과학적 방법
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과학적 방법은 적어도 17세기부터 과학의 발전을 특징짓는 지식을 획득하기 위한 경험적 방법입니다. (이전 세기의 주목할 만한 실천가는 과학적 방법의 역사를 참조하십시오.)
과학적 방법에는 엄격한 회의주의와 결합된 세심한 관찰이 수반되는데, 왜냐하면 인지적 가정이 관찰의 해석을 왜곡시킬 수 있기 때문입니다. 과학적 탐구는 귀납적 추론을 통해 가설을 세우고, 실험과 통계 분석을 통해 시험하며, 그 결과를 토대로 가설을 조정하거나 폐기하는 것을 포함합니다.
위에서 언급한 것은 모든 과학 기업에 적용 가능한 결정적인 일련의 단계인 과학적 방법의 원칙입니다.[1][2][3]
절차는 각 분야의 탐구에 따라 다르지만 기본 프로세스는 동일한 경우가 많습니다. 과학적 방법의 과정은 추측(가설 설명)을 하고, 논리적 결과로서 가설로부터 예측을 도출한 다음, 그 예측에 기초하여 실험이나 경험적 관찰을 수행하는 것을 포함합니다.[a][4] 가설은 질문에 대한 답을 찾는 동안 얻은 지식에 기초한 추측입니다. 가설은 매우 구체적이거나 광범위할 수 있습니다. 그런 다음 과학자들은 실험이나 연구를 수행하여 가설을 테스트합니다. 과학적 가설은 반증 가능해야 하며, 이는 가설에서 추론된 예측과 상충되는 실험이나 관찰의 가능한 결과를 식별할 수 있음을 의미합니다. 그렇지 않으면 가설을 의미 있게 검증할 수 없습니다.[5]
실험의 목적은 관측치가[A][a][b] 가설과 일치하는지 또는 일치하지 않는지 여부를 확인하는 것입니다.[6][b]
과학적 방법은 종종 고정된 단계 순서로 제시되지만, 그것은 오히려 일반적인 원리의 집합을 나타냅니다.[7] 모든 단계가 모든 과학적 탐구에서 발생하는 것은 아니며(같은 정도로 발생하지도 않으며) 항상 같은 순서가 아닙니다.[8][9]
역사
과학사에서 중요한 논쟁은 무엇이든 확실하게 알 수 있다는 회의주의, 합리주의(특히 르네 데카르트가 주장한 바와 같이), 귀납주의, 경험주의(프란시스 베이컨이 주장한 바와 같이 로버트 훅,[10][11] 아이작 뉴턴 및 그의 추종자들과 함께 특히 두각을 나타냄)에 관한 것입니다. 그리고 19세기 초에 등장한 가설적 deduct주의.
과학의 중요한 제도적 발전의 결과로 19세기에 "과학적 방법"이라는 용어가 등장하고 "과학자", "사이비과학"과 같은 과학과 비과학 사이의 명확한 경계를 설정하는 용어가 등장했습니다.[12] 바코니아주의가 유행하던 1830년대와 1850년대에 걸쳐 윌리엄 휴웰, 존 허셜, 존 스튜어트 밀과 같은 자연주의자들은 "유인"과 "사실"에 대한 논쟁에 참여했고 지식을 생성하는 방법에 집중했습니다.[12] 19세기 말과 20세기 초, 강력한 과학 이론이 관측 가능 영역을 넘어 확장되면서 현실주의 대 반현실주의 논쟁이 진행되었습니다.[13]
과학적 방법을 통한 문제해결
"과학적 방법"이라는 용어는 20세기에 대중적으로 사용되기 시작했습니다. 듀이의 1910년 저서 "우리는 어떻게 생각하는가"는 대중적 지침서에 영감을 주어 [14]사전과 과학 교과서에 등장했지만, 그 의미에 대한 합의는 거의 없었습니다.[12] 비록 20세기 중반까지 성장이 있었지만, 1960년대와 1970년대까지 토마스 쿤과 폴 파이어아벤드와 같은 수많은 영향력 있는 과학 철학자들은 "과학적 방법"의 보편성에 의문을 제기했고, 그렇게 함으로써 과학이 동질적이고 보편적인 방법이라는 개념을 이질적이고 지역적인 관행이라는 개념으로 대체했습니다.[12] 특히, 폴 파이어아벤드는 1975년 그의 책 Against Method의 첫 번째 판에서 과학의 보편적인 규칙이 존재하지 않는다고 주장했습니다;[13] 포퍼 1963,[15][7] 가우치 2003[16], 토우 2010은 파이어아벤드의 주장에 동의하지 않습니다; 문제 해결사, 그리고 연구자들은 그들의 연구 동안 그들의 자원에 신중해야 합니다.[B][c]
