Kas yra eksperimentinis mokslinis metodas?
Eksperimentinis mokslinis metodas yra metodų rinkinys, naudojamas tirti reiškinius, įgyti naujų žinių arba ištaisyti ir integruoti ankstesnes žinias.
Jis naudojamas moksliniams tyrimams ir yra pagrįstas sisteminiu stebėjimu, matavimu, eksperimentavimu, bandymų formavimu ir hipotezių modifikavimu. Šis bendras metodas atliekamas ne tik biologijoje, bet ir chemijoje, fizikoje, geologijoje ir kituose moksluose.
Eksperimentiniu moksliniu metodu mokslininkai bando numatyti ir galbūt kontroliuoti būsimus įvykius, pagrįstus dabartinėmis ir praeities žiniomis.
Taip pat vadinamas indukciniu metodu, tai yra mokslininkų labiausiai naudojamas moksle, tai yra mokslinės metodikos dalis.
Jis apibūdinamas todėl, kad mokslininkai gali sąmoningai kontroliuoti kintamuosius, kad galėtų nustatyti jų tarpusavio santykius.
Šie kintamieji gali būti priklausomi ar nepriklausomi, būtini siekiant surinkti duomenis, gautus iš eksperimentinės grupės, ir jų elgesį. Tai leidžia suskaidyti sąmoningus procesus į jų elementus, atrasti galimus jų ryšius ir nustatyti šių jungčių įstatymus.
Gebėjimas tiksliai prognozuoti priklauso nuo septynių eksperimentinio mokslinio metodo etapų.
Eksperimentinio mokslinio metodo etapai
Šios pastabos turėtų būti objektyvios, o ne subjektyvios. Kitaip tariant, pastabas turi būti įmanoma patikrinti ir kiti mokslininkai. Subjektyvios pastabos, pagrįstos asmeninėmis nuomonėmis ir įsitikinimais, nėra mokslo srities dalis.
Pavyzdžiai:
- Tikslus teiginys: šioje patalpoje temperatūra yra 20 ° C.
- Subjektyvus pareiškimas: tai vėsioje patalpoje.
Pirmasis eksperimentinio mokslinio metodo žingsnis yra objektyvių stebėjimų atlikimas. Šie stebėjimai grindžiami konkrečiais faktais, kurie jau įvyko ir kuriuos gali patikrinti kiti kaip tikri arba klaidingi.
2- hipotezė
Pastabos mums pasakoja apie praeitį ar dabartį. Kaip mokslininkai norime, kad galėtume numatyti būsimus įvykius. Todėl turime naudoti savo gebėjimą protingai.
Mokslininkai savo žinias apie praeities įvykius naudoja bendram principui ar paaiškinimams, padedantiems numatyti būsimus įvykius.
Bendrasis principas vadinamas hipoteze. Dalyvaujantys argumentai yra vadinami indukciniu argumentavimu (apibendrinant iš specifinių detalių).
Hipotezė turi turėti šias charakteristikas:
- Tai turi būti bendrasis principas, kuris išlaikomas erdvėje ir laiku.
- Tai turi būti preliminari idėja.
- Turite sutikti su turimomis pastabomis.
- Jis turėtų būti kuo paprastesnis.
- Ji turi būti patikrinama ir galbūt klaidinga. Kitaip tariant, turi būti būdas įrodyti, kad hipotezė yra klaidinga - tai būdas paneigti hipotezę.
Pavyzdžiui: „Kai kurie žinduoliai turi dvi galines galūnes“ būtų nenaudinga hipotezė. Nėra jokių stebėjimų, kurie neatitiktų šios hipotezės! Priešingai, „visi žinduoliai turi dvi galines galūnes“ yra gera hipotezė.
Kai randame banginius, neturinčius nugaros galūnių, būtų buvę įrodę, kad mūsų hipotezė yra klaidinga, suklastojome hipotezę.
Kai hipotezė reiškia priežasties ir pasekmės ryšį, mes pareiškiame, kad hipotezė rodo, jog nėra jokio poveikio. Hipotezė, kuri neturi jokio poveikio, vadinama nulio hipoteze. Pavyzdžiui, vaistas Celebra nepadeda sumažinti reumatoidinio artrito.
Išformavus hipotezę, kuri yra preliminari ir gali būti netikslinga, privalome numatyti savo tyrimą ir hipotezę.
Hipotezė turi būti plati ir turi būti vienodai taikoma laiko ir erdvės atžvilgiu. Mokslininkai paprastai negali patikrinti visų galimų situacijų, kai būtų galima taikyti hipotezę. Pavyzdžiui, apsvarstykite hipotezę: Visos augalų ląstelės turi branduolį.
Mes negalime ištirti visų gyvų augalų ir augalų, kurie gyveno, norėdami pamatyti, ar ši hipotezė yra klaidinga. Vietoj to, mes generuojame prognozavimą naudojant dedukcinį argumentavimą (sukuriant konkrečią tikėjimo dėl apibendrinimo).
Iš mūsų hipotezės galime daryti tokią prognozę: jei ištirsiu žolės lapo ląsteles, kiekvienas turės branduolį.
Dabar apsvarstykime vaisto hipotezę: „Celebra“ vaistas nepadeda sumažinti reumatoidinio artrito.
Norėdami išbandyti šią hipotezę, turėtume pasirinkti tam tikrą sąlygų rinkinį ir tada prognozuoti, kas nutiktų šiomis sąlygomis, jei hipotezė būtų teisinga.
