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.