후대의 입장으로는 물리학자 리 스몰린이 2013년에 쓴 에세이 '과학적 방법은 없다'[23][e]와 과학사가 대니얼 목요일이 2015년에 쓴 '뉴턴의 사과와 과학에 관한 다른 신화'의 장에서 과학적 방법이 신화이거나 기껏해야 이상화라고 결론 내린 내용 등이 있습니다.[24] 신화는 신념이기 [25]때문에 탈렙이 지적한 바와 같이 서사적 오류의 대상이 됩니다.[26] 철학자 Robert Nola와 Howard Sankey는 그들의 2007년 책 과학적 방법론에서 과학적 방법에 대한 논쟁이 계속되고 있다고 말했고, Feyerabend는 Against Method라는 제목에도 불구하고 특정 방법 규칙을 받아들이고 메타 방법론으로 그 규칙을 정당화하려고 시도했다고 주장했습니다.[27] Staddon(2017)은 알고리즘 과학적 방법이 없는 상황에서 규칙을 따르려고 하는 것은 실수라고 주장하며, 이 경우 "과학은 예를 통해 가장 잘 이해된다.[f] 그러나 알하센([b]1027년)의 광학서, 갈릴레오(1638년)의 두 신과학 이후 실험에 의한 기존 이론의 증명과 같은 알고리즘적 방법들이 사용되어 왔으며,[29] 어세이어는[30] 여전히 과학적 방법으로 남아 있습니다. 그들은 파이어아벤드의 입장을 반박합니다.
과학적 방법의 유비쿼터스 요소는 경험주의입니다. 이것은 엄격한 형태의 이성주의와 반대되는 것으로, 과학적 방법은 이성만으로는 특정한 과학적 문제를 해결할 수 없다는 입장을 구현합니다. 과학적 방법의 강력한 공식화는 경험적 데이터가 경험이나 다른 추상적인 형태의 지식의 형태로 제시되는 경험주의의 형태와 항상 일치하는 것은 아니지만, 현재의 과학적 관행에서는 과학적 모델링의 사용과 추상적 유형론 및 이론에 대한 의존이 일반적으로 받아들여지고 있습니다. 이 과학적 방법은 폭로, 정치적 또는 종교적 도그마, 전통, 일반적으로 가지고 있는 믿음, 상식 또는 현재 가지고 있는 이론이 진실을 증명하는 유일한 가능한 수단이라고 주장합니다.[34][17][16]
예를 들어 고대 스토아학파, 에피쿠로스,[35] 알하젠,[E] 아비세나, 알비루니,[37][38] 로저 베이컨, 오크햄의 윌리엄과 같은 경험주의와 과학적 방법의 다른 초기 표현들을 역사를 통해 찾을 수 있습니다. 16세기부터 실험은 프란시스 베이컨(Francis Bacon)에 의해 주창되었고, Giambattista della Porta,[39] Johannes Kepler,[40][i] Galileo Galilei에 의해 수행되었습니다.[j] 프란시스코 샌체스,[41] 존 로크, 조지 버클리, 데이비드 흄의 이론적인 연구들에 의해 특별한 발전이 있었습니다.
미국에서 유럽으로 가는 해상 항해는 C를 제공했습니다. S. 피어스는 자신의 아이디어를 명확히 하기 위해 거리를 좁혀 점차 [F]가설적 추론 모델을 만듭니다.[42] 20세기에 공식화된 이 모델은 처음 제안된 이후 상당한 수정을 거쳤습니다(보다 공식적인 논의는 과학적 방법의 § 요소 참조).
