科学的方法は、科学者が科学的発見を単純で再現性のあるものにすることを目的として現象を調査するために使用する技術と質問のフレームワークです。紀元前4世紀にまでさかのぼる実験者によって大まかに観察されてきましたが、最初に適切に形式化された科学的方法は、ヨーロッパのルネッサンス期に造られました。ここでは、フランシス・ベーコン、ガリレオ、アイザック・ニュートンなど、科学の最前線にいる人々が、今日私たちが実験を行うために使用するルールを日常的に実践し始めました。
通常、科学的方法の最初のステップは、通常は現象を観察した後に質問を定式化することです。たとえば、毛虫を飼育していて、蛹になるまでに他の毛虫よりも時間がかかるものがあることに気付いたとします。そして、あなたは疑問に思います、毛虫は温度に応じて異なる速度で成長しますか?
これが、科学的方法の2番目の部分である仮説の出番です。仮説とは、私たちが観察するものをなぜ観察するのかについての不確かな説明であり、主に2つのタイプがあります。1つ目は実験的仮説または対立仮説であり、この場合、調査対象の変数、温度、およびキャタピラの発生との間に関係があることを意味します。したがって、私たちの実験的仮説は、毛虫がより低い温度で育てられると、毛虫が卵から蛹になるまでに時間がかかるというものかもしれません。重要なのは、良い仮説は検証可能であるということです。私たちの毛虫のために、私たちは温度を変更し、彼らが卵から蛹に移行するのにかかる時間を記録することができます、そして偽造可能。したがって、温度に関係なく毛虫が成長するのにほぼ同じ時間がかかる場合、仮説はおそらく誤りであったことを受け入れることができます。2 番目のタイプの仮説は帰無仮説です。これは通常、実験中に有意な変化や差が観察されないと推測されます。私たちのキャタピラーの例では、キャタピラーは各温度条件で同じ速度で成長すると述べています。
仮説が立てられたら、科学的方法の3番目のステップは実験とデータ収集をカバーします。一般的な実験では、2種類の変数があります。独立変数は、実験者によって直接操作されるものです。したがって、キャタピラでは、温度を変更するときに独立変数を変更しています。従属変数 (応答変数とも呼ばれます) は、独立変数の状態の影響を受ける必要があります。したがって、キャタピラをさまざまな温度にさらすと、応答、つまり従属変数は、キャタピラが成長する速度になります。
また、仮説を支持または反証するために収集できるデータには、主に2つのタイプがあります。1つ目は定性的データで、これは通常、感覚、見ること、触れること、聞くこと、嗅ぐこと、さらには味わうことによる記述的観察を指します。私たちの実験では、イモムシは低温のものと比較して、常温の状態で動き回り、たくさん食べるように見えることを記録することができます。定性的データとは対照的に、定量的データは測定し、数値として書き留めることができます。したがって、毛虫が孵化してから最終的に蛹になるまでの時間数を数えると、明確な数値が得られます。可能であれば、独立変数を操作する実験では、制御条件を持つことがほぼ重要です。私たちのキャタピラー実験では、実験環境と比較して、イモムシが通常の条件下で成長すると何が起こるかを示しているため、コントロールとして21度の設定された標準室温でキャタピラーを成長させることができます。
観察実験では、コントロールが必要ない場合や、制御が不可能な場合があります。たとえば、私たちの毛虫が今や成長した蝶であり、花畑で蜜を食べていると想像してみてください。私たちの実験的仮説では、彼らが大きなピンクの花から餌を食べることを好むことを示唆していますが、帰無仮説は彼らが好みを持たず、ランダムに花を訪れることを示唆しています。この場合、蝶が各花の種類を訪れる回数を観察して記録するだけで、変数の操作や制御を必要とせずに、仮説を確認または棄却するのに十分なデータが得られます。
データが収集されたら、次のステップは、それが何を意味するのかを理解することです。科学者は、2つの仮説の予測を比較して、帰無仮説を棄却できるかどうかを判断します。これは、コントロールの従属変数の値と実験条件を比較することで実行できます。それらが等しくない場合、帰無仮説は棄却できます。もし収集されたデータが仮説を支持している場合、例えば、イモムシが涼しい気候で飼われているときに卵から蛹になるまでにかなり長い時間がかかったなど、実験仮説の信頼性は高まりますが、重要なことに、将来の実験で新しい情報が明らかになる可能性があるため、仮説が確実に真実であることを示すものではありません。
