous avez remarqué que certaines mettent plus de temps que d’autres à arriver à la nymphose. Et vous vous demandez si les chenilles se développent à des rythmes différents en fonction de la température ? 
C’est là qu’intervient la deuxième partie de la méthode scientifique, l’hypothèse. Une hypothèse est une explication incertaine de la raison pour laquelle nous observons ce que nous observons, et il en existe deux types principaux. La première est l’hypothèse expérimentale ou alternative, et elle implique qu’il y aura une relation entre les variables étudiées, la température et le développement de la chenille, dans ce cas. Ainsi, notre hypothèse expérimentale pourrait être que les chenilles mettront plus de temps à passer de l'œuf à la nymphose si elles sont élevées à des températures plus froides. De manière cruciale, une bonne hypothèse sera testable. Pour nos chenilles, nous pouvons changer la température, et enregistrer le temps qu’il leur faut pour passer de l’œuf à la nymphe, et falsifiable. Donc, s’il faut à peu près le même temps pour que les chenilles se développent, quelle que soit la température, alors nous pouvons accepter que l’hypothèse était probablement fausse. Le deuxième type d’hypothèse est l’hypothèse nulle. Cela suppose généralement qu'il n'y aura pas de changement ou de différence significative observé au cours de l'expérience. Dans notre exemple de chenille, nous dirions que les chenilles se développeront au même rythme dans chaque condition de température. 
Une fois que nous avons nos hypothèses, la troisième étape de la méthode scientifique couvre l’expérimentation et la collecte de données. Dans une expérience typique, il y aura deux types de variables. La variable indépendante est quelque chose de directement manipulé par l’expérimentateur. Ainsi, avec nos chenilles, nous modifions la variable indépendante lorsque nous changeons la température. La variable dépendante, également appelée variable de réponse, doit être affectée par l’état de la variable indépendante. Ainsi, lorsque nous exposons nos chenilles à des températures différentes, la réponse, la variable dépendante, est la vitesse à laquelle elles se développent. 
Il existe également deux principaux types de données qui pourraient être collectées pour étayer ou infirmer les hypothèses. La première est les données qualitatives, qui font généralement référence à des observations descriptives faites avec les sens, voir, toucher, entendre, sentir ou même goûter. Dans notre expérience, nous pourrions noter que les chenilles semblent se déplacer et manger beaucoup dans des conditions de température normales, par rapport aux conditions plus froides. Contrairement aux données qualitatives, les données quantitatives peuvent être mesurées et écrites sous forme de chiffres. Ainsi, lorsque nous comptons le nombre d’heures qu’il faut à la chenille entre l’éclosion et la nymphose, cela nous donne un chiffre définitif. Dans la mesure du possible, il est presque important d'avoir une condition de contrôle dans toute expérience où nous manipulons les variables indépendantes. Dans notre expérience sur les chenilles, nous pouvons faire pousser les chenilles à une température ambiante standard de 21 degrés en tant que contrôle, car cela démontre ce qui se passe lorsque les chenilles se développent dans des conditions normales par rapport aux paramètres expérimentaux. 
Dans les expériences d’observation, un contrôle peut ne pas être nécessaire ou même possible. Par exemple, imaginez que nos chenilles sont maintenant des papillons adultes, se nourrissant de nectar dans un jardin de fleurs. Dans notre hypothèse expérimentale, nous suggérons qu’ils préfèrent se nourrir des grandes fleurs roses, tandis que notre hypothèse nulle suggère qu’ils n’ont pas de préférence et visiteront les fleurs au hasard. Dans ce cas, le simple fait d’observer et d’enregistrer le nombre de fois que les papillons visitent chaque type de fleur fournira suffisamment de données pour confirmer ou infirmer nos hypothèses sans avoir besoin de manipuler des variables ou d’avoir besoin d’un contrôle. 
Une fois les données collectées, l’étape suivante consiste à comprendre ce que tout cela signifie. Les scientifiques compareront les prédictions de leurs deux hypothèses pour déterminer s’ils peuvent rejeter l’hypothèse nulle. Cela peut être fait en comparant les valeurs de la variable dépendante dans le contrôle par rapport aux conditions expérimentales. S’ils ne sont pas égaux, l’hypothèse nulle peut être rejetée. Si les données recueillies soutiennent une hypothèse, comme les chenilles ont mis beaucoup plus d’heures pour passer de l’œuf à la chrysalide lorsqu’elles sont gardées dans un climat plus frais, cela donne plus de crédibilité à l’hypothèse expérimentale, mais surtout, cela n’indique pas que l’hypothèse est définitivement vraie, car les expériences futures peuvent révéler de nouvelles informations. 
La dernière partie de la méthode scientifique est celle où nous tirons des conclusions et discutons de ce que nos résultats pourraient signifier. Ici, les scientifiques peuvent se référer à d’autres expériences ou à d’autres publications pour mettre leurs résultats en contexte, et trouver des explications sur les raisons pour lesquelles les résultats ont montré ce qu’ils ont fait. Par exemple, la conclusion pourrait être que les chenilles aiment pousser aux températures les plus proches de leur habitat naturel. Cela peut, à son tour, soulever de nouvelles questions, comme est-ce que d’autres espèces se nymphosent à des rythmes différents à des températures différentes ? Cela peut inspirer de nouvelles expériences, que nous pouvons tester en utilisant, vous l’avez deviné, la méthode scientifique.

