Metoda naukowa to ramy technik i pytań, których naukowcy używają do badania zjawisk w celu uczynienia odkryć naukowych prostymi i powtarzalnymi. Eksperymentatorzy obserwowali to już w IV wieku p.n.e., ale pierwsza właściwie sformalizowana metoda naukowa została ukuta w okresie europejskiego renesansu. To tutaj osoby stojące na czele nauki, takie jak Francis Bacon, Galileusz i Izaak Newton, zaczęły wprowadzać w rutynową praktykę zasady, których używamy do przeprowadzania eksperymentów dzisiaj.
Zazwyczaj pierwszym krokiem metody naukowej jest sformułowanie pytania, zwykle po obserwacji zjawiska. Na przykład, powiedzmy, że hodowałeś gąsienice i zauważyłeś, że niektóre potrzebują więcej czasu niż inne, aby dojść do przepoczwarzenia. I zastanawiasz się, czy gąsienice rozwijają się w różnym tempie w zależności od temperatury?
W tym miejscu pojawia się druga część metody naukowej, hipoteza. Hipoteza jest niepewnym wyjaśnieniem, dlaczego obserwujemy to, co obserwujemy, i istnieją dwa główne typy. Pierwszą z nich jest hipoteza eksperymentalna lub alternatywna, która zakłada, że będzie istniał związek między badanymi zmiennymi, temperaturą i rozwojem gąsienic, w tym przypadku. Tak więc nasza hipoteza eksperymentalna może być taka, że gąsienice będą potrzebowały więcej czasu, aby przejść od jaja do przepoczwarzenia, jeśli będą hodowane w niższych temperaturach. Co najważniejsze, dobra hipoteza będzie możliwa do przetestowania. W przypadku naszych gąsienic możemy zmieniać temperaturę i rejestrować czas potrzebny im na przejście od jaja do poczwarki, co jest falsyfikowalne. Tak więc, jeśli gąsienice potrzebują mniej więcej tyle samo czasu, aby się rozwinąć, bez względu na temperaturę, możemy przyjąć, że hipoteza była prawdopodobnie fałszywa. Drugim typem hipotezy jest hipoteza zerowa. Zazwyczaj spekuluje się, że podczas eksperymentu nie zaobserwuje się żadnej znaczącej zmiany ani różnicy. W naszym przykładzie gąsienicy stwierdzilibyśmy, że gąsienice będą rozwijać się w tym samym tempie w każdych warunkach temperaturowych.
Kiedy mamy już nasze hipotezy, trzeci krok metody naukowej obejmuje eksperymentowanie i zbieranie danych. W typowym eksperymencie będą dwa rodzaje zmiennych. Zmienna niezależna jest czymś, czym eksperymentator bezpośrednio manipuluje. Tak więc w przypadku naszych gąsienic zmieniamy zmienną niezależną, gdy zmieniamy temperaturę. Na zmienną zależną, znaną również jako zmienna odpowiedzi, powinien mieć wpływ stan zmiennej niezależnej. Tak więc, kiedy wystawiamy nasze gąsienice na działanie różnych temperatur, reakcją, zmienną zależną, jest tempo, w jakim się rozwijają.
Istnieją również dwa główne typy danych, które można zebrać w celu poparcia lub sfalsyfikowania hipotez. Pierwszym z nich są dane jakościowe, które zazwyczaj odnoszą się do opisowych obserwacji dokonywanych za pomocą zmysłów, wzroku, dotyku, słuchu, węchu, a nawet smaku. W naszym eksperymencie możemy zarejestrować, że gąsienice wydają się poruszać i jeść dużo w normalnych warunkach temperaturowych, w porównaniu z chłodniejszymi. W przeciwieństwie do danych jakościowych, dane ilościowe można mierzyć i zapisywać w postaci liczb. Tak więc, kiedy policzymy liczbę godzin, w których gąsienica przechodzi od wyklucia się do ostatecznego przepoczwarzenia, daje nam to określoną liczbę. Tam, gdzie to możliwe, prawie ważne jest, aby mieć warunek kontrolny w każdym eksperymencie, w którym manipulujemy zmiennymi niezależnymi. W naszym eksperymencie z gąsienicami możemy hodować gąsienice w ustalonej standardowej temperaturze pokojowej 21 stopni jako kontrolę, ponieważ pokazuje to, co się dzieje, gdy gąsienice rozwijają się w normalnych warunkach w porównaniu z warunkami eksperymentalnymi.