科学的方法の最後の部分は、結論を導き出し、その結果が何を意味するのかを議論する場所です。ここでは、科学者は他の実験や他の文献を参照して、調査結果を文脈に当てはめ、その結果がなぜ彼らが行ったことを示したのかを説明することができます。たとえば、毛虫は自然の生息地に最も近い温度で成長するのが好きであるという結論になる可能性があります。これは、他の種も異なる温度で異なる速度で蛹化するのか、というような新たな疑問を渦巻くかもしれません。これは新しい実験を刺激するかもしれません、そしてそれはご想像のとおり、科学的な方法を使用してテストすることができます。
科学的方法は、問題を解決し、現象を説明するために使用されます。科学的方法の発展は、科学的発見を支える哲学の変化と一致し、自然に対する社会の見方を根本的に変えました。ヨーロッパのルネッサンス期には、フランシス・ベーコン、ガリレオ、アイザック・ニュートンなどの個人が科学的方法の概念を形式化し、実践しました。科学的方法は初期の概念から改訂されてきましたが、フレームワークと哲学の多くは今日でも実践されています。
ステップ1:観察と質問
調査に先立ち、科学者は取り組むべき問題を定義する必要があります。この科学プロセスの重要な最初のステップには、関心のある自然現象の観察が含まれます。この観察は、現象に関する多くの疑問につながるはずです。この段階では、主題を理解するために必要な背景調査や、同様のアイデアに関する過去の作業が頻繁に必要になります。過去の研究をレビューして評価することで、科学者は科学的知識のギャップをより正確に解決するために、疑問を絞り込むことができます。研究課題を定義し、関連する先行研究を理解することは、科学的手法の適用方法に影響を与え、研究プロセスの重要な第一歩となります。
日常的な例:学校や仕事に行こうとしているのに、車が始動しません。その状況でほとんどの人が経験する思考プロセスは、公式の科学的方法を明確に反映しています(あなたが動揺し終わった後)。まず、あなたは観察します:私の車は始動しません!ここで疑問になるのは、なぜうまくいかないのかということです。
ステップ2:仮説
次のステップは、事前の知識に基づいて仮説を立てることです。仮説とは、「不確実な説明」または証明されていない推測であり、その後の実験や観察を実行する際に得られた知識に基づいて何らかの現象を説明しようとするものです。一般的に、科学者は複数の仮説を立てて疑問に取り組み、体系的に検証します。
科学的プロセスが機能するためには、すべての仮説が一定の基準を満たさなければなりません。まず、仮説はテスト可能で反証可能でなければならない。仮説のこの側面は重要であり、仮説が正しいことよりもはるかに重要です。検証可能な仮説とは、観察や実験を通じて対処された、検証可能な予測を生成する仮説です。反証可能な仮説とは、相反する結果を観察することで、間違っていることが証明される仮説です。これにより、研究者は、仮説が正しいことを示す証拠を蓄積するのではなく、その虚偽を立証する可能性のある状況が発生しないことを示すことによって、時間の経過とともに自信を深めることができます。
仮説には、帰無仮説と対立仮説の 2 つの形式があります。帰無仮説は対立仮説に対して検定され、実験で観察された変化がないことを反映します。対立仮説は、一般に、前の 2 つの段落で説明した仮説であり、実験仮説とも呼ばれます。対立仮説は、実験の予測結果です。帰無仮説が棄却された場合、対立仮説の証拠が構築されます。
日常的な例:たぶんそれは外で凍っているので、あなたの車のバッテリーが切れている可能性がかなりあります。もしかしたら、前夜にガスが不足していたことを知っているので、タンクが空になっている可能性が高いかもしれません。
ステップ 3: 実験とデータ収集
いずれにせよ、次のステップは、より多くの観測を行うか、結論を導く実験を行うことです。仮説を立てた後、科学者は仮説を検証するための実験を計画し、実施します。これらの実験は、仮説を支持または反証するデータを提供します。データは、定量的または定性的な観察から収集できます。定性的情報とは、視覚、聴覚、味覚、嗅覚、触覚など、感覚を使用して簡単に行うことができる観察を指します。対照的に、定量的観測は、ある種の正確な測定値を使用して仮説を調査する観測です。
