Hva er neste trinn hvis et eksperiment ikke klarer å bekrefte hypotesen din?

Det vanligste rammeverket som brukes når du utfører et eksperiment, er den vitenskapelige metoden. Kjennetegnene ved den vitenskapelige metoden inkluderer: å stille et spesifikt spørsmål, tenke ut en hypotese, eksperimentere til samle inn data, analysere dataene, og deretter evaluere om hypotesen er riktig basert på det eksperimentelle data. Når dataene støtter hypotesen, kan funnene publiseres eller deles. Men hva skjer hvis funnene ikke bekrefter hypotesen? Her er mulige neste trinn å ta.

Oppskrivningen er en del av evalueringsprosessen av eksperimentet. Uansett hva som skjedde under eksperimentet, må resultatene deles, enten de bekrefter eller benekter hypotesen. Vurder alle trinn i eksperimentet - hypotesen, eksperimentfasen og analysefasen - og avslør resultatene. Identifiser deretter problemer som oppstod under den eksperimentelle prosessen, og følg det i oppskriften med forslag til forbedringer og fremtidige handlingsmåter. Nøkkelen til å lage seksjonen om fremtidige handlingsmåter er å jobbe systematisk bakover for å finne ut hvor feil kan ha funnet sted, og deretter gjøre korreksjoner for å se om endringer i disse gapområdene kan føre til forskjellige resultater. Oppskrivingen er nødvendig for å dokumentere hva som skjedde under eksperimentet. Det blir en del av bakgrunnslitteraturen rundt spørsmålet som blir stilt spørsmål ved eller eksperimentert med.

Gjør små endringer i prosessen ved å jobbe metodisk bakover, start med en sjekk av analyseprosessen. Var analysen av? Noen ganger blir eksperimentelle data feil vurdert. Det betyr at du må finne ut om analysen er der feilen ligger. For eksempel krever noen fysikkeksperimenter matematiske beregninger. Hvis disse beregningene inneholder feil, viser analysen data som ikke sammenfaller med hypotesen. Å korrigere matematiske beregninger er et nødvendig skritt etter ethvert eksperiment, spesielt hvis de har betydning for om dataene bekrefter hypotesen. I tillegg til matematiske beregningsanalyser, kan det forekomme evalueringer som fokuserer på sammenligninger, spådommer eller funn. Hvis analyser avslører avvik, sjekk om det var feil i sammenligning, spådommer eller oppdagelsesprosesser. Å rote ut disse feilene kan lindre eventuelle avvik mellom data og hypoteser.

Menneskelig feil kan skje eksperimentelle data, og menneskelige feil kan løfte hodet på det eksperimentelle stadiet - enten i sette opp eksperimentet, kjøre eksperimentet, observere eksperimentet eller i tabellforming av eksperimentet resultater. Å minimere feil på eksperimentfasen kan påvirke om resultatene bekrefter hypotesen eller ikke. Det kan ha vært andre variabler som oppstod som ikke var forventet eller ikke kunne måles som påvirket eksperimentelle resultater.

Kanskje et annet eksperiment bedre kan teste hypotesen. Det er situasjoner der et eksperiment ikke er riktig type for å teste en hypotese. Kanskje oppstod designproblemer som ikke var tydelige i teorien eller på papir, men som ble tydelige under faktisk bruk. I så fall kan det være behov for et helt annet eksperiment. Eksperimenter er egentlig tilnærminger og datainnsamlingsmetoder for å teste en hypotese. Eksperiment A bruker med andre ord Approach / Methodology A for å teste hypotesen. Hvis resultatene ikke bekrefter hypotesen, tenk eksperiment B med metode / metode B.

Hvis flere forskjellige eksperimenter alle avslører at hypotesen ikke er bekreftet, er en revisjon av hypotesen i orden. Kanskje var det hypotesen hele tiden som trengte endring. I så fall, tenk en ny måte å stille et spørsmål på og formuler en utdannet gjetning. Var det noe galt i forholdet mellom årsak og virkning? Ble assosiasjoner og sammenhenger antatt feil? Husk at en hypotese er en foreløpig beskrivelse av noe fenomen. Hvis flere reproduserbare eksperimenter viser at hypotesen ikke fungerer, kan det være på tide å avvise hypotesen og erstatte den med en mer levedyktig.