개요
과학적 방법은 과학이 수행되는 과정입니다.[43] 다른 탐구 영역에서와 마찬가지로, 과학은 (과학적 방법을 통해) 이전의 지식을 기반으로 할 수 있으며, 시간이 지남에 따라 과학의 연구 주제에 대한 이해를 통일할 수 있습니다.[k] 이 모델은 과학 혁명의 기초가 된다고 볼 수 있습니다.[45]
전체적인 과정은 추론(가설)을 만들고, 논리적 결과로서 예측을 도출한 다음, 그 예측에 기초하여 실험을 수행하여 원래의 추론이 올바른지 여부를 결정하는 것을 포함합니다.[4] 그러나 방법에 대한 공식적인 설명에는 어려움이 있습니다. 과학적 방법은 종종 고정된 단계 순서로 제시되지만, 이러한 행동은 일반적인 원칙으로 더 잘 간주됩니다.[8] 모든 단계가 모든 과학적 탐구에서 발생하는 것은 아니며(같은 정도로 발생하지도 않으며) 항상 같은 순서로 수행되는 것은 아닙니다. 과학자이자 철학자인 William Whewell (1794–1866)이 언급한 바와 같이, 모든 단계에는 "발명, 현명함, 그리고 [9]천재성"이 요구됩니다.
과학적 탐구의 요인
과학적 탐구에 사용되는 기본적인 방법을 설명하는 다양한 방법이 있습니다. 과학계와 과학 철학자들은 일반적으로 다음과 같은 방법 구성 요소의 분류에 동의합니다. 이러한 방법론적 요소와 절차의 체계는 사회과학보다 실험과학의 특징적인 성격을 띠게 됩니다. 그럼에도 불구하고, 가설을 수립하고, 그 결과를 시험 분석하고, 새로운 가설을 수립하는 주기는 아래에서 설명하는 주기와 유사할 것입니다.과학적 방법은 정보가 지속적으로 수정되는 반복적이고 순환적인 과정입니다.[46][47] 일반적으로 다음과 같은 요소를 통해 다양한 조합이나 기여를 통해 지식의 진보를 발전시키는 것으로 알려져 있습니다.[48][49]
- 특성화(조회대상에 대한 관찰, 정의, 측정)
- 가설(피험자의 관찰 및 측정에 대한 이론적, 가설적 설명)
- 예측(가설 또는 이론으로부터 귀납적 및 연역적 추론)
- 실험(위의 모든 테스트)
과학적 방법의 각 요소는 발생 가능한 실수에 대한 동료 검토의 대상이 됩니다. 이러한 활동은 과학자들이 하는 모든 것을 설명하는 것이 아니라 주로 실험 과학(예: 물리학, 화학, 생물학 및 심리학)에 적용됩니다. 위의 요소들은 흔히 '과학적 방법'으로 교육체제에서 가르치고 있습니다.[A]
과학적인 방법은 하나의 조리법이 아닙니다: 그것은 지능, 상상력, 그리고 창의력을 필요로 합니다.[50] 이러한 의미에서, 그것은 따라야 할 무분별한 표준과 절차가 아니라 지속적인 주기이며, 보다 유용하고 정확하며 포괄적인 모델과 방법을 끊임없이 개발합니다. 예를 들어 아인슈타인이 특수상대성이론과 일반상대성이론을 개발했을 때 뉴턴의 원리를 반박하거나 무시하지 않았습니다. 반대로, 만약 천문학적으로 거대한 것, 깃털 빛, 그리고 극도로 빠른 것들이 아인슈타인의 이론들에서 제거된다면, 뉴턴은 관찰할 수 없었던 모든 현상들이 뉴턴의 방정식으로 남게 될 것입니다. 아인슈타인의 이론은 뉴턴 이론의 확장과 개선이며, 따라서 뉴턴의 연구에 대한 신뢰를 높일 수 있습니다.
위의 네 가지 사항에 대한 [47]반복적이고 실용적인[34] 계획이 진행 지침으로 제공되는 경우가 있습니다.[51]
- 질문 정의
- 정보 및 리소스 수집(관찰)
- 설명 가설 형성
- 실험을 수행하고 재현 가능한 방법으로 데이터를 수집하여 가설을 검정합니다.