W eksperymentach obserwacyjnych kontrola może nie być potrzebna lub nawet możliwa. Na przykład wyobraźmy sobie, że nasze gąsienice są teraz dorosłymi motylami, żywiącymi się nektarem w ogrodzie kwiatowym. W naszej hipotezie eksperymentalnej sugerujemy, że wolą żywić się dużymi różowymi kwiatami, podczas gdy nasza hipoteza zerowa sugeruje, że nie mają preferencji i będą odwiedzać kwiaty losowo. W tym przypadku zwykła obserwacja i rejestrowanie liczby wizyt motyli w każdym typie kwiatu dostarczy wystarczających danych, aby potwierdzić lub odrzucić nasze hipotezy bez potrzeby manipulowania jakimikolwiek zmiennymi lub potrzeby kontroli.
Po zebraniu danych następnym krokiem jest ustalenie, co to wszystko oznacza. Naukowcy porównają przewidywania swoich dwóch hipotez, aby dowiedzieć się, czy mogą odrzucić hipotezę zerową. Można tego dokonać, porównując wartości zmiennej zależnej w warunkach kontrolnych i eksperymentalnych. Jeśli nie są one równe, hipoteza zerowa może zostać odrzucona. Jeśli zebrane dane potwierdzają hipotezę, np. gąsienice potrzebowały znacznie więcej godzin, aby przejść od jaja do poczwarki, gdy były trzymane w chłodniejszym klimacie, to nadaje to hipotezie eksperymentalnej większą wiarygodność, ale co najważniejsze, nie oznacza, że hipoteza jest zdecydowanie prawdziwa, ponieważ przyszłe eksperymenty mogą ujawnić nowe informacje.
Końcowa część metody naukowej to miejsce, w którym wyciągamy wnioski i omawiamy, co nasze odkrycia mogą oznaczać. W tym przypadku naukowcy mogą odwołać się do innych eksperymentów lub innej literatury, aby umieścić swoje odkrycia w kontekście i wymyślić wyjaśnienia, dlaczego wyniki pokazały to, co zrobili. Na przykład wniosek może być taki, że gąsienice lubią rosnąć w temperaturach najbardziej zbliżonych do ich naturalnego środowiska. To z kolei może zrodzić nowe pytania, takie jak to, czy inne gatunki również przepoczwarzają się w różnym tempie i w różnych temperaturach? To może zainspirować nowe eksperymenty, które możemy przetestować za pomocą, jak się domyślacie, metody naukowej.
Metoda naukowa służy do rozwiązywania problemów i wyjaśniania zjawisk. Rozwój metody naukowej zbiegł się w czasie ze zmianami w filozofii leżącymi u podstaw odkryć naukowych, radykalnie zmieniając poglądy społeczeństwa na przyrodę. W okresie europejskiego renesansu osoby takie jak Francis Bacon, Galileusz i Izaak Newton sformalizowały koncepcję metody naukowej i wprowadziły ją w życie. Chociaż metoda naukowa została zrewidowana od czasu jej wczesnych koncepcji, wiele ram i filozofii pozostaje w praktyce do dziś.
Krok 1: Obserwacja i pytanie
Przed rozpoczęciem badań naukowiec musi zdefiniować pytanie, którym ma się zająć. Ten kluczowy pierwszy krok w procesie naukowym polega na obserwacji niektórych interesujących zjawisk przyrodniczych. Obserwacja ta powinna następnie prowadzić do szeregu pytań dotyczących tych zjawisk. Ten etap często wymaga badań w tle niezbędnych do zrozumienia tematu i wcześniejszych prac nad podobnymi pomysłami. Przegląd i ocena wcześniejszych badań pozwala naukowcom zawęzić pytania, aby dokładniej wypełnić luki w wiedzy naukowej. Zdefiniowanie pytania badawczego i zrozumienie odpowiednich wcześniejszych badań wpłynie na sposób zastosowania metody naukowej, co czyni ją ważnym pierwszym krokiem w procesie badawczym.
Przykład z dnia codziennego: Próbujesz dostać się do szkoły lub pracy, a Twój samochód nie chce się uruchomić. Proces myślowy, przez który przechodzi większość ludzi w takiej sytuacji, wyraźnie odzwierciedla oficjalną metodę naukową (po tym, jak skończysz się denerwować). Najpierw dokonaj obserwacji: mój samochód nie chce odpalić! Nasuwa się pytanie: dlaczego to nie działa?