実験は、現実世界の観測が仮説の導出された予測と一致するか反証するかを判断するために設計された手順です。実験の証拠が仮説を裏付けている場合、その仮説の信頼性が高まります。これは仮説が真であることを示すものではなく、将来の実験で元の仮説に関する新しい情報が明らかになる可能性があるためです。実験計画は、科学的方法におけるもう一つの重要なステップであり、実験から導き出される結果と結論に大きな影響を与える可能性があります。慎重な検討と時間を実験計画と起こりうるエラーの最小化に費やすべきです。実験は、実験の結果に影響を与える可能性のあるすべての変数または因子が研究者の管理下にあるように設計する必要があります。実験の条件を記述するために、独立変数と従属変数(応答変数)の2種類の変数が使用されます。独立変数は、科学者によって直接操作または制御され、一般的に従属変数に影響を与えると予測されるものです。したがって、従属変数または応答は、独立変数の値に依存します。実験は一般に、原因と結果の関係を明らかにするために、実験で1つの特定の因子が操作されるように設計されています。
日常的な例:車にはまだすべての部品がありますか?これは正しいキーですか?ガスゲージには何と書いてありますか?ジャンプスタートは役に立ちますか?
実験計画におけるもう一つの重要な側面は、操作されていない治療条件を表すコントロール治療の役割です。コントロール処理は実験的処理と同じ条件に保たれますが、実験的操作はコントロールには適用されません。たとえば、研究者が土壌の塩分濃度が植物の成長に及ぼす影響をテストしている場合、対照処理の土壌には塩分が追加されていません。このコントロールは、実験的治療を比較するための「正常な」条件のベースラインを提供します。
実験計画には、各治療の反復も組み込む必要があります。実験結果の再現性は、データの有効性と正確性を保証する科学的方法の重要な部分です。実験のすべての側面を制御することは非常に困難であるため、最も慎重に設計および制御された実験の下でも制御できない結果には固有の変動があります。反復を持つことで、研究者は結果に内在するこの変動を推定することができます。データの正確な記録と測定は、結果の正確性と結果から導き出される結論を確保するためにも非常に重要です。
ステップ4:結果とデータ分析
科学的方法の次のステップは、実験の結果が何を意味するかを決定することです。科学者は、帰無仮説の予測と対立仮説の予測を比較して、帰無仮説を棄却できるかどうかを判断します。帰無仮説を棄却するということは、対照と実験的処理の従属変数の値が互いに等しくない可能性が有意であることを意味します。有意差が存在する場合は、帰無仮説を棄却し、対立仮説を受け入れることができます。逆に、研究者が帰無仮説を棄却できない、つまり、治療が結果に影響を与えない可能性がある。科学者が実験データや観測結果から帰無仮説を主張する前に、データの有効性とデータのさらなる解釈を確保するための統計的検定が必要です。統計的検定により、研究者は対照治療と実験的治療との間に真の違いがあるかどうかを判断することができます。そこから、調査結果を説明するための図や表を作成できます。
ステップ5:結論
科学的方法の最後の部分には、結果の説明と、結果から論理的に導き出せる結論を提供することが含まれます。一般的に、科学プロセスのこのステップでは、科学文献を再検討し、その結果を関連するトピックに関する他の実験や観察と比較する必要もあります。これにより、研究者は実験をより一般的な文脈に置き、特定の結果の重要性について詳しく説明することができます。さらに、自分の仕事が自分の分野のより大きな文脈にどのように適合するかを説明することができます。
科学的なプロセスはここで止まりません!科学のトピックに関する知識が蓄積され、自然現象を説明する特定のメカニズムやプロセスの理解が促進されるにつれて、科学的なプロセスは時間とともに機能します。帰無仮説を棄却できなかった場合、科学的方法の初期段階を再検討し、質問を再定式化して、期待された結果が得られなかった理由を理解する必要があります。
科学的方法の応用
この方法を日常生活で使用する場合と研究室で使用する場合の唯一の違いは、科学者が観察から仮説、実験、そして最後に結論とピアレビューまで、自分の仕事を慎重に文書化することです。さらに、研究室の外での問題解決とは異なり、研究室での科学的方法には、制御された条件と変数が含まれています。
研究室の例を使って、科学的な方法を調べてみましょう。植物の生育は、その土壌に生息する細菌や菌類などの微生物によって影響を受けることが知られています。植物を完全に無菌の土壌に鉢植えにし、次に一度に1つずつ微生物を追加するか、またはさまざまな組み合わせで植物の成長を測定することにより、どの微生物がどのような影響を与えるかを把握することができます。では、これを科学的方法を説明するために使用される用語に当てはめてみましょう。
観察と質問: 土壌には微生物がいます...これらは植物の成長に影響を与えますか?