- 데이터 분석
- 데이터를 해석하여 새로운 가설의 출발점이 되는 결론 도출
- 결과 게시
- 재검사(다른 과학자들이 자주 하는 검사)
이 단계별 방법에 내재된 반복주기는 3번 지점에서 6번 지점까지 갔다가 다시 3번 지점으로 되돌아갑니다.
이 스키마는 전형적인 가설/검정 방법을 설명하지만,[52][l] Paul Feyerabend를 포함한 많은 철학자, 역사가, 그리고 과학의 사회학자들은 과학적 방법에 대한 설명이 실제로 과학이 실행되는 방법과 거의 관련이 없다고 주장합니다.
과학적 방법의 요소들
과학적 방법의 기본적인 요소는 DNA의 구조를 발견한 것으로부터 다음과 같은 예(1944년부터 1953년까지 발생)에 의해 설명됩니다.
특성화
1950년 그레고르 멘델의 연구를 시작으로 유전자 유전이 수학적 기술을 가지고 있다는 것과 DNA에 유전 정보가 포함되어 있다는 것(오스왈드 에이버리의 변형 원리)이 알려졌습니다.[54] 그러나 유전정보(즉, 유전자)를 DNA에 저장하는 메커니즘은 불분명했습니다. 캠브리지 대학의 브래그 연구소의 연구원들은 소금의 결정에서부터 시작하여 더 복잡한 물질로 진행하는 다양한 분자들의 X선 회절 사진들을 만들었습니다. 화학적 구성을 시작으로 수십 년에 걸쳐 공들여 조립한 단서를 사용하여 DNA의 물리적 구조를 특징짓는 것이 가능해야 하며, X선 이미지가 매개체가 될 것이라고 판단했습니다.[55]
과학적 방법은 조사 대상의 점점 더 정교한 특성에 달려 있습니다. (그 주제는 미해결 문제 또는 미지의 문제라고도 할 수 있습니다.)[A] 예를 들어, 벤자민 프랭클린은 정확하게 세인트루이스를 추측했습니다. 엘모의 불은 본질적으로 전기적인 것이었지만, 이를 확립하기 위해서는 오랜 일련의 실험과 이론적 변화가 필요했습니다. 피험자의 관련 속성을 찾는 동안 신중한 사고는 또한 몇 가지 정의와 관찰을 수반할 수 있습니다. 관찰은 종종 신중한 측정 및/또는 계산을 요구합니다.
질문은 "하늘이 왜 파랗을까?"와 [A]같이 특정한 관찰에 대한 설명을 언급할 수 있지만, "어떻게 하면 이 특정한 질병을 치료할 수 있는 약을 설계할 수 있을까?"와 같이 개방적일 수도 있습니다. 이 단계는 종종 이전의 실험, 개인적인 과학적 관찰이나 주장, 그리고 다른 과학자들의 연구로부터 증거를 찾고 평가하는 것을 포함합니다. 만약 답이 이미 알려진 경우, 증거에 기초한 다른 질문이 제기될 수 있습니다. 과학적 방법을 연구에 적용할 때, 좋은 질문을 결정하는 것은 매우 어려울 수 있고 조사 결과에 영향을 미칠 것입니다.[56]
관련된 양의 측정 또는 수를 체계적으로 신중하게 수집하는 것은 연금술과 같은 유사 과학과 화학 또는 생물학과 같은 과학 사이의 결정적인 차이입니다. 과학적 측정은 일반적으로 표로 작성되거나 그래프로 작성되거나 매핑되며 상관 관계 및 회귀 분석과 같은 통계적 조작이 수행됩니다. 측정은 실험실과 같이 통제된 환경에서 수행되거나 접근할 수 없거나 조작할 수 없는 물체(예: 별이나 인간 집단)에서 수행될 수 있습니다. 측정에는 종종 온도계, 분광기, 입자 가속기 또는 전압계와 같은 전문적인 과학 기기가 필요하며, 과학 분야의 발전은 일반적으로 그들의 발명 및 개선과 밀접하게 관련되어 있습니다.
