과학적 방법의 8단계
사과가 나무에서 떨어지는 것을 보고 다음 날 누군가가 걸려 넘어지는 것을 보고 다음 날 아이가 공을 차면서 필연적으로 땅에 떨어지는 것을 보았다고 상상해 보십시오. 아마도 몸을 땅으로 당기고 끌어당기는 어떤 종류의 힘이 있다는 것이 갑자기 우리에게 일어날 것입니다. 이것은 왜 서로 다른 질량이 표면과 접촉하고 무게를 갖는 경향이 있는지 설명할 수 있습니다. 단호한.
우리는 중력의 존재를 암시하지만 그 이상 없이는 그러한 생각을 과학적이라고 생각할 수 없습니다. 일련의 과학적으로 유효한 절차를 수행해야 합니다. 그것의 존재를 하나의 이론으로 제시할 수 있으려면 우리는 과학적 방법을 사용할 필요가 있을 것입니다. 그리고 이 방법은 지식을 개발하기 위한 일련의 단계가 필요합니다.
이 기사에서 우리는 과학적 방법의 다른 단계가 무엇인지 볼 것입니다, 과학적 지식과 다양한 이론이 어떻게 그렇게 간주되기 위해 일련의 기본 절차를 거쳐야 했는지 알아보기 위해.
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과학적 방법: 일반 개념
이해하는 단계에 대해 이야기하기 전에 먼저 과학적 방법이 무엇인지 간략하게 설정할 필요가 있습니다.. 그것은 과학이 지식을 추구하고 실험적으로 테스트할 가설의 공식화를 추구하는 일련의 방법론 및 단계로 이해됩니다.
이 방법은 근거를 바탕으로 타당하고 객관적인 지식을 생성하기 위해 일정한 순서로 체계적으로 적용하는 이론적인 과정이다. 실증적 관찰과 논박되거나 위조될 수 있고 수집될 경우 복제될 수 있는 지식에 대한 탐색 자귀.
과학적 방법에 사용된 방법론은 다양할 수 있지만 가설 연역 절차가 일반적으로 사용됩니다.. 이 방법은 지식이 진행됨에 따라 다음과 같은 방식으로 수정된다는 장점이 있습니다. 실험의 논리와 객관성을 사용하여 검증되지 않은 가설과 신념을 거부합니다. 복제..
이 과정을 통해 우리가 처음에 관찰한 것처럼 보이는 일련의 가설은 연구, 관찰 및 실험이 대조되어 점점 더 많은 지식을 생성합니다. 대조되는 이벤트의 제어된 복제를 통해, 조금씩 이론을 만들어 내고 장기적으로 우리의 가설이 보편적으로 알려진 모든 조건에서 유지된다면 법칙을 만들어 낼 것입니다.
따라서 과학적 방법은 과학적이라고 불리고자 하는 모든 연구의 기초가 되어야 합니다. 현실에 대한 상대적으로 객관적인 지식, 현실과 그 안에 있는 현상에 대한 수많은 질문에 답하는 데 도움 발생하고, 이와 관련하여 이론과 법칙을 생성하고 이를 기반으로 지식 수준과 적용 수준 모두에서 발전할 수 있습니다. 얻은 것의 실천.
과학적 방법의 단계
우리가 말했듯이 과학적 방법은 건설의 기초가되는 주요 절차입니다. 증거에 기반한 과학적 지식, 적용을 가정한 일련의 단계의 후속 조치 뭐 현상에 대한 이해를 향상시킬 수 있습니다.. 과학적 방법이 따르는 단계는 다음과 같습니다.
1. 조사할 문제 또는 질문의 정의
과학적 방법의 첫 번째 단계는 논리적으로 분석할 문제나 질문을 설정하는 것입니다. 그것은 우리가 관찰하고 지식을 얻으려는 현상이거나 다른 현상과의 관계가 있을 수 있다는 인식일 수 있습니다.
그러나 직접적인 관찰에 근거할 필요는 없다, 그러나 그것은 또한 자발적으로 발생하는 질문이나 믿음의 근거가 있는지 확인하려는 시도에서 비롯될 수도 있습니다.