méthode scientifique

La méthode scientifique est utilisée pour résoudre des problèmes et expliquer des phénomènes. Le développement de la méthode scientifique a coïncidé avec des changements de philosophie qui ont sous-tendu la découverte scientifique, transformant radicalement la vision de la société sur la nature. Au cours de la Renaissance européenne, des individus tels que Francis Bacon, Galilée et Isaac Newton ont formalisé le concept de méthode scientifique et l’ont mis en pratique. Bien que la méthode scientifique ait été révisée depuis ses premières conceptions, une grande partie du cadre et de la philosophie reste en pratique aujourd’hui.
<h4>Étape 1 : L’observation et la question</h4>
Avant l’enquête, un scientifique doit définir la question à aborder. Cette première étape cruciale du processus scientifique consiste à observer certains phénomènes naturels d’intérêt. Ce constat devrait ensuite conduire à un certain nombre de questions sur le phénomène. Cette étape nécessite souvent des recherches de fond nécessaires pour comprendre le sujet et des travaux antérieurs sur des idées similaires. L’examen et l’évaluation des recherches antérieures permettent aux scientifiques d’affiner leurs questions afin de combler plus précisément les lacunes dans les connaissances scientifiques. La définition d’une question de recherche et la compréhension des recherches antérieures pertinentes influenceront la façon dont la méthode scientifique est appliquée, ce qui en fait une première étape importante dans le processus de recherche.
Un exemple de tous les jours : vous essayez de vous rendre à l’école ou au travail et votre voiture ne démarre pas. Le processus de pensée que la plupart des gens traversent dans cette situation reflète clairement la méthode scientifique officielle (une fois que vous avez fini de vous énerver). Tout d’abord, vous faites un constat : ma voiture ne démarre pas ! La question qui s’ensuit : pourquoi cela ne fonctionne-t-il pas ?
<h4>Étape 2 : L’hypothèse</h4>
L’étape suivante consiste à faire une hypothèse, basée sur des connaissances préalables. Une hypothèse est une « explication incertaine » ou une conjecture non prouvée qui cherche à expliquer un phénomène sur la base de connaissances obtenues lors de l’exécution d’expériences ou d’observations ultérieures. Généralement, les scientifiques élaborent plusieurs hypothèses pour répondre à leurs questions et les tester systématiquement.
Toutes les hypothèses doivent répondre à certains critères pour que le processus scientifique fonctionne. Premièrement, une hypothèse doit être testable et falsifiable. Cet aspect de l’hypothèse est critique et d’une bien plus grande importance que la justesse de l’hypothèse. Une hypothèse testable est une hypothèse qui génère des prédictions vérifiables, traitées par des observations ou des expériences. Une hypothèse falsifiable est une hypothèse qui, par l’observation de résultats contradictoires, peut être prouvée fausse. Cela permet aux enquêteurs de gagner en confiance au fil du temps, non pas en accumulant des preuves montrant qu’une hypothèse est correcte, mais plutôt en montrant que des situations qui pourraient établir sa fausseté ne se produisent pas.
Les hypothèses se présentent sous deux formes : les hypothèses nulles et les hypothèses alternatives. L’hypothèse nulle est testée par rapport à l’hypothèse alternative et reflète qu’il n’y aura aucun changement observé dans l’expérience. L’hypothèse alternative est généralement celle décrite dans les deux paragraphes précédents, également appelée hypothèse expérimentale. L’autre hypothèse est le résultat prédit de l’expérience. Si l’hypothèse nulle est rejetée, cela constitue une preuve pour l’hypothèse alternative.