Sąlygos, kurias galbūt norėsite išbandyti, yra vartojamos dozės, vaisto vartojimo trukmė, pacientų amžius ir tiriamų žmonių skaičius.
Visos šios sąlygos, kurios gali keistis, vadinamos kintamaisiais. Norint išmatuoti Celebra poveikį, turime atlikti kontroliuojamą eksperimentą.
Eksperimentinei grupei taikomas kintamasis, kurį norime išbandyti, ir kontrolinė grupė nėra veikiama to kintamojo.
Kontroliuojamame eksperimente vienintelis kintamasis, kuris turi būti skirtingas tarp dviejų grupių, yra kintamasis, kurį norime išbandyti.
Padarykime prognozes, pagrįstas Celebra poveikio laboratorijoje stebėjimais. Prognozuojama: pacientai, sergantieji reumatoidiniu artritu, vartojančiais Celebra, ir pacientai, vartojantys placebą (krakmolo tabletę vietoj vaisto), skiriasi nuo reumatoidinio artrito sunkumo.
Mes vėl kreipiamės į jutimo suvokimą, kad gautume informaciją. Mes sukūrėme eksperimentą, pagrįstą mūsų prognozėmis.
Mūsų eksperimentas galėtų būti toks: 1000 pacientų nuo 50 iki 70 metų atsitiktinai bus priskirti vienai iš dviejų 500 grupių.
Eksperimentinė grupė Celebra vartos keturis kartus per dieną, o kontrolinė grupė keturis kartus per parą vartos placebą. Pacientai nežino, ar jų tabletės yra Celebra arba placebo. Pacientai vaistą vartos du mėnesius.
Po dviejų mėnesių medicininiai tyrimai bus atliekami siekiant nustatyti, ar pasikeitė rankų ir pirštų lankstumas.
Mūsų eksperimentas parodė šiuos rezultatus: 350 iš 500 žmonių, vartojusių Celebra, pranešė, kad laikotarpio pabaigoje sumažėjo artritas. 65 iš 500 žmonių, vartojusių placebą, pagerėjo.
Atrodo, kad duomenys rodo, kad buvo didelis poveikis Celebra. Turime atlikti statistinę analizę, kad parodytume poveikį. Tokia analizė parodo, kad yra statistiškai reikšmingas Celebra efekto poveikis.
Analizuodami eksperimentą, turime du galimus rezultatus: rezultatai sutampa su prognoze arba neatitinka prognozės.
Mūsų atveju galime atmesti mūsų prognozę, kad Celebra neturi jokio poveikio. Kadangi prognozė yra neteisinga, mes taip pat turime atmesti hipotezę, kuria jis buvo pagrįstas.
Dabar mūsų užduotis - pakartoti hipotezę taip, kad atitiktų turimą informaciją. Dabar mūsų hipotezė galėtų būti: Celebra vartojimas sumažina reumatoidinį artritą, lyginant su placebo vartojimu.
Esant dabartinei informacijai, mes priimame hipotezę kaip teisingą. Ar mes parodėme, kad tai tiesa? Tikrai ne! Visada yra kitų paaiškinimų, kurie gali paaiškinti rezultatus.
Gali būti, kad daugiau nei 500 pacientų, kurie vartojo Celebra, vis tiek pagerės. Gali būti, kad daugiau pacientų, vartojusių Celebra, kasdien valgė bananus ir kad bananai pagerino artritą. Galite pasiūlyti daugybę kitų paaiškinimų.
Kaip galime įrodyti, kad mūsų nauja hipotezė yra teisinga? Mes niekada negalėsime Mokslinis metodas neleidžia išbandyti jokių hipotezių.
Hipotezes galima atmesti, tokiu atveju hipotezė laikoma klaidinga. Viskas, ką galime pasakyti apie hipotezę, kuri priešinasi, kad nerandame įrodymo, kad jį paneigtume.
Yra daug skirtumų tarp to, kad negalite paneigti ir įrodyti. Įsitikinkite, kad suprantate šį skirtumą, nes jis yra eksperimentinio mokslinio metodo pagrindas. Taigi, ką darytume su ankstesne hipoteze?
Šiuo metu mes jį pripažįstame teisingais, tačiau norėdami būti griežtais, turime pateikti hipotezę daugiau testų, kurie gali įrodyti, kad tai neteisinga.
Pavyzdžiui, galime pakartoti eksperimentą, bet pakeisti valdymo ir eksperimentinę grupę. Jei hipotezė išlieka pastovi, kai mes stengiamės jį nugriauti, galime jaustis labiau pasitikintys tuo, kad jį priima kaip teisingą.
Tačiau niekada negalėsime patvirtinti, kad hipotezė yra teisinga. Greičiau mes jį sutinkame kaip teisingą, nes hipotezė prieštaravo keliems eksperimentams, kad įrodytų, jog tai yra klaidinga.
Mokslininkai savo išvadas skelbia žurnaluose ir mokslinėse knygose, pokalbiuose nacionaliniuose ir tarptautiniuose susitikimuose bei seminaruose kolegijose ir universitetuose.
Rezultatų sklaida yra esminė eksperimentinio mokslinio metodo dalis.
Tai leidžia kitiems žmonėms patikrinti jūsų rezultatus, kurti naujus jūsų hipotezės testus arba taikyti įgytas žinias kitoms problemoms spręsti.