2. 이전 실험 및 선행 사례에 대한 평가 및 검토
우리가 관찰한 현상이나 우리가 실행 가능한 것으로 밝혀진 관계가 이미 다른 연구자에 의해 검증되었을 가능성이 있습니다. 기존 과학 문헌을 검토할 필요가 있음 주제에 대해.
이 정보와 다른 조사에서 추출할 수 있는 정보 획득 오히려 이론적 성격이나 심지어 과학 철학은 연구.
이론적 틀은 단순한 설명이 아니며 단순히 과학 기사의 독자를 교육하는 데 도움이 되지 않습니다. 연구의 결과이지만 연구팀이 채택한 전제와 목적에 대한 아이디어를 제공하고, 그 방법 다음에 오는 이유를 이해하는 데 도움이 됩니다..
3. 가설 생성
문제의 관찰 또는 질문은 이와 관련하여 일련의 인상을 생성하며, 연구자는 자신의 질문에 대한 가능한 솔루션을 개발합니다. 이러한 가능한 솔루션은 아직 테스트되지 않은 원래 질문에 대한 제안된 솔루션이기 때문에 현재로서는 단순한 가설일 것입니다.
이 단계에서 테스트 가능한 가설을 생성하는 것이 중요합니다., 그렇지 않으면 그들은 단순한 믿음을 넘어 가능한 한 작동할 수 없습니다. 이러한 가설을 통해 원래 질문이나 문제와 관련된 다양한 변수의 행동 및 상호 작용에 대한 예측을 할 수 있습니다.
기본적으로 가설은 확인하거나 반박하기 위해 조사가 전환되어야 하는 참조입니다. 이를 통해 해당 연구의 목적을 잊지 않고 추상에서 구체적으로 이동할 수 있습니다.
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4. 실증적 반증법의 검색/설계 및 활용
가설이 확보되면 다음 단계는 방법론을 선택하고 개발하는 것입니다. 제안된 솔루션이 그것은 유지합니다. 이를 위해 우리는 가설이 의도한 것 이상의 변수들의 상호작용을 고려하여 가능한 한 통제된 상황에서 평가되어야 한다는 점을 고려해야 합니다.
일반적으로 이 단계에서는 상황과 변수를 제어할 수 있으므로 실험이 사용됩니다. 제안된 변수가 어떤 관계가 있는지 관찰할 수 있는 방식으로. 얻은 결과가 단순히 우발적이지 않도록 많은 샘플이나 실험을 반복해야 함을 명심하는 것이 중요합니다.
가설을 테스트할 때 사용할 변수의 유형을 평가하는 것이 중요합니다. 샘플의 특성이나 사용할 자극 및 가능한 변수의 제어 외국. 나중에 수집할 수 있도록 변수가 가질 수 있는 값을 정의하여 이러한 변수를 작동 가능한 것으로 만들어야 합니다.
5. 가설의 실험 또는 테스트
사용할 실험이나 방법이 설계되면 다음 단계는 실험 자체를 수행하는 것입니다. 데이터의 가능한 해석을 무효화하는 차이가 없도록 항상 동일한 방식으로 체계적인 방식으로 데이터를 수집하는 것이 중요합니다.
게다가 실험은 변수를 조작하여 수행됩니다., 그러나 결과가 우리의 가설에 유리하다는 것을 적극적으로 선호하지 않는다면, 그렇지 않으면 후속 해석에서 편향을 도입할 것입니다. 사실, 우리는 우리의 가설을 확인하기보다는 반박하려고 노력하는 것을 목표로 삼아야 합니다.
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6. 결과에 대한 종합적인 분석
수행된 실험은 분석해야 하는 일련의 결과를 산출합니다. 나중에 그들이 다음 가설과 일치하는지 여부를 평가할 수 있도록 우리는 개최했다.
한 번에 한 번의 실험으로 충분하지 않다는 점에 유의해야 합니다. 가설이 참인지 아닌지 판단하기 위해, 그러나 여러 경우 또는 다른 주제로 복제해야 합니다.