仮説：
実験的:関心のある特定の微生物が、植物の成長を遅くします。
Null: 微生物の有無が植物の成長に影響を与えない
実験:1)無菌土壌、2)微生物が添加された土壌、3)自然土壌に植物のグループを設定します。定規を使用して、時間の経過に伴う植物の成長を測定します。
結論:グループ2の植物が他の2つの植物よりも成長が遅い場合、仮説は支持されます。これは、重要と見なされるためには、多くのプラントからの統計分析によって裏付けられる必要があります。このような実験は、グループごとに1つの植物だけでは合法ではありません。
グループ1は、植物が無菌土壌で成長できることを示すコントロールです。グループ3は、植物が通常の条件下で成長できることを示すコントロールです。グループ2は実験グループです。異なる量の微生物、または異なる微生物を追加して、より多くの変数を導入することが可能です。主なポイントは、研究者が実験グループ、つまり対照グループと比較する何かを持っているということです。実験にグループ2のみが含まれ、研究者が植物が「病気に見える」と判断した場合、それは意見の問題になります。その観察を科学的にする唯一の方法は、健康な植物を測定することです。使用される微生物の種類または量は、研究者がそれを制御できるため、独立変数です。実験終了時の植物のサイズは、結果であるため、従属変数または応答変数です。
最終的には、このような研究は科学雑誌に掲載され、他の研究者が使用された方法や導き出された結論について読むことができます。このような出版物は査読の対象となり、他の研究者がその論文をチェックして、その論文がよくできていると認めるまで、その論文はジャーナルに掲載されません。科学者のコミュニティとして、一般的な概念は、個々の科学者が実施する実験で観察されたパターンに基づいて開発されます。これにより、科学理論が発展します。この用語は、特定の概念またはプロセスが存在するという研究者間のコンセンサスがあることを意味します。理論という言葉は仮説と同じ意味ではないことに注意することが重要です。科学者がこの用語で概念にラベルを付けると、現在利用可能なすべてのデータを考慮して、それは真実であると見なされます。もちろん、大規模な実験が反対の情報を示している場合、理論を修正することができます。
科学的方法は、科学者が科学的発見を単純で再現性のあるものにすることを目的として現象を調査するために使用する技術と質問のフレームワークです。紀元前4世紀にまでさかのぼる実験者によって大まかに観察されてきましたが、最初に適切に形式化された科学的方法は、ヨーロッパのルネッサンス期に造られました。ここでは、フランシス・ベーコン、ガリレオ、アイザック・ニュートンなど、科学の最前線にいる人々が、今日私たちが実験を行うために使用するルールを日常的に実践し始めました。
通常、科学的方法の最初のステップは、通常は現象を観察した後に質問を定式化することです。たとえば、毛虫を飼育していて、蛹になるまでに他の毛虫よりも時間がかかるものがあることに気付いたとします。そして、あなたは疑問に思います、毛虫は温度に応じて異なる速度で成長しますか?