특성화 요소는 수세기에 걸쳐 확장되고 광범위한 연구가 필요할 수 있습니다. 칼데아인, 인도인, 페르시아인, 그리스인, 아랍인, 그리고 유럽의 천문학자들로부터 행성 지구의 움직임을 완전히 기록하는 데 수천 년의 측정이 걸렸습니다. 뉴턴은 그 측정값을 그의 운동 법칙의 결과에 포함시킬 수 있었습니다. 그러나 수성 궤도의 근일점은 1859년 레버리어가 지적한 것처럼 뉴턴의 운동 법칙으로는 충분히 설명할 수 없는 세차 운동을 나타냅니다(오른쪽 그림 참조). 뉴턴 이론과 관측 사이의 수성의 세차에 대한 관찰된 차이는 알베르트 아인슈타인에게 그의 일반 상대성 이론의 가능한 초기 시험으로 일어난 일들 중 하나였습니다. 그의 상대론적 계산은 뉴턴 이론보다 관찰과 훨씬 더 밀접하게 일치했습니다. 그 차이는 세기당 약 43 아크 초입니다.
한두 번의 관찰만으로 확신을 가지고 어떤 말을 하는 것은 익숙하지 않습니다.
— Andreas Vesalius, (1546)[58]
불확실성
과학적 작업의 측정에는 일반적으로 불확실성에 대한 추정치가 수반됩니다.[59] 불확실성은 종종 원하는 양을 반복적으로 측정하여 추정됩니다. 불확실성은 사용되는 개별 기본 수량의 불확실성을 고려하여 계산할 수도 있습니다. 데이터 수집의 한계로 인해 특정 시간에 한 국가의 인구 수와 같은 것들의 수 또한 불확실성을 가질 수 있습니다. 또는 카운트는 사용된 표본 추출 방법과 추출된 표본 수에 따라 불확실성이 있는 원하는 양의 표본을 나타낼 수 있습니다.
정의.
용어의 과학적 정의는 때때로 자연어 사용과 크게 다릅니다. 예를 들어 질량과 무게는 공통 담론에서는 의미가 겹치지만 역학에서는 뚜렷한 의미를 갖습니다. 과학적 양은 종종 측정 단위로 특징지어지는데, 이는 나중에 작업을 전달할 때 기존의 물리적 단위로 설명될 수 있습니다.
특정 용어가 이전에 충분히 명확하게 정의되지 않았다는 것을 깨닫고 새로운 이론이 개발되기도 합니다. 예를 들어, 상대성 이론에 관한 알버트 아인슈타인의 첫 번째 논문은 동시성과 길이를 결정하는 수단을 정의하는 것으로 시작합니다. 아이작 뉴턴은 "나는 시간, 공간, 장소, 운동을 모두에게 잘 알려진 것으로 정의하지 않습니다."라고 이 아이디어를 생략했습니다. 아인슈타인의 논문은 그들(즉, 운동과 무관한 절대적인 시간과 길이)이 근사치였음을 보여줍니다. 프란시스 크릭은 그러나 어떤 대상을 특성화할 때 그것이 아직 잘 이해되지 않은 채로 남아있을 때 그것을 정의하는 것은 시기상조일 수 있다고 우리에게 경고합니다.[60] 크릭의 의식에 대한 연구에서 그는 예를 들어 자유의지를 연구하는 것보다 시각 시스템에서 인식을 연구하는 것이 더 쉽다는 것을 실제로 발견했습니다. 그의 조심스러운 예는 유전자였습니다; 왓슨과 크릭의 DNA 구조에 대한 선구적인 발견 이전에 유전자는 훨씬 더 잘 이해되지 않았습니다; 그들보다 먼저, 유전자의 정의에 많은 시간을 소비하는 것은 역효과를 낳았을 것입니다.
가설개발
가설은 현상에 대한 제안된 설명 또는 현상 집합 간 또는 현상 집합 간의 가능한 상관 관계를 제안하는 추론된 제안입니다.
일반적으로 가설은 수학적 모델의 형태를 갖습니다. 때로는 항상은 아니지만 존재론적 진술로 공식화될 수도 있으며, 연구 중인 현상의 일부 특정 사례는 일반적인 형태의 보편적 진술을 가진 일부 특성과 인과적 설명을 가지고 있으며, 모든 현상의 모든 사례는 특정 특성을 가지고 있다고 말합니다.