Krok 2: Hipoteza
Następnym krokiem jest postawienie hipotezy w oparciu o wcześniejszą wiedzę. Hipoteza to "niepewne wyjaśnienie" lub nieudowodnione przypuszczenie, które ma na celu wyjaśnienie jakiegoś zjawiska na podstawie wiedzy uzyskanej podczas wykonywania kolejnych eksperymentów lub obserwacji. Ogólnie rzecz biorąc, naukowcy opracowują wiele hipotez, aby odpowiedzieć na ich pytania i systematycznie je testować.
Wszystkie hipotezy muszą spełniać określone kryteria, aby proces naukowy zadziałał. Po pierwsze, hipoteza musi być testowalna i falsyfikowalna. Ten aspekt hipotezy jest krytyczny i ma znacznie większe znaczenie niż to, czy hipoteza jest poprawna. Hipoteza testowalna to taka, która generuje testowalne przewidywania, które są uwzględniane za pomocą obserwacji lub eksperymentów. Falsyfikowalna hipoteza to taka, która poprzez obserwację sprzecznych wyników może okazać się błędna. Pozwala to badaczom z czasem nabrać większej pewności, nie poprzez gromadzenie dowodów wskazujących na to, że hipoteza jest prawdziwa, ale raczej poprzez pokazanie, że sytuacje, które mogłyby udowodnić jej fałszywość, nie występują.
Hipotezy występują w dwóch formach: hipotez zerowych i hipotez alternatywnych. Hipoteza zerowa jest testowana w stosunku do hipotezy alternatywnej i odzwierciedla, że w eksperymencie nie zaobserwuje się żadnej zmiany. Hipotezą alternatywną jest na ogół hipoteza opisana w poprzednich dwóch akapitach, zwana również hipotezą eksperymentalną. Alternatywną hipotezą jest przewidywany wynik eksperymentu. Jeśli hipoteza zerowa zostanie odrzucona, to buduje to dowody na hipotezę alternatywną.
Codzienny przykład: Być może na zewnątrz jest mróz i dlatego jest całkiem prawdopodobne, że akumulator samochodowy jest rozładowany. Być może wiesz, że poprzedniej nocy brakowało Ci paliwa i dlatego prawdopodobnie zbiornik jest pusty.
Krok 3: Eksperymentowanie i zbieranie danych
Tak czy inaczej, następnym krokiem jest dokonanie większej liczby obserwacji lub przeprowadzenie eksperymentów prowadzących do wniosków. Po sformułowaniu hipotez naukowcy planują i przeprowadzają eksperymenty, aby przetestować swoje hipotezy. Eksperymenty te dostarczają danych, które albo potwierdzą, albo sfalsyfikują hipotezę. Dane można zbierać z obserwacji ilościowych lub jakościowych. Informacja jakościowa odnosi się do obserwacji, które można dokonać po prostu za pomocą zmysłów, czy to za pomocą wzroku, dźwięku, smaku, węchu czy dotyku. Natomiast obserwacje ilościowe to takie, w których precyzyjne pomiary pewnego rodzaju są wykorzystywane do zbadania czyjejś hipotezy.
Eksperyment to procedura mająca na celu określenie, czy obserwacje świata rzeczywistego zgadzają się z przewidywaniami wynikającymi z hipotezy, czy je obalają. Jeśli dowody z eksperymentu potwierdzają hipotezę, nadaje to jej większą wiarygodność. Nie oznacza to, że hipoteza jest prawdziwa, ponieważ przyszłe eksperymenty mogą ujawnić nowe informacje na temat pierwotnej hipotezy. Projekt eksperymentu jest kolejnym krytycznym krokiem w metodzie naukowej i może mieć ogromny wpływ na wyniki i wnioski wyciągane z eksperymentu. Należy dokładnie przemyśleć i poświęcić czas na projektowanie eksperymentów i minimalizację ewentualnych błędów. Eksperyment powinien być zaprojektowany w taki sposób, aby każda zmienna lub czynnik, który może wpłynąć na wynik eksperymentu, był pod kontrolą badacza. Do opisania warunków w eksperymencie stosuje się dwa typy zmiennych: zmienną niezależną i zmienną zależną, czyli zmienną odpowiedzi. Zmienna niezależna jest bezpośrednio manipulowana lub kontrolowana przez naukowca i jest na ogół tym, co przewiduje się, że wpłynie na zmienną zależną. Zmienna zależna lub odpowiedź zależy zatem od wartości zmiennej niezależnej. Eksperymenty są na ogół projektowane w taki sposób, że w eksperymencie manipuluje się jednym konkretnym czynnikiem w celu naświetlenia związków przyczynowo-skutkowych.