これが、科学的方法の2番目の部分である仮説の出番です。仮説とは、私たちが観察するものをなぜ観察するのかについての不確かな説明であり、主に2つのタイプがあります。1つ目は実験的仮説または対立仮説であり、この場合、調査対象の変数、温度、およびキャタピラの発生との間に関係があることを意味します。したがって、私たちの実験的仮説は、毛虫がより低い温度で育てられると、毛虫が卵から蛹になるまでに時間がかかるというものかもしれません。重要なのは、良い仮説は検証可能であるということです。私たちの毛虫のために、私たちは温度を変更し、彼らが卵から蛹に移行するのにかかる時間を記録することができます、そして偽造可能。したがって、温度に関係なく毛虫が成長するのにほぼ同じ時間がかかる場合、仮説はおそらく誤りであったことを受け入れることができます。2 番目のタイプの仮説は帰無仮説です。これは通常、実験中に有意な変化や差が観察されないと推測されます。私たちのキャタピラーの例では、キャタピラーは各温度条件で同じ速度で成長すると述べています。
仮説が立てられたら、科学的方法の3番目のステップは実験とデータ収集をカバーします。一般的な実験では、2種類の変数があります。独立変数は、実験者によって直接操作されるものです。したがって、キャタピラでは、温度を変更するときに独立変数を変更しています。従属変数 (応答変数とも呼ばれます) は、独立変数の状態の影響を受ける必要があります。したがって、キャタピラをさまざまな温度にさらすと、応答、つまり従属変数は、キャタピラが成長する速度になります。
また、仮説を支持または反証するために収集できるデータには、主に2つのタイプがあります。1つ目は定性的データで、これは通常、感覚、見ること、触れること、聞くこと、嗅ぐこと、さらには味わうことによる記述的観察を指します。私たちの実験では、イモムシは低温のものと比較して、常温の状態で動き回り、たくさん食べるように見えることを記録することができます。定性的データとは対照的に、定量的データは測定し、数値として書き留めることができます。したがって、毛虫が孵化してから最終的に蛹になるまでの時間数を数えると、明確な数値が得られます。可能であれば、独立変数を操作する実験では、制御条件を持つことがほぼ重要です。私たちのキャタピラー実験では、実験環境と比較して、イモムシが通常の条件下で成長すると何が起こるかを示しているため、コントロールとして21度の設定された標準室温でキャタピラーを成長させることができます。
観察実験では、コントロールが必要ない場合や、制御が不可能な場合があります。たとえば、私たちの毛虫が今や成長した蝶であり、花畑で蜜を食べていると想像してみてください。私たちの実験的仮説では、彼らが大きなピンクの花から餌を食べることを好むことを示唆していますが、帰無仮説は彼らが好みを持たず、ランダムに花を訪れることを示唆しています。この場合、蝶が各花の種類を訪れる回数を観察して記録するだけで、変数の操作や制御を必要とせずに、仮説を確認または棄却するのに十分なデータが得られます。
データが収集されたら、次のステップは、それが何を意味するのかを理解することです。科学者は、2つの仮説の予測を比較して、帰無仮説を棄却できるかどうかを判断します。これは、コントロールの従属変数の値と実験条件を比較することで実行できます。それらが等しくない場合、帰無仮説は棄却できます。もし収集されたデータが仮説を支持している場合、例えば、イモムシが涼しい気候で飼われているときに卵から蛹になるまでにかなり長い時間がかかったなど、実験仮説の信頼性は高まりますが、重要なことに、将来の実験で新しい情報が明らかになる可能性があるため、仮説が確実に真実であることを示すものではありません。
科学的方法の最後の部分は、結論を導き出し、その結果が何を意味するのかを議論する場所です。ここでは、科学者は他の実験や他の文献を参照して、調査結果を文脈に当てはめ、その結果がなぜ彼らが行ったことを示したのかを説明することができます。たとえば、毛虫は自然の生息地に最も近い温度で成長するのが好きであるという結論になる可能性があります。これは、他の種も異なる温度で異なる速度で蛹化するのか、というような新たな疑問を渦巻くかもしれません。これは新しい実験を刺激するかもしれません、そしてそれはご想像のとおり、科学的な方法を使用してテストすることができます。
科学的方法は、科学者が科学的発見を単純で再現性のあるものにすることを目的として現象を調査するために使用する技術と質問のフレームワークです。紀元前4世紀にまでさかのぼる実験者によって大まかに観察されてきましたが、最初に適切に形式化された科学的方法は、ヨーロッパのルネッサンス期に造られました。ここでは、フランシス・ベーコン、ガリレオ、アイザック・ニュートンなど、科学の最前線にいる人々が、今日私たちが実験を行うために使用するルールを日常的に実践し始めました。
通常、科学的方法の最初のステップは、通常は現象を観察した後に質問を定式化することです。たとえば、毛虫を飼育していて、蛹になるまでに他の毛虫よりも時間がかかるものがあることに気付いたとします。そして、あなたは疑問に思います、毛虫は温度に応じて異なる速度で成長しますか?