Un exemple de tous les jours : Peut-être qu’il gèle dehors et qu’il est donc assez probable que la batterie de votre voiture soit morte. Peut-être savez-vous que vous étiez à court d’essence la nuit précédente et qu’il est donc probable que le réservoir soit vide.
<h4>Étape 3 : Expérimentation et collecte de données</h4>
Quoi qu’il en soit, l’étape suivante consiste à faire plus d’observations ou à mener des expériences menant à des conclusions. Après la formulation d’hypothèses, les scientifiques planifient et mènent des expériences pour tester leurs hypothèses. Ces expériences fournissent des données qui soutiendront ou infirmeront l’hypothèse. Les données peuvent être collectées à partir d’observations quantitatives ou qualitatives. L'information qualitative fait référence à des observations qui peuvent être faites simplement en utilisant ses sens, que ce soit par la vue, l'ouïe, le goût, l'odorat ou le toucher. En revanche, les observations quantitatives sont celles dans lesquelles des mesures précises d'un certain type sont utilisées pour étudier une hypothèse.
Une expérience est une procédure conçue pour déterminer si les observations du monde réel concordent ou réfutent les prédictions dérivées de l’hypothèse. Si les preuves d’une expérience soutiennent une hypothèse, cela donne plus de crédibilité à l’hypothèse. Cela n’indique pas que l’hypothèse est vraie, car des expériences futures pourraient révéler de nouvelles informations sur l’hypothèse initiale. La conception expérimentale est une autre étape critique de la méthode scientifique et peut avoir un effet important sur les résultats et les conclusions que l’on tire d’une expérience. Une réflexion approfondie et du temps doivent être consacrés à la conception expérimentale et à la réduction des erreurs possibles. L’expérience doit être conçue de manière à ce que chaque variable ou facteur susceptible d’influencer le résultat de l’expérience soit sous le contrôle du chercheur. Deux types de variables sont utilisés pour décrire les conditions d’une expérience : la variable indépendante et la variable dépendante, ou variable-réponse. La variable indépendante est directement manipulée ou contrôlée par le scientifique et c’est généralement ce que l’on prédit qui affectera la variable dépendante. La variable dépendante, ou variable-réponse, dépend donc de la valeur de la variable indépendante. Les expériences sont généralement conçues de manière à ce qu’un facteur spécifique soit manipulé dans l’expérience afin d’éclairer les relations de cause à effet.
Un exemple de tous les jours : la voiture a-t-elle encore toutes ses pièces ? Est-ce la bonne clé ? Que dit la jauge d’essence ? Un démarrage rapide aide-t-il ?
Un autre aspect important de la conception expérimentale est le rôle du traitement de contrôle, qui représente une condition de traitement non manipulée. Le traitement témoin est maintenu dans les mêmes conditions que le traitement expérimental, mais la manipulation expérimentale n’est pas appliquée au témoin. Par exemple, si un chercheur testait les effets de la salinité du sol sur la croissance des plantes, le sol du traitement témoin ne contiendrait pas de sel ajouté. Le contrôle fournit une base de référence de conditions « normales » avec lesquelles comparer les traitements expérimentaux.
