科学研究を実施するためのステップと手順

優れた科学者は、研究の改ざんにつながる可能性のあるエラーや個人的な偏見を避けるために客観性を実践します。 研究の質問の定義から結論の引き出しまで、科学研究プロセス全体 データ-研究者は批判的に考え、組織的かつ体系的な方法で問題に取り組む必要があります。 科学的研究は、既存の理論の確認または再評価、あるいはまったく新しい理論の開発につながる可能性があります。

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科学研究プロセスの最初のステップは、問題を定義し、研究を行うことです。 まず、あるトピックに関して幅広いトピックを選択するか、調査の質問をします。 科学者は質問を調査して、回答されているかどうか、または質問の種類を判断します 他の研究者が導き出した結論とに関連して実施された実験 質問。 研究には、他の科学者からの学術雑誌の記事を読むことが含まれます。これは、研究データベースや学術論文をオンラインで公開するジャーナルを介してインターネット上で見つけることができます。 研究中、科学者は幅広いトピックを特定の問題に関する特定の研究質問に絞り込みます。

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仮説は、科学研究の主なアイデアまたは目的を含む簡潔で明確なステートメントです。 仮説は、テスト可能かつ反証可能である必要があります。つまり、仮説をテストする方法が必要であり、データの調査に基づいてサポートまたは拒否できます。 仮説を立てるには、調査している変数（たとえば、誰または何を調査しているのか）を定義し、それらを明確に説明し、自分の立場を説明する必要があります。 仮説を書くとき、科学者は研究されている変数について特定の因果関係の声明を出すか、そのような変数間の関係について一般的な声明を出します。

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科学実験の設計には、データの収集方法を計画することが含まれます。 多くの場合、研究の質問の性質は、科学的研究がどのように行われるかに影響します。 たとえば、人々の意見を調査するには、当然、調査を行う必要があります。 実験を設計するとき、科学者は研究対象のサンプルをどこからどのように取得するかを選択します。 実験の日時、使用されているコントロール、および実行に必要なその他の手段 研究。

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データ収集には、科学者が設計した実験の実施が含まれます。 このプロセス中に、科学者はデータを記録し、実験を実施するために必要なタスクを完了します。 言い換えれば、科学者は実験室やその他の設定などの実験を行うために研究サイトに行きます。 実験の実施に伴うタスクは、研究の種類によって異なります。 たとえば、一部の実験では、人間の参加者をテストに参加させたり、自然環境で観察を行ったり、動物を対象に実験したりする必要があります。

科学研究プロセスのためのデータの分析には、データをまとめて統計を計算することが含まれます。 統計的検定は、科学者がデータをよりよく理解し、有意な結果が見つかったかどうかを判断するのに役立ちます。 科学研究実験の統計を計算するには、記述統計と推論統計の両方の測定値を使用します。 記述統計は、サンプルの平均や平均など、収集されたデータとサンプル、およびデータがどのように分布しているかを科学者に伝える標準偏差を記述します。 推論統計には、元の仮説を確認または拒否する力を持つ有意性の検定を実行することが含まれます。

実験のデータを分析した後、科学者はその情報を調べ、その結果に基づいて結論を出します。 科学者は、結果を元の仮説と他の研究者による以前の実験の結論の両方と比較します。 結論を出すとき、科学者は結果が何を意味するのか、そしてそれらをどのように見るかを説明します 科学分野または現実世界の環境のコンテキスト、および将来への提案 研究。