科学的方法
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…
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。
View the full transcript and gain access to JoVE Lab Manual videos
Q1: What are the key steps of the scientific method?
The scientific method consists of five main steps: formulating a question based on observation, developing a hypothesis, conducting experiments and collecting data, analyzing results to test hypotheses, and drawing conclusions. This framework, formalized during the European Renaissance by scientists like Francis Bacon and Galileo, enables reproducible scientific discoveries. Each step builds systematically on the previous one to investigate phenomena rigorously.
Q2: What is the difference between a hypothesis and a null hypothesis?
An experimental hypothesis predicts a relationship between variables being investigated, such as temperature affecting caterpillar development rates. A null hypothesis, by contrast, speculates that no significant change or difference will occur during the experiment. Both must be testable and falsifiable. Scientists compare these predictions to determine whether they can reject the null hypothesis based on collected data.
Q3: How do independent and dependent variables differ in an experiment?
The independent variable is directly manipulated by the experimenter, such as changing temperature in a caterpillar study. The dependent variable, also called the response variable, is what the researcher measures and expects to be affected by the independent variable, such as development time. Proper experimental design isolates one independent variable to illuminate cause-and-effect relationships clearly.
Q4: Why is a control group important in scientific experiments?
A control group represents a non-manipulated treatment condition kept under the same circumstances as experimental treatments, providing a baseline of normal conditions for comparison. For example, growing caterpillars at standard room temperature demonstrates normal development compared to experimental temperature conditions. Controls enable researchers to isolate the effects of the independent variable and validate that observed differences result from the manipulation, not other factors.
Q5: What types of data can scientists collect to test hypotheses?
Scientists collect two main types of data: qualitative data, which consists of descriptive observations made through the senses like sight, touch, or smell; and quantitative data, which can be measured and expressed as numbers. For caterpillars, qualitative observations might describe movement and feeding behavior, while quantitative data would record exact hours from hatching to pupation. Quantitative data provides definite figures for rigorous analysis.
Q6: How do scientists determine if their hypothesis is supported by experimental results?
Scientists compare predictions of their null hypothesis against their alternative hypothesis by analyzing whether dependent variable values differ significantly between control and experimental conditions. If values are not equal, the null hypothesis can be rejected, supporting the alternative hypothesis. However, supporting evidence increases credibility without proving the hypothesis is definitively true, as future experiments may reveal new information.
Q7: What happens after scientists draw conclusions from their experiments?
After drawing conclusions, scientists refer to other experiments and scientific literature to contextualize their findings and explain results. This process may inspire new questions and experiments, continuing the scientific cycle. For instance, discovering caterpillars develop faster at warmer temperatures might prompt investigation of whether other species show similar temperature-dependent development rates, demonstrating how the scientific method spirals into new investigations.