과학적 방법

과학적 방법은 과학자들이 과학적 발견을 간단하고 재현 가능하게 만들기 위해 현상을 조사하는 데 사용하는 기술과 질문의 틀입니다. 기원전 4세기까지 거슬러 올라가는 실험가들에 의해 느슨하게 관찰되었지만, 처음으로 제대로 공식화된 과학적 방법은 유럽 르네상스 시대에 만들어졌습니다. 프랜시스 베이컨, 갈릴레오, 아이작 뉴턴과 같은 과학의 최전선에 있는 사람들은 오늘날 우리가 실험을 수행하는 데 사용하는 규칙을 일상적으로 실천하기 시작했습니다.

일반적으로 과학적 방법의 첫 번째 단계는 일반적으로 현상을 관찰한 후 질문을 공식화하는 것입니다. 예를 들어, 당신이 애벌레를 키우고 있는데 어떤 애벌레는 번데기에 도달하는 데 다른 애벌레보다 더 오래 걸린다는 것을 알게 되었다고 가정해 보겠습니다. 그리고 당신은 애벌레가 온도에 따라 다른 속도로 발달하는지 궁금합니다.

여기에서 과학적 방법의 두 번째 부분인 가설이 등장합니다. 가설은 우리가 관찰하는 것을 관찰하는 이유에 대한 불확실한 설명이며 두 가지 주요 유형이 있습니다. 첫 번째는 실험적 또는 대안 가설이며, 이 경우 조사되는 변수, 온도 및 애벌레 발달 사이에 관계가 있음을 의미합니다. 따라서 우리의 실험 가설은 애벌레가 더 낮은 온도에서 자라면 알에서 번데기로 가는 데 더 오래 걸린다는 것일 수 있습니다. 결정적으로, 좋은 가설은 검증할 수 있습니다. 애벌레의 경우 온도를 변경하고 알에서 번데기로 이동하는 데 걸리는 시간을 기록하고 반증할 수 있습니다. 따라서 온도에 관계없이 애벌레가 발달하는 데 거의 같은 시간이 걸린다면 우리는 그 가설이 틀렸을 가능성이 높다는 것을 받아들일 수 있습니다. 두 번째 유형의 가설은 귀무 가설입니다. 이는 일반적으로 실험 중에 관찰된 중요한 변화나 차이가 없을 것이라고 추측합니다. 캐터필러를 예로 들자면, 애벌레는 각 온도 조건에서 같은 속도로 발달할 것입니다.

일단 가설이 세워지면, 과학적 방법의 세 번째 단계는 실험과 데이터 수집을 포함한다. 일반적인 실험에는 두 가지 유형의 변수가 있습니다. 독립 변수는 실험자가 직접 조작하는 것입니다. 따라서 애벌레의 경우 온도를 변경할 때 독립 변수를 변경하고 있습니다. 응답 변수라고도 하는 종속 변수는 독립 변수의 상태에 영향을 받아야 합니다. 따라서 우리가 애벌레를 다른 온도에 노출시킬 때, 반응, 종속 변수는 그들이 발달하는 속도입니다.

또한 가설을 뒷받침하거나 반증하기 위해 수집할 수 있는 두 가지 주요 유형의 데이터가 있습니다. 첫 번째는 정성적 데이터(qualitative data)로, 일반적으로 시각, 만지기, 듣기, 냄새 맡기, 심지어 맛보기까지 감각으로 이루어진 서술적 관찰을 말합니다. 우리의 실험에서, 우리는 애벌레가 시원한 애벌레에 비해 정상적인 온도 조건에서 돌아다니고 많이 먹는 것처럼 보인다는 것을 기록할 수 있습니다. 정성적 데이터와 달리 정량적 데이터는 측정하고 숫자로 기록할 수 있습니다. 따라서 애벌레가 부화한 후 마침내 번데기가 될 때까지 걸리는 시간을 계산하면 확실한 수치를 얻을 수 있습니다. 가능한 경우, 독립 변수를 조작하는 모든 실험에서 제어 조건을 갖는 것이 거의 중요합니다. 우리의 애벌레 실험에서는 대조군으로 설정된 표준 실내 온도인 21도에서 애벌레를 성장시킬 수 있는데, 이는 실험 환경과 비교하여 정상적인 조건에서 애벌레가 발달할 때 어떤 일이 발생하는지 보여주기 때문입니다.

관찰 실험에서는 대조군이 필요하지 않거나 불가능할 수도 있습니다. 예를 들어, 우리의 애벌레가 이제 자라서 꽃밭에서 꿀을 먹고 있다고 상상해 보십시오. 우리의 실험 가설에서는 그들이 큰 분홍색 꽃에서 먹이를 먹는 것을 선호한다고 제안하는 반면, 귀무 가설은 그들이 선호하지 않고 무작위로 꽃을 방문한다고 제안합니다. 이 경우 나비가 각 꽃 유형을 방문하는 횟수를 관찰하고 기록하는 것만으로도 변수를 조작하거나 통제할 필요 없이 가설을 확인하거나 거부할 수 있는 충분한 데이터를 제공할 수 있습니다.

데이터가 수집되면 다음 단계는 모든 것이 무엇을 의미하는지 파악하는 것입니다. 과학자들은 두 가설의 예측을 비교하여 귀무 가설을 기각할 수 있는지 알아낼 것입니다. 이는 대조군의 종속 변수 값과 실험 조건의 값을 비교하여 수행할 수 있습니다. 두 값이 같지 않으면 귀무 가설을 기각할 수 있습니다. 수집된 데이터가 가설을 뒷받침한다면, 예를 들어 애벌레가 더 시원한 기후에서 사육되었을 때 알에서 번데기로 가는 데 훨씬 더 많은 시간이 걸렸던 것처럼, 이것은 실험 가설에 더 많은 신뢰성을 부여하지만, 결정적으로 미래의 실험에서 새로운 정보가 밝혀질 수 있기 때문에 가설이 확실히 사실임을 나타내지는 않습니다.

과학적 방법의 마지막 부분은 결론을 도출하고 연구 결과가 의미하는 바를 논의하는 곳입니다. 여기서 과학자들은 다른 실험이나 다른 문헌을 참조하여 연구 결과를 맥락에 적용하고 결과가 왜 그들이 한 일을 보여주는지에 대한 설명을 제시할 수 있습니다. 예를 들어, 결론은 애벌레가 자연 서식지에 가장 가까운 온도에서 자라는 것을 좋아한다는 것일 수 있습니다. 이것은 차례로 다른 종들도 다른 온도에서 다른 속도로 번데기를 하는가와 같은 새로운 질문을 불러일으킬 수 있습니다. 이것은 새로운 실험에 영감을 줄 수 있으며, 추측하셨겠지만 과학적 방법을 사용하여 테스트할 수 있습니다.