これが、科学的方法の2番目の部分である仮説の出番です。仮説とは、私たちが観察するものをなぜ観察するのかについての不確かな説明であり、主に2つのタイプがあります。1つ目は実験的仮説または対立仮説であり、この場合、調査対象の変数、温度、およびキャタピラの発生との間に関係があることを意味します。したがって、私たちの実験的仮説は、毛虫がより低い温度で育てられると、毛虫が卵から蛹になるまでに時間がかかるというものかもしれません。重要なのは、良い仮説は検証可能であるということです。私たちの毛虫のために、私たちは温度を変更し、彼らが卵から蛹に移行するのにかかる時間を記録することができます、そして偽造可能。したがって、温度に関係なく毛虫が成長するのにほぼ同じ時間がかかる場合、仮説はおそらく誤りであったことを受け入れることができます。2 番目のタイプの仮説は帰無仮説です。これは通常、実験中に有意な変化や差が観察されないと推測されます。私たちのキャタピラーの例では、キャタピラーは各温度条件で同じ速度で成長すると述べています。
仮説が立てられたら、科学的方法の3番目のステップは実験とデータ収集をカバーします。一般的な実験では、2種類の変数があります。独立変数は、実験者によって直接操作されるものです。したがって、キャタピラでは、温度を変更するときに独立変数を変更しています。従属変数 (応答変数とも呼ばれます) は、独立変数の状態の影響を受ける必要があります。したがって、キャタピラをさまざまな温度にさらすと、応答、つまり従属変数は、キャタピラが成長する速度になります。
また、仮説を支持または反証するために収集できるデータには、主に2つのタイプがあります。1つ目は定性的データで、これは通常、感覚、見ること、触れること、聞くこと、嗅ぐこと、さらには味わうことによる記述的観察を指します。私たちの実験では、イモムシは低温のものと比較して、常温の状態で動き回り、たくさん食べるように見えることを記録することができます。定性的データとは対照的に、定量的データは測定し、数値として書き留めることができます。したがって、毛虫が孵化してから最終的に蛹になるまでの時間数を数えると、明確な数値が得られます。可能であれば、独立変数を操作する実験では、制御条件を持つことがほぼ重要です。私たちのキャタピラー実験では、実験環境と比較して、イモムシが通常の条件下で成長すると何が起こるかを示しているため、コントロールとして21度の設定された標準室温でキャタピラーを成長させることができます。
観察実験では、コントロールが必要ない場合や、制御が不可能な場合があります。たとえば、私たちの毛虫が今や成長した蝶であり、花畑で蜜を食べていると想像してみてください。私たちの実験的仮説では、彼らが大きなピンクの花から餌を食べることを好むことを示唆していますが、帰無仮説は彼らが好みを持たず、ランダムに花を訪れることを示唆しています。この場合、蝶が各花の種類を訪れる回数を観察して記録するだけで、変数の操作や制御を必要とせずに、仮説を確認または棄却するのに十分なデータが得られます。
データが収集されたら、次のステップは、それが何を意味するのかを理解することです。科学者は、2つの仮説の予測を比較して、帰無仮説を棄却できるかどうかを判断します。これは、コントロールの従属変数の値と実験条件を比較することで実行できます。それらが等しくない場合、帰無仮説は棄却できます。もし収集されたデータが仮説を支持している場合、例えば、イモムシが涼しい気候で飼われているときに卵から蛹になるまでにかなり長い時間がかかったなど、実験仮説の信頼性は高まりますが、重要なことに、将来の実験で新しい情報が明らかになる可能性があるため、仮説が確実に真実であることを示すものではありません。
科学的方法の最後の部分は、結論を導き出し、その結果が何を意味するのかを議論する場所です。ここでは、科学者は他の実験や他の文献を参照して、調査結果を文脈に当てはめ、その結果がなぜ彼らが行ったことを示したのかを説明することができます。たとえば、毛虫は自然の生息地に最も近い温度で成長するのが好きであるという結論になる可能性があります。これは、他の種も異なる温度で異なる速度で蛹化するのか、というような新たな疑問を渦巻くかもしれません。これは新しい実験を刺激するかもしれません、そしてそれはご想像のとおり、科学的な方法を使用してテストすることができます。
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