과학자들은 연구 중인 현상에 대한 가능한 설명을 상상하기 위해 자신의 창의성, 다른 분야의 아이디어, 귀납적 추론, 베이지안 추론 등 자신이 가진 모든 자원을 자유롭게 사용할 수 있습니다. 알버트 아인슈타인은 "현상과 그 이론적 원리 사이에는 논리적인 다리가 없다"[64][m]고 말한 적이 있습니다. 찰스 샌더스 피어스(Charles [66]Sanders Peirce)는 아리스토텔레스(Prior Analytics, 2.25)의 한 페이지를 빌려 그럴듯한 추측을 감행하기 위해 "의심의 자극"에 의해 유발된 초기 탐구 단계를 납북 추론이라고 설명했습니다.[31]: II, p.290 과학의 역사는 "영감의 섬광", 즉 예감을 주장하는 과학자들의 이야기로 가득 차 있고, 이는 과학자들이 그들의 생각을 지지하거나 반박할 증거를 찾도록 동기를 부여했습니다. 마이클 폴라니(Michael Polanyi)는 이러한 창의성을 그의 방법론 논의의 중심으로 만들었습니다.
William Glen은 다음과 같이 관찰합니다[67].
가설의 성공 또는 과학에 대한 그것의 봉사는 단순히 인식된 "진실", 즉 이전의 생각을 대체, 보완 또는 축소하는 힘에 있는 것이 아니라 아마도 대머리 가정과 모호함의 영역을 밝힐 연구를 자극하는 능력에 더 달려 있습니다.
— William Glen, The Mass-Extinction Debates
일반적으로, 과학자들은 "우아하다"거나 "아름다운" 이론을 찾는 경향이 있습니다. 과학자들은 종종 알려진 사실을 따르고 있지만 그럼에도 불구하고 비교적 간단하고 다루기 쉬운 이론을 언급하기 위해 이러한 용어를 사용합니다. Occam's Razor는 동일하게 설명되는 가설 그룹 중에서 가장 바람직한 것을 선택하는 경험 법칙의 역할을 합니다.
하나의 가설을 만족시킴으로써 발생하는 확인 편향을 최소화하기 위해, 강력한 추론은 여러 개의 대안 가설을 만족시킬 필요가 있음을 강조합니다.[68]
가설로부터의 예측
모든 유용한 가설은 연역적 추론을 포함한 추론을 통해 예측을 가능하게 할 것입니다.[n] 그것은 실험실 환경에서의 실험의 결과 또는 자연에서의 현상의 관찰을 예측할 수 있습니다. 예측도 통계적이고 확률만 다룰 수 있습니다.
그러한 예측을 테스트한 결과를 현재 알 수 없는 것이 필수적입니다. 이 경우에만 성공적인 결과가 가설이 참일 확률을 높입니다. 그 결과가 이미 알려진 경우는 결과라고 하며, 가설을 공식화하면서 이미 고려했어야 합니다.
예측이 관찰이나 경험에 의해 접근할 수 없다면, 가설은 아직 검증 가능하지 않으므로 엄격한 의미에서 그 정도까지는 비과학적일 것입니다. 새로운 기술이나 이론은 필요한 실험을 가능하게 할 수 있습니다. 예를 들어, 다른 지능종의 존재에 대한 가설은 과학적 근거에 의한 추측으로 설득력이 있을 수 있지만, 알려진 어떤 실험도 이 가설을 테스트할 수 없습니다. 따라서 과학 자체는 그 가능성에 대해 거의 할 말이 없을 수 있습니다. 미래에, 새로운 기술은 실험적인 실험을 가능하게 할 수 있고 추측은 받아들여진 과학의 일부가 될 것입니다.