Przykład z życia codziennego: czy samochód ma jeszcze wszystkie części? Czy to jest właściwy klucz? Co mówi wskaźnik gazu? Czy szybki start pomaga?
Innym ważnym aspektem w projekcie eksperymentalnym jest rola leczenia kontrolnego, które reprezentuje niezmanipulowany stan leczenia. Leczenie kontrolne jest utrzymywane w tych samych warunkach, co leczenie eksperymentalne, ale manipulacja eksperymentalna nie jest stosowana do kontroli. Na przykład, gdyby badacz testował wpływ zasolenia gleby na wzrost roślin, gleba poddana zabiegowi kontrolnemu nie zawierałaby dodatku soli. Kontrola zapewnia punkt odniesienia dla "normalnych" warunków, z którymi można porównać eksperymentalne metody leczenia.
Projekt eksperymentalny powinien również obejmować powtórzenia każdego zabiegu. Powtarzalność wyników eksperymentalnych jest ważną częścią metody naukowej, która zapewnia ważność i dokładność danych. Kontrolowanie wszystkich aspektów eksperymentu jest dość trudne, więc istnieje nieodłączna zmienność wyników, której nie można kontrolować nawet w najbardziej starannie zaprojektowanych i kontrolowanych eksperymentach. Posiadanie powtórzeń umożliwia badaczowi oszacowanie tej nieodłącznej zmienności wyników. Precyzyjne rejestrowanie i pomiar danych ma również ogromne znaczenie dla zapewnienia dokładności wyników i wniosków, jakie się z nich wyciąga.
Krok 4: Wyniki i analiza danych
Kolejnym krokiem w metodzie naukowej jest określenie, co oznaczają wyniki eksperymentu. Naukowcy porównują przewidywania hipotezy zerowej z przewidywaniami hipotezy alternatywnej, aby określić, czy są w stanie odrzucić hipotezę zerową. Odrzucenie hipotezy zerowej oznacza, że istnieje znaczne prawdopodobieństwo, że wartości zmiennej zależnej w grupie kontrolnej i w leczeniu eksperymentalnym nie są sobie równe. Jeśli istnieją znaczące różnice, można odrzucić hipotezę zerową i zaakceptować hipotezę alternatywną. I odwrotnie, badacz może nie odrzucić hipotezy zerowej, co oznacza, że leczenie nie ma wpływu na wyniki. Zanim naukowcy będą mogli sformułować jakiekolwiek twierdzenia na temat swojej hipotezy zerowej na podstawie danych eksperymentalnych lub obserwacji, wymagane są testy statystyczne w celu zapewnienia wiarygodności danych i dalszej interpretacji danych. Testy statystyczne pozwalają naukowcom określić, czy istnieją rzeczywiste różnice między leczeniem kontrolnym a eksperymentalnym. Stamtąd mogą tworzyć rysunki i tabele, aby zilustrować swoje ustalenia.
Krok 5: Wnioski
Ostatnia część metody naukowej polega na dostarczeniu wyjaśnień wyników i wniosków, które można logicznie wyciągnąć z wyników. Ogólnie rzecz biorąc, ten etap procesu naukowego wymaga również ponownego przejrzenia literatury naukowej i porównania jej wyników z innymi eksperymentami lub obserwacjami na pokrewne tematy. Dzięki temu badacze mogą umieścić swój eksperyment w bardziej ogólnym kontekście i rozwinąć znaczenie poszczególnych wyników. Dodatkowo pozwala im wyjaśnić, w jaki sposób ich praca wpisuje się w szerszy kontekst w ich dyscyplinie.
Na tym proces naukowy się nie kończy! Proces naukowy działa w czasie, gdy wiedza na tematy z zakresu nauki gromadzi się i napędza nasze zrozumienie poszczególnych mechanizmów lub procesów wyjaśniających zjawiska naturalne. Jeśli nie uda nam się odrzucić naszej hipotezy zerowej, konieczne staje się ponowne przyjrzenie się początkowym etapom metody naukowej i próba przeformułowania naszych pytań oraz zrozumienia, dlaczego oczekiwany wynik nie został osiągnięty.
