훌륭한 과학자는 잘못된 연구로 이어질 수있는 오류와 개인적 편견을 피하기 위해 객관성을 실천합니다. 연구 질문 정의에서 결론 도출에 이르기까지 전체 과학 연구 프로세스 데이터-연구자가 비판적으로 생각하고 조직적이고 체계적인 방식으로 문제에 접근 할 것을 요구합니다. 과학적 연구는 기존 이론의 확인 또는 재평가 또는 완전히 새로운 이론의 개발로 이어질 수 있습니다.
문제 정의 및 연구
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과학 연구 과정의 첫 번째 단계는 문제를 정의하고 연구를 수행하는 것입니다. 첫째, 어떤 주제와 관련된 광범위한 주제를 선택하거나 연구 질문을합니다. 과학자는 질문에 대한 답변 여부 또는 다른 연구자들이 도출 한 결론과 관련하여 수행 된 실험 질문. 연구에는 다른 과학자의 학술지 기사를 읽는 것이 포함되며, 이는 온라인 학술 기사를 게시하는 연구 데이터베이스 및 저널을 통해 인터넷에서 찾을 수 있습니다. 연구 중에 과학자는 광범위한 주제를 일부 문제에 대한 특정 연구 질문으로 좁 힙니다.
가설
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가설은 과학 연구의 주요 아이디어 또는 목적을 포함하는 간결하고 명확한 진술입니다. 가설은 테스트 할 수 있고 반증 할 수 있어야합니다. 즉, 가설을 테스트 할 수있는 방법이 있어야하며 데이터 검토를 기반으로지지 또는 거부 될 수 있습니다. 가설을 작성하려면 연구중인 변수 (예: 연구 대상 또는 대상)를 정의하고 명확하게 설명하고 자신의 입장을 설명해야합니다. 가설을 작성할 때 과학자들은 연구중인 변수에 대해 특정 인과 관계를 진술하거나 그러한 변수 간의 관계에 대해 일반적인 진술을합니다.
디자인 실험
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과학 실험을 설계하려면 데이터 수집 방법을 계획해야합니다. 종종 연구 질문의 성격은 과학 연구가 수행되는 방식에 영향을 미칩니다. 예를 들어 사람들의 의견을 조사하려면 당연히 설문 조사가 필요합니다. 실험을 설계 할 때 과학자들은 연구중인 샘플을 얻을 수있는 장소와 방법을 선택합니다. 실험 날짜와 시간, 사용중인 컨트롤 및 실험을 수행하는 데 필요한 기타 조치 연구.
데이터 수집
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데이터 수집에는 과학자가 설계 한 실험 수행이 포함됩니다. 이 과정에서 과학자들은 데이터를 기록하고 실험을 수행하는 데 필요한 작업을 완료합니다. 즉, 과학자는 실험실이나 다른 환경과 같은 실험을 수행하기 위해 연구 사이트로 이동합니다. 실험 수행과 관련된 작업은 연구 유형에 따라 다릅니다. 예를 들어, 일부 실험에서는 테스트를 위해 인간 참가자를 데려와 자연 환경에서 관찰하거나 동물 실험을해야합니다.
데이터 분석
과학 연구 프로세스를위한 데이터 분석에는 데이터를 통합하고 통계를 계산하는 작업이 포함됩니다. 통계 테스트는 과학자가 데이터를 더 잘 이해하고 중요한 결과가 있는지 여부를 알 수 있도록 도와줍니다. 과학 연구 실험을위한 통계 계산은 기술 통계와 추론 통계 측정을 모두 사용합니다. 기술 통계는 수집 된 데이터 및 표본 (예: 표본 평균 또는 평균)은 물론 데이터가 분산되는 방식을 과학자에게 알려주는 표준 편차를 설명합니다. 추론 통계는 원래 가설을 확인하거나 기각 할 수있는 힘을 가진 유의성 검정을 수행하는 것을 포함합니다.
결론을 짓다
실험 데이터를 분석 한 후 과학자는 정보를 검토하고 결과를 바탕으로 결론을 내립니다. 과학자는 그 결과를 원래의 가설과 다른 연구자들의 이전 실험의 결론과 비교합니다. 결론을 도출 할 때 과학자는 그 결과가 의미하는 바를 설명하고 과학 분야 또는 실제 환경의 맥락과 미래에 대한 제안 연구.