우리의 가설이 아닌 다른 요인의 가능한 영향 우리가 상상한 변수 사이의 관계가 사실인지 여부에 관계없이 하나 또는 다른 결과를 방해하거나 생성합니다. 아니. 이 모든 것은 우리의 결과가 신뢰할 수 있고 유효한지 여부를 평가하기 위해 통계적 방법론을 통해 평가되어야 합니다.
7. 해석
결과가 분석되면 충족 여부에 따라 우리 가설에 의미하는 바를 평가해야 합니다. 우리의 가설이 다음과 같으면 발생했어야 하는 변수의 행동에 관한 예측 옳은. 한마디로 이 단계는 원래 제기 된 질문이나 문제에 대한 답변을 제공하려는 의도. 데이터가 일치하면 실험은 가설을 지지하고 그렇지 않으면 반박합니다.
물론 우리는 실험의 긍정적이거나 부정적인 데이터만 다루고 있다는 점을 명심해야 합니다. 우리의 가설이 다른 실험 조건이나 다른 조건에서 충족되었는지 결정할 수 있도록 복제 실험.
한편, 조사에 사용된 방법론의 한계와 가설을 공식화하고 질문을 조작할 때 사용되는 개념의 특성 머리 글자.
이것은 가장 중요한 과학적 방법의 단계 중 하나입니다. 과학 철학으로 알려진 학문, 작업 데이터 분석 결과에서 특정 결론을 도출하는 것이 어느 정도 유효한지 알 수 있기 때문입니다. 이를 위해 우리는 연구된 현상의 존재론적 특성과 인식론의 관점에서 사용된 방법의 가능한 약점에 대해 숙고합니다.
8. 새로운 가설의 재구성 또는 생성
우리가 보유하고 있던 가설이 실증적으로 검증되었는지 여부에 관계없이 재정의될 수 있거나 사용된 것으로 나타났는지 여부 새로운 지식과 새로운 질문을 생성하기 위한 기반으로, 우리가 연구된 현상과 문제를 더 깊이 있게 이해할 수 있는 것.
어떤 경우든 가설에 대한 논박은 다음과 같은 지식을 제공한다는 사실을 잊어서는 안 됩니다. 조사가 수행되기 전에는 없었으므로 그러한 상황에서 모든 것이 나쁜 것은 아닙니다. 뉴스.
복제가 프로세스의 일부입니까?
많은 경우 과학적으로 추출된 지식은 복제되어야 한다는 지적이 있었습니다. 이것은 얻은 데이터를 다시 분석하여 다른 연구원 팀이 동일한 정보로부터 동일한 결론에 도달하고(이를 재생산이라고 함), 그렇지 않으면 다른 과학자들이 수집한 것과 유사한 데이터를 수집하고 동일하거나 매우 유사한 결론에 도달.
예를 들어, 우리를 인종차별에 취약하게 만드는 인지적 편견에 대한 연구를 복제하는 것은 다른 샘플을 취하는 것을 의미합니다. 우리가 시도한 연구에서와 같이 그 그룹에서 동일한 편견과 동일한 양을 찾습니다. 뒤로 젖히다.
그러나 이것이 전제 조건인지 여부는 논쟁의 여지가 있습니다. 예를 들어, 생물학, 심리학 및 사회 과학의 특정 분야에서는 분석할 데이터 그룹을 찾는 것이 현실적이지 않습니다. 초기 연구 데이터 세트가 반영한 것과 동일하게 반영. 이것은 원칙적으로 복제 가능성 문제를 더 크게 만들어 우리를 같은 주제에 대한 다른 사람과 같은 결론은 그 자체로 이론이나 이론을 폐기하기에 충분한 이유가 아닙니다. 가설.
마찬가지로 논리학이나 수학 같은 학문은 연구를 복제하는 것을 허용하지 않는 경우가 많습니다. 항상 동일한 전제에서 시작하고 다른 데이터 그룹에서 시작하지 않고 동일한 것을 참조합니다. 현상.
어쨌든 "과학"이라는 이름 아래 실제로 다른 과학과 다른 과학적 방법이 있다는 것을 잊어서는 안됩니다. 이러한 이유로 복제는 타당한 경우에만 과학적 방법 단계의 일부가 될 것입니다.
참고 문헌:
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