Zastosowanie metody naukowej
Jedyna różnica między stosowaniem tej metody w życiu codziennym a w laboratorium polega na tym, że naukowcy starannie dokumentują swoją pracę, od obserwacji, przez hipotezę, eksperyment, aż po wnioski i recenzję. Ponadto, w przeciwieństwie do rozwiązywania problemów poza laboratorium, metoda naukowa w laboratorium obejmuje kontrolowane warunki i zmienne.
Przyjrzyjmy się metodzie naukowej na przykładzie z laboratorium. Wiadomo, że na wzrost roślin wpływają drobnoustroje, takie jak bakterie i grzyby, żyjące w ich glebie. Możliwe jest ustalenie, jakie mikroorganizmy mają jakie działanie, sadząc rośliny w całkowicie sterylnej glebie, a następnie dodając mikroorganizmy pojedynczo lub w różnych kombinacjach i mierząc wzrost rośliny. Teraz dopasujmy to do terminów używanych do opisania metody naukowej:
Obserwacja i pytanie: W glebie są mikroby... czy wpływają one na wzrost roślin?
Hipotezy:
Eksperymentalny: Jeden konkretny mikrob, który nas interesuje, spowoduje, że rośliny będą rosły wolniej.
Zero: Obecność lub brak drobnoustrojów nie będzie miała wpływu na wzrost roślin
Eksperyment: ustaw grupy roślin w 1) sterylnej glebie, 2) glebie z dodatkiem mikroba i 3) glebie naturalnej. Zmierz wzrost roślin w czasie za pomocą linijki.
Wniosek: jeśli rośliny z grupy 2 rosną wolniej niż pozostałe dwie, hipoteza jest potwierdzona. Aby można było to uznać za istotne, należy to poprzeć analizą statystyczną z wielu zakładów. Eksperyment taki jak ten nie jest uzasadniony w przypadku tylko jednej rośliny na grupę.
Grupa 1 to kontrola, która pokazuje, że rośliny mogą rosnąć w sterylnej glebie. Grupa 3 to kontrola, która pokazuje, że rośliny mogą rosnąć w normalnych warunkach. Grupa 2 to grupa eksperymentalna. Możliwe byłoby dodanie różnych ilości drobnoustroju lub różnych mikrobów, aby wprowadzić więcej zmiennych. Chodzi przede wszystkim o to, że badacz ma coś, do czego może porównać grupę eksperymentalną – grupę kontrolną. Gdyby eksperyment obejmował tylko grupę 2, a badacz ustaliłby, że rośliny "wyglądały na chore", byłaby to kwestia opinii. Jedynym sposobem, aby ta obserwacja była naukowa, jest posiadanie zdrowych roślin do zmierzenia. Rodzaj lub ilość użytego drobnoustroju jest zmienną niezależną, ponieważ badacz ma nad nią kontrolę. Wielkość rośliny na końcu eksperymentu jest zmienną zależną lub odpowiedzią, ponieważ jest to wynik.
Ostatecznie prace takie jak ta są publikowane w czasopismach naukowych, aby inni badacze mogli przeczytać o zastosowanych metodach i wyciągniętych wnioskach. Publikacje takie jak ta podlegają recenzji naukowej, co oznacza, że artykuł nie zostanie opublikowany w czasopiśmie, dopóki inni badacze go nie sprawdzą i nie zgodzą się, że jest dobrze wykonany. Jako społeczność naukowców, ogólne koncepcje są opracowywane w oparciu o zaobserwowane wzorce w eksperymentach przeprowadzanych przez poszczególnych naukowców. Prowadzi to do rozwoju teorii naukowej. Termin ten oznacza, że wśród badaczy panuje zgoda co do istnienia określonej koncepcji lub procesu. Ważne jest, aby pamiętać, że słowo teoria nie oznacza tego samego, co hipoteza. Gdy naukowcy oznaczą koncepcję tym terminem, uważa się, że jest ona prawdziwa, biorąc pod uwagę wszystkie obecnie dostępne dane. Oczywiście, jeśli duża liczba eksperymentów wykaże informacje świadczące o czymś przeciwnym, teorie mogą zostać zmodyfikowane.
Metoda naukowa to ramy technik i pytań, których naukowcy używają do badania zjawisk w celu uczynienia odkryć naukowych prostymi i powtarzalnymi. Eksperymentatorzy obserwowali to już w IV wieku p.n.e., ale pierwsza właściwie sformalizowana metoda naukowa została ukuta w okresie europejskiego renesansu. To tutaj osoby stojące na czele nauki, takie jak Francis Bacon, Galileusz i Izaak Newton, zaczęły wprowadzać w rutynową praktykę zasady, których używamy do przeprowadzania eksperymentów dzisiaj.