La conception expérimentale doit également inclure des répétitions de chaque traitement. La répétabilité des résultats expérimentaux est une partie importante de la méthode scientifique qui garantit la validité et l’exactitude des données. Il est assez difficile de contrôler tous les aspects d’une expérience, de sorte qu’il y a une variation inhérente dans les résultats qui ne peut pas être contrôlée, même dans le cadre des expériences les mieux conçues et les plus contrôlées. Le fait d’avoir des répétitions permet à un chercheur d’estimer cette variation inhérente aux résultats. L’enregistrement et la mesure précis des données sont également d’une grande importance pour garantir l’exactitude des résultats et les conclusions que l’on en tire.
<h4>Étape 4 : Résultats et analyse des données</h4>
L’étape suivante de la méthode scientifique consiste à déterminer ce que signifient les résultats de l’expérience. Les scientifiques comparent les prédictions de leur hypothèse nulle à celle de leur hypothèse alternative pour déterminer s’ils sont capables de rejeter l’hypothèse nulle. Le rejet de l’hypothèse nulle signifie qu’il existe une probabilité significative que les valeurs de la variable dépendante dans le contrôle par rapport aux traitements expérimentaux ne soient pas égales les unes aux autres. S’il existe des différences significatives, on peut rejeter l’hypothèse nulle et accepter l’hypothèse alternative. À l’inverse, l’investigateur peut ne pas rejeter l’hypothèse nulle, ce qui signifie que le traitement n’a aucun effet sur les résultats. Avant que les scientifiques puissent affirmer leur hypothèse nulle à partir de leurs données expérimentales ou de leurs observations, des tests statistiques sont nécessaires pour garantir la validité des données et une interprétation ultérieure des données. Les tests statistiques permettent aux chercheurs de déterminer s’il existe de réelles différences entre le traitement témoin et le traitement expérimental. À partir de là, ils peuvent créer des figures et des tableaux pour illustrer leurs découvertes.
<h4>Étape 5 : Conclusions</h4>
La dernière partie de la méthode scientifique consiste à fournir des explications sur les résultats et les conclusions qui peuvent être logiquement tirées des résultats. En général, cette étape du processus scientifique nécessite également de revisiter la littérature scientifique et de comparer leurs résultats avec d’autres expériences ou observations sur des sujets connexes. Cela permet aux chercheurs de placer leur expérience dans un contexte plus général et d’élaborer sur la signification de résultats particuliers. De plus, cela leur permet d’expliquer comment leur travail s’inscrit dans un contexte plus large de leur discipline.
Le processus scientifique ne s’arrête pas là ! Le processus scientifique fonctionne à travers le temps à mesure que les connaissances sur des sujets scientifiques s’accumulent et alimentent notre compréhension de mécanismes ou de processus particuliers expliquant les phénomènes naturels. Si nous ne parvenons pas à rejeter notre hypothèse nulle, il devient alors nécessaire de revenir sur les étapes initiales de la méthode scientifique et d’essayer de reformuler nos questions et de comprendre pourquoi un résultat attendu n’a pas été atteint.
<h4>Application de la méthode scientifique</h4>
La seule différence entre l’utilisation de cette méthode dans la vie de tous les jours et en laboratoire est que les scientifiques documentent soigneusement leur travail, de l’observation à l’hypothèse à l’expérience, et enfin aux conclusions et à l’examen par les pairs. De plus, contrairement à la résolution de problèmes en dehors du laboratoire, la méthode scientifique en laboratoire comprend des conditions et des variables contrôlées.
