Научный метод

Научный метод представляет собой систему техник и вопросов, которые ученые используют для исследования явлений с целью сделать научные открытия простыми и воспроизводимыми. Он был в общих чертах замечен экспериментаторами еще в 4 веке до нашей эры, но первый должным образом формализованный научный метод был придуман во время европейского Возрождения. Здесь такие выдающиеся деятели науки, как Фрэнсис Бэкон, Галилей и Исаак Ньютон, начали применять на практике правила, которые мы используем для проведения экспериментов сегодня.

Как правило, первым шагом научного метода является формулировка вопроса, обычно после наблюдения за явлением. Например, предположим, что вы выращивали гусениц и заметили, что некоторым из них требуется больше времени, чем другим, чтобы добраться до окукливания. И вы задаетесь вопросом, развиваются ли гусеницы с разной скоростью в зависимости от температуры?

Вот тут-то и вступает в игру вторая часть научного метода – гипотеза. Гипотеза — это неопределенное объяснение того, почему мы наблюдаем то, что наблюдаем, и есть два основных типа. Первая гипотеза является экспериментальной или альтернативной, и она подразумевает, что в данном случае будет существовать связь между исследуемыми переменными, температурой и развитием гусениц. Таким образом, наша экспериментальная гипотеза может заключаться в том, что гусеницам потребуется больше времени, чтобы пройти путь от яйца до окукливания, если они будут расти при более низких температурах. Важно отметить, что хорошую гипотезу можно проверить. Для наших гусениц мы можем изменять температуру и записывать время, необходимое для того, чтобы они прошли путь от яйца до куколки, и фальсифицируемы. Таким образом, если гусеницам требуется примерно одно и то же время для развития независимо от температуры, то мы можем признать, что гипотеза, скорее всего, была ложной. Второй тип гипотез – это нулевая гипотеза. Обычно предполагается, что во время эксперимента не будет наблюдаться никаких существенных изменений или различий. В нашем примере с гусеницами мы бы заявили, что гусеницы будут развиваться с одинаковой скоростью в каждом температурном режиме.

После того, как у нас есть гипотезы, третий шаг научного метода включает в себя эксперименты и сбор данных. В типичном эксперименте будет два типа переменных. Независимая переменная — это то, чем экспериментатор непосредственно манипулирует. Таким образом, с нашими гусеницами мы изменяем независимую переменную при изменении температуры. Зависимая переменная, также известная как переменная отклика, должна зависеть от состояния независимой переменной. Итак, когда мы подвергаем наших гусениц воздействию различных температур, то реакцией, зависимой переменной, является скорость, с которой они развиваются.

Существует также два основных типа данных, которые могут быть собраны для поддержки или опровержения гипотез. Первый — это качественные данные, которые обычно относятся к описательным наблюдениям, сделанным с помощью органов чувств, зрения, осязания, слуха, обоняния или даже вкуса. В нашем эксперименте мы можем зафиксировать, что гусеницы, кажется, передвигаются и едят много при нормальной температуре, по сравнению с более прохладной. В отличие от качественных данных, количественные данные можно измерить и записать в виде цифр. Таким образом, когда мы подсчитываем количество часов, которые требуется гусенице от вылупления до окончательного окукливания, это дает нам определенную цифру. Там, где это возможно, почти важно иметь контрольное условие в любом эксперименте, где мы манипулируем независимыми переменными. В нашем эксперименте с гусеницами мы можем выращивать гусениц при стандартной комнатной температуре 21 градус в качестве контроля, потому что это демонстрирует, что происходит, когда гусеницы развиваются в нормальных условиях по сравнению с экспериментальными условиями.

В наблюдательных экспериментах контроль может быть не нужен или даже невозможен. Например, представьте себе, что наши гусеницы теперь выросли в бабочек, питающихся нектаром в цветнике. В нашей экспериментальной гипотезе мы предполагаем, что они предпочитают питаться большими розовыми цветами, в то время как наша нулевая гипотеза предполагает, что у них нет предпочтений и они будут посещать цветы случайным образом. В этом случае, простое наблюдение и запись количества посещений бабочками каждого типа цветов даст достаточно данных для подтверждения или опровержения наших гипотез без необходимости манипулирования какими-либо переменными или необходимости контроля.

После того, как данные собраны, следующим шагом будет выяснение того, что все это значит. Ученые будут сравнивать предсказания двух своих гипотез, чтобы выяснить, могут ли они отвергнуть нулевую гипотезу. Это можно сделать путем сравнения значений зависимой переменной в контроле с условиями эксперимента. Если они не равны, нулевая гипотеза может быть отвергнута. Если собранные данные подтверждают гипотезу, например, гусеницам действительно потребовалось значительно больше часов, чтобы пройти путь от яйца до куколки при содержании в более прохладном климате, то это придает экспериментальной гипотезе больше достоверности, но это не означает, что гипотеза определенно верна, потому что будущие эксперименты могут раскрыть новую информацию.

В заключительной части научного метода мы делаем выводы и обсуждаем, что могут означать наши выводы. Здесь ученые могут обратиться к другим экспериментам или другой литературе, чтобы поместить свои выводы в контекст и придумать объяснения того, почему результаты показали то, что они сделали. Например, вывод может заключаться в том, что гусеницы любят расти при температурах, наиболее близких к их естественной среде обитания. Это, в свою очередь, может вызвать новые вопросы, например, окукливаются ли другие виды с разной скоростью при разных температурах? Это может вдохновить на новые эксперименты, которые мы можем проверить, используя, как вы уже догадались, научный метод.