Zazwyczaj pierwszym krokiem metody naukowej jest sformułowanie pytania, zwykle po obserwacji zjawiska. Na przykład, powiedzmy, że hodowałeś gąsienice i zauważyłeś, że niektóre potrzebują więcej czasu niż inne, aby dojść do przepoczwarzenia. I zastanawiasz się, czy gąsienice rozwijają się w różnym tempie w zależności od temperatury?
W tym miejscu pojawia się druga część metody naukowej, hipoteza. Hipoteza jest niepewnym wyjaśnieniem, dlaczego obserwujemy to, co obserwujemy, i istnieją dwa główne typy. Pierwszą z nich jest hipoteza eksperymentalna lub alternatywna, która zakłada, że będzie istniał związek między badanymi zmiennymi, temperaturą i rozwojem gąsienic, w tym przypadku. Tak więc nasza hipoteza eksperymentalna może być taka, że gąsienice będą potrzebowały więcej czasu, aby przejść od jaja do przepoczwarzenia, jeśli będą hodowane w niższych temperaturach. Co najważniejsze, dobra hipoteza będzie możliwa do przetestowania. W przypadku naszych gąsienic możemy zmieniać temperaturę i rejestrować czas potrzebny im na przejście od jaja do poczwarki, co jest falsyfikowalne. Tak więc, jeśli gąsienice potrzebują mniej więcej tyle samo czasu, aby się rozwinąć, bez względu na temperaturę, możemy przyjąć, że hipoteza była prawdopodobnie fałszywa. Drugim typem hipotezy jest hipoteza zerowa. Zazwyczaj spekuluje się, że podczas eksperymentu nie zaobserwuje się żadnej znaczącej zmiany ani różnicy. W naszym przykładzie gąsienicy stwierdzilibyśmy, że gąsienice będą rozwijać się w tym samym tempie w każdych warunkach temperaturowych.
Kiedy mamy już nasze hipotezy, trzeci krok metody naukowej obejmuje eksperymentowanie i zbieranie danych. W typowym eksperymencie będą dwa rodzaje zmiennych. Zmienna niezależna jest czymś, czym eksperymentator bezpośrednio manipuluje. Tak więc w przypadku naszych gąsienic zmieniamy zmienną niezależną, gdy zmieniamy temperaturę. Na zmienną zależną, znaną również jako zmienna odpowiedzi, powinien mieć wpływ stan zmiennej niezależnej. Tak więc, kiedy wystawiamy nasze gąsienice na działanie różnych temperatur, reakcją, zmienną zależną, jest tempo, w jakim się rozwijają.
Istnieją również dwa główne typy danych, które można zebrać w celu poparcia lub sfalsyfikowania hipotez. Pierwszym z nich są dane jakościowe, które zazwyczaj odnoszą się do opisowych obserwacji dokonywanych za pomocą zmysłów, wzroku, dotyku, słuchu, węchu, a nawet smaku. W naszym eksperymencie możemy zarejestrować, że gąsienice wydają się poruszać i jeść dużo w normalnych warunkach temperaturowych, w porównaniu z chłodniejszymi. W przeciwieństwie do danych jakościowych, dane ilościowe można mierzyć i zapisywać w postaci liczb. Tak więc, kiedy policzymy liczbę godzin, w których gąsienica przechodzi od wyklucia się do ostatecznego przepoczwarzenia, daje nam to określoną liczbę. Tam, gdzie to możliwe, prawie ważne jest, aby mieć warunek kontrolny w każdym eksperymencie, w którym manipulujemy zmiennymi niezależnymi. W naszym eksperymencie z gąsienicami możemy hodować gąsienice w ustalonej standardowej temperaturze pokojowej 21 stopni jako kontrolę, ponieważ pokazuje to, co się dzieje, gdy gąsienice rozwijają się w normalnych warunkach w porównaniu z warunkami eksperymentalnymi.
W eksperymentach obserwacyjnych kontrola może nie być potrzebna lub nawet możliwa. Na przykład wyobraźmy sobie, że nasze gąsienice są teraz dorosłymi motylami, żywiącymi się nektarem w ogrodzie kwiatowym. W naszej hipotezie eksperymentalnej sugerujemy, że wolą żywić się dużymi różowymi kwiatami, podczas gdy nasza hipoteza zerowa sugeruje, że nie mają preferencji i będą odwiedzać kwiaty losowo. W tym przypadku zwykła obserwacja i rejestrowanie liczby wizyt motyli w każdym typie kwiatu dostarczy wystarczających danych, aby potwierdzić lub odrzucić nasze hipotezy bez potrzeby manipulowania jakimikolwiek zmiennymi lub potrzeby kontroli.