Étudions la méthode scientifique à l’aide d’un exemple tiré du laboratoire. On sait que la croissance des plantes est affectée par les microbes, tels que les bactéries et les champignons, qui vivent dans leur sol. Il est possible de déterminer quels microbes ont quels effets en mettant les plantes en pot dans un sol complètement stérile, puis en ajoutant les microbes un par un, ou dans différentes combinaisons et en mesurant la croissance de la plante. Maintenant, intégrons cela dans les termes utilisés pour décrire la méthode scientifique :
Observation et question : Il y a des microbes dans le sol... affectent-ils la croissance des plantes ?
Hypothèses:
Expérimental : Un microbe d’intérêt particulier fera pousser les plantes plus lentement.
Vide : La présence ou l’absence de microbes n’aura aucun effet sur la croissance des plantes
Expérience : installez des groupes de plantes dans 1) un sol stérile, 2) un sol avec le microbe ajouté et 3) un sol naturel. Mesurez la croissance des plantes au fil du temps, à l’aide d’une règle.
Conclusion : si les plantes du groupe 2 poussent plus lentement que les deux autres, l’hypothèse est étayée. Cela doit être étayé par des analyses statistiques provenant de nombreuses usines pour être considéré comme significatif. Une telle expérience n’est pas légitime avec une seule plante par groupe.
Le groupe 1 est un contrôle qui montre que les plantes peuvent pousser dans un sol stérile. Le groupe 3 est un contrôle qui montre que les plantes peuvent pousser dans des conditions normales. Le groupe 2 est le groupe expérimental. Il serait possible d’ajouter différentes quantités de microbes, ou différents microbes, pour introduire plus de variables. Le point principal est que le chercheur a quelque chose à comparer au groupe expérimental - le groupe témoin. Si l’expérience ne comprenait que le groupe 2 et que le chercheur déterminait que les plantes « avaient l’air malades », ce serait une question d’opinion. La seule façon de rendre cette observation scientifique est d’avoir des plantes saines à mesurer. Le type ou la quantité de microbe utilisée est la variable indépendante, car le chercheur en a le contrôle. La taille de la plante à la fin de l’expérience est la variable dépendante ou réponse car c’est le résultat.
En fin de compte, des travaux comme celui-ci sont publiés dans des revues scientifiques afin que d’autres chercheurs puissent lire sur les méthodes utilisées et les conclusions tirées. Des publications comme celle-ci sont soumises à un examen par les pairs, ce qui signifie qu’un article ne sera pas publié dans une revue tant que d’autres chercheurs ne l’auront pas vérifié et n’auront pas convenu qu’il est bien fait. En tant que communauté de scientifiques, des concepts généraux sont développés sur la base de modèles observés dans les expériences menées par les scientifiques. Cela aboutit au développement d’une théorie scientifique. Ce terme signifie qu’il existe un consensus parmi les chercheurs sur l’existence d’un concept ou d’un processus particulier. Il est important de noter que le mot théorie ne signifie pas la même chose qu’hypothèse. Une fois que les scientifiques étiquettent un concept avec ce terme, il est considéré comme vrai, compte tenu de toutes les données actuellement disponibles. Bien sûr, si un grand nombre d’expériences démontrent le contraire, les théories peuvent être modifiées.