Po zebraniu danych następnym krokiem jest ustalenie, co to wszystko oznacza. Naukowcy porównają przewidywania swoich dwóch hipotez, aby dowiedzieć się, czy mogą odrzucić hipotezę zerową. Można tego dokonać, porównując wartości zmiennej zależnej w warunkach kontrolnych i eksperymentalnych. Jeśli nie są one równe, hipoteza zerowa może zostać odrzucona. Jeśli zebrane dane potwierdzają hipotezę, np. gąsienice potrzebowały znacznie więcej godzin, aby przejść od jaja do poczwarki, gdy były trzymane w chłodniejszym klimacie, to nadaje to hipotezie eksperymentalnej większą wiarygodność, ale co najważniejsze, nie oznacza, że hipoteza jest zdecydowanie prawdziwa, ponieważ przyszłe eksperymenty mogą ujawnić nowe informacje.
Końcowa część metody naukowej to miejsce, w którym wyciągamy wnioski i omawiamy, co nasze odkrycia mogą oznaczać. W tym przypadku naukowcy mogą odwołać się do innych eksperymentów lub innej literatury, aby umieścić swoje odkrycia w kontekście i wymyślić wyjaśnienia, dlaczego wyniki pokazały to, co zrobili. Na przykład wniosek może być taki, że gąsienice lubią rosnąć w temperaturach najbardziej zbliżonych do ich naturalnego środowiska. To z kolei może zrodzić nowe pytania, takie jak to, czy inne gatunki również przepoczwarzają się w różnym tempie i w różnych temperaturach? To może zainspirować nowe eksperymenty, które możemy przetestować za pomocą, jak się domyślacie, metody naukowej.
Metoda naukowa to ramy technik i pytań, których naukowcy używają do badania zjawisk w celu uczynienia odkryć naukowych prostymi i powtarzalnymi. Eksperymentatorzy obserwowali to już w IV wieku p.n.e., ale pierwsza właściwie sformalizowana metoda naukowa została ukuta w okresie europejskiego renesansu. To tutaj osoby stojące na czele nauki, takie jak Francis Bacon, Galileusz i Izaak Newton, zaczęły wprowadzać w rutynową praktykę zasady, których używamy do przeprowadzania eksperymentów dzisiaj.
Zazwyczaj pierwszym krokiem metody naukowej jest sformułowanie pytania, zwykle po obserwacji zjawiska. Na przykład, powiedzmy, że hodowałeś gąsienice i zauważyłeś, że niektóre potrzebują więcej czasu niż inne, aby dojść do przepoczwarzenia. I zastanawiasz się, czy gąsienice rozwijają się w różnym tempie w zależności od temperatury?
W tym miejscu pojawia się druga część metody naukowej, hipoteza. Hipoteza jest niepewnym wyjaśnieniem, dlaczego obserwujemy to, co obserwujemy, i istnieją dwa główne typy. Pierwszą z nich jest hipoteza eksperymentalna lub alternatywna, która zakłada, że będzie istniał związek między badanymi zmiennymi, temperaturą i rozwojem gąsienic, w tym przypadku. Tak więc nasza hipoteza eksperymentalna może być taka, że gąsienice będą potrzebowały więcej czasu, aby przejść od jaja do przepoczwarzenia, jeśli będą hodowane w niższych temperaturach. Co najważniejsze, dobra hipoteza będzie możliwa do przetestowania. W przypadku naszych gąsienic możemy zmieniać temperaturę i rejestrować czas potrzebny im na przejście od jaja do poczwarki, co jest falsyfikowalne. Tak więc, jeśli gąsienice potrzebują mniej więcej tyle samo czasu, aby się rozwinąć, bez względu na temperaturę, możemy przyjąć, że hipoteza była prawdopodobnie fałszywa. Drugim typem hipotezy jest hipoteza zerowa. Zazwyczaj spekuluje się, że podczas eksperymentu nie zaobserwuje się żadnej znaczącej zmiany ani różnicy. W naszym przykładzie gąsienicy stwierdzilibyśmy, że gąsienice będą rozwijać się w tym samym tempie w każdych warunkach temperaturowych.
Kiedy mamy już nasze hipotezy, trzeci krok metody naukowej obejmuje eksperymentowanie i zbieranie danych. W typowym eksperymencie będą dwa rodzaje zmiennych. Zmienna niezależna jest czymś, czym eksperymentator bezpośrednio manipuluje. Tak więc w przypadku naszych gąsienic zmieniamy zmienną niezależną, gdy zmieniamy temperaturę. Na zmienną zależną, znaną również jako zmienna odpowiedzi, powinien mieć wpływ stan zmiennej niezależnej. Tak więc, kiedy wystawiamy nasze gąsienice na działanie różnych temperatur, reakcją, zmienną zależną, jest tempo, w jakim się rozwijają.
Istnieją również dwa główne typy danych, które można zebrać w celu poparcia lub sfalsyfikowania hipotez. Pierwszym z nich są dane jakościowe, które zazwyczaj odnoszą się do opisowych obserwacji dokonywanych za pomocą zmysłów, wzroku, dotyku, słuchu, węchu, a nawet smaku. W naszym eksperymencie możemy zarejestrować, że gąsienice wydają się poruszać i jeść dużo w normalnych warunkach temperaturowych, w porównaniu z chłodniejszymi. W przeciwieństwie do danych jakościowych, dane ilościowe można mierzyć i zapisywać w postaci liczb. Tak więc, kiedy policzymy liczbę godzin, w których gąsienica przechodzi od wyklucia się do ostatecznego przepoczwarzenia, daje nam to określoną liczbę. Tam, gdzie to możliwe, prawie ważne jest, aby mieć warunek kontrolny w każdym eksperymencie, w którym manipulujemy zmiennymi niezależnymi. W naszym eksperymencie z gąsienicami możemy hodować gąsienice w ustalonej standardowej temperaturze pokojowej 21 stopni jako kontrolę, ponieważ pokazuje to, co się dzieje, gdy gąsienice rozwijają się w normalnych warunkach w porównaniu z warunkami eksperymentalnymi.
W eksperymentach obserwacyjnych kontrola może nie być potrzebna lub nawet możliwa. Na przykład wyobraźmy sobie, że nasze gąsienice są teraz dorosłymi motylami, żywiącymi się nektarem w ogrodzie kwiatowym. W naszej hipotezie eksperymentalnej sugerujemy, że wolą żywić się dużymi różowymi kwiatami, podczas gdy nasza hipoteza zerowa sugeruje, że nie mają preferencji i będą odwiedzać kwiaty losowo. W tym przypadku zwykła obserwacja i rejestrowanie liczby wizyt motyli w każdym typie kwiatu dostarczy wystarczających danych, aby potwierdzić lub odrzucić nasze hipotezy bez potrzeby manipulowania jakimikolwiek zmiennymi lub potrzeby kontroli.
Po zebraniu danych następnym krokiem jest ustalenie, co to wszystko oznacza. Naukowcy porównają przewidywania swoich dwóch hipotez, aby dowiedzieć się, czy mogą odrzucić hipotezę zerową. Można tego dokonać, porównując wartości zmiennej zależnej w warunkach kontrolnych i eksperymentalnych. Jeśli nie są one równe, hipoteza zerowa może zostać odrzucona. Jeśli zebrane dane potwierdzają hipotezę, np. gąsienice potrzebowały znacznie więcej godzin, aby przejść od jaja do poczwarki, gdy były trzymane w chłodniejszym klimacie, to nadaje to hipotezie eksperymentalnej większą wiarygodność, ale co najważniejsze, nie oznacza, że hipoteza jest zdecydowanie prawdziwa, ponieważ przyszłe eksperymenty mogą ujawnić nowe informacje.
Końcowa część metody naukowej to miejsce, w którym wyciągamy wnioski i omawiamy, co nasze odkrycia mogą oznaczać. W tym przypadku naukowcy mogą odwołać się do innych eksperymentów lub innej literatury, aby umieścić swoje odkrycia w kontekście i wymyślić wyjaśnienia, dlaczego wyniki pokazały to, co zrobili. Na przykład wniosek może być taki, że gąsienice lubią rosnąć w temperaturach najbardziej zbliżonych do ich naturalnego środowiska. To z kolei może zrodzić nowe pytania, takie jak to, czy inne gatunki również przepoczwarzają się w różnym tempie i w różnych temperaturach? To może zainspirować nowe eksperymenty, które możemy przetestować za pomocą, jak się domyślacie, metody naukowej.
Videos from this collection:
Copyright © 2026 MyJoVE Corporation. All rights reserved