Méthode scientifique

La méthode scientifique est utilisée pour résoudre des problèmes et expliquer des phénomènes. Le développement de la méthode scientifique a coïncidé avec des changements de philosophie...

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scientific method steps and controls

The scientific method gives scientists a way to solve problems and explain natural events. Its development grew alongside new ideas in science during the European Renaissance. Thinkers such as Francis Bacon, Galileo, and Isaac Newton helped formalize the process. Although the method has changed over time, much of its basic framework is still used today.

The process begins with observation and a clear question. A scientist first notices a natural phenomenon and then asks why it happens. This stage often includes background research. Reading earlier studies helps refine the question and identify gaps in scientific knowledge. In everyday life, this can look like noticing that a car will not start and asking why it is not working.

Next comes the hypothesis. A hypothesis is an unproven explanation based on prior knowledge. Scientists often develop more than one hypothesis and test them in a systematic way. A good hypothesis must be testable and falsifiable, which means it can produce predictions and can also be shown wrong. Hypotheses are often written as a null hypothesis, which predicts no change, and an alternative hypothesis, which predicts the expected outcome. If the null hypothesis is rejected, that supports the alternative hypothesis.

After that, scientists collect data through experiments or more observations. Experiments are designed to test the predictions made by a hypothesis. Data may be qualitative, based on the senses, or quantitative, based on measurements. Careful experimental design is important because it helps reduce error and control factors that could affect the outcome. The independent variable is the factor the scientist changes, and the dependent, or response, variable is the result that is measured.

Controls and replicates are also essential. A control treatment is a condition that is not manipulated, but it is kept under the same conditions as the experimental treatment. It provides a baseline for comparison. Replicates, or repeated trials, help scientists estimate natural variation in the data and check that results can be repeated. Precise recording and measurement make the results more reliable.

Scientists then analyze the results to see what the data mean. They compare the null hypothesis with the alternative hypothesis and use statistical tests before making claims. Statistics help show whether differences between control and experimental treatments are real. Results are often displayed in figures and tables so they can be reviewed and understood more easily.

The final step is drawing conclusions. Scientists explain what the results mean and compare them with earlier research on related topics. This places the work in a wider scientific context and shows how it fits into the field. The scientific process does not end there. If the null hypothesis is not rejected, scientists return to the earlier steps and revise the question or hypothesis.

In lab work, the scientific method is carefully documented from start to finish. It also includes controlled conditions and variables. A plant-microbe experiment shows how this works. Researchers can grow plants in sterile soil, add one microbe at a time, or use natural soil, then measure plant growth with a ruler. In this example, the question is whether microbes affect plant growth. The experimental hypothesis is that one microbe will slow growth, and the null hypothesis is that microbes will have no effect.

The setup includes a control group and an experimental group. One group shows that plants can grow in sterile soil, and another shows that plants can grow in natural soil. The group with the added microbe is the experimental group. The type or amount of microbe is the independent variable, and plant size at the end is the dependent variable. A claim based on only one plant per group would not be valid. The results must be supported by statistical analysis from many plants.

Work like this is published in scientific journals so other researchers can read the methods and conclusions. These publications are checked through peer review before they are accepted. Over time, patterns from many experiments help scientists build broader ideas about how nature works. This is how scientific theory develops. In science, theory means a concept supported by a strong body of evidence, not a guess.

Scientific Method Steps and Controls

scientific method

The scientific method gives scientists a way to solve problems and explain natural events. Its development grew alongside new ideas in science during the European Renaissance. Thinkers such as Francis Bacon, Galileo, and Isaac Newton helped formalize the process. Although the method has changed over time, much of its basic framework is still used today. The process begins with observation and a clear question. A scientist first notices a natural phenomenon and then asks why it happens. This...

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Learn the scientific method through observation, hypotheses, experiments, controls, variables, data analysis, conclusions, and a plant-microbe example.

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The student will demonstrate an understanding of scientific and engineering practices by pnterpreting, analyzing, and evaluating data
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• construct, analyze, and interpret graphical displays of data and consider limitations of data analysis
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The student will demonstrate an understanding of scientific and engineering practices by obtaining, evaluating, and communicating information
• compare, integrate, and evaluate sources of information presented in different media or formats to address a scientific question or solve a problem
• gather, read, and evaluate scientific and/or technical information from multiple sources, assessing the evidence and credibility of each source
• communicate scientific and/or technical information about phenomena and/or a design process in multiple formats

Scientific Method Steps and Controls

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