예를 들어, 아인슈타인의 일반 상대성 이론은 중력장에서 빛이 휘는 것과 같은 시공간의 관찰 가능한 구조에 대한 몇 가지 구체적인 예측을 하고, 휘는 양은 중력장의 세기에 정확한 방식으로 의존합니다. 1919년 일식 동안 아서 에딩턴이 관측한 것은 뉴턴의 중력보다는 일반 상대성 이론을 지지했습니다.[73]
실험
일단 예측이 이루어지면 실험을 통해 예측할 수 있습니다. 검정 결과가 예측과 모순되면, 이와 관련된 가설은 의문시되고 덜 설득력 있게 됩니다. 때때로 중요한 실험에 비해 실험이 잘못 수행되거나 설계가 잘 되어 있지 않습니다. 실험 결과에서 예측치가 확인되면 가설이 더 옳을 가능성이 높은 것으로 간주되지만 여전히 틀릴 수 있으며 계속해서 추가 검정의 대상이 될 수 있습니다. 실험 제어는 관측 오차를 처리하기 위한 기술입니다. 이 방법은 여러 표본 또는 관측치 또는 모집단 간의 대조를 사용하여 여러 조건에서 무엇이 변하는지 또는 무엇이 그대로 유지되는지 확인합니다. 우리는 변경된 것을 분리하는 데 도움이 되도록 측정 행위의 조건을 변경합니다. 그러면 밀의 캐논은 중요한 요소가 무엇인지 알아내는 데 도움이 될 수 있습니다.[76] 요인 분석은 효과에서 중요한 요인을 발견하기 위한 한 가지 기술입니다.
예측에 따라 실험의 모양이 다를 수 있습니다. 그것은 실험실 환경에서의 고전적인 실험일 수도 있고, 이중 맹검 연구일 수도 있고, 고고학적 발굴일 수도 있습니다. 심지어 뉴욕에서 파리까지 비행기를 타는 것도 비행기를 만드는 데 사용되는 공기역학적 가설을 실험하는 실험입니다.
따라서 이 기관들은 연구 기능을 금전으로 [59]표현되는 비용/편익으로 축소하고, 연구자들의 시간과 관심을 지출하는 대신,[59] 그들의 구성원들에게 보고서를 제출하는 것을 대가로 합니다.[77] CERN의 LHC(Large Hadron Collider),[78] LIGO([79]LIGO), NIF([80]National Ignition Facility), 국제 우주 정거장([81]ISS), 제임스 웹 우주 망원경([82][83]JWST)과 같은 현재의 대형 장비는 수십억 달러의 예상 비용과 수십 년에 걸쳐 확장되는 기간을 수반합니다. 이러한 종류의 기관은 국내 또는 국제적으로 공공 정책에 영향을 미치며 연구자들은 그러한 기계와 보조 인프라에 대한 공유 액세스를 필요로 합니다.[o][84]
과학자들은 실험하는 사람들의 입장에서 개방적이고 책임감 있는 태도를 취합니다. 상세한 기록 보관은 실험 결과를 기록하고 보고하는 데 도움이 되며, 절차의 효과와 무결성을 지원합니다. 또한 다른 사람들이 실험 결과를 재현하는 데 도움이 될 것입니다. 이 접근법의 흔적은 히파르코스(기원전 190~120년)의 연구에서 볼 수 있는데, 대조적인 실험은 알 [85]바타니(853~929년)와 알하젠(965~1039년)의 연구에서 볼 수 있습니다.[86][p][q][g]
평가 및 개선
과학적 방법은 반복적입니다. 어떤 단계에서도 정확도와 정밀도를 정제할 수 있으므로, 어느 정도 고려하면 과학자가 프로세스의 초기 부분을 반복하도록 유도할 수 있습니다. 흥미로운 가설을 개발하지 못하면 과학자는 고려 중인 주제를 다시 정의하게 될 수 있습니다. 가설이 흥미롭고 검증 가능한 예측을 생성하지 못하면 가설을 재고하거나 주제의 정의를 재고할 수 있습니다. 흥미로운 결과를 도출하지 못한 실험은 과학자로 하여금 실험 방법이나 가설 또는 실험 대상의 정의를 재고하게 할 수 있습니다.
1027년경, 알하젠은 빛의 굴절을 측정한 결과, 우주 공간이 공기보다 밀도가 낮다는 것, 즉 "하늘의 몸은 공기의 몸보다 더 드물다"는 것을 추론할 수 있었습니다.[33] 1079년 이븐 무아드의 황혼에 관한 논문은 태양 광선의 대기 굴절에 근거하여 지구 대기의 두께가 50마일이라는 것을 추론할 수 있었습니다.[r]
다른 과학자들은 자신의 연구를 시작하고 어떤 단계에서든 과정에 들어갈 수 있습니다. 그들은 특성화를 채택하고 자신의 가설을 수립하거나, 가설을 채택하고 자신의 예측을 추론할 수 있습니다. 예측을 한 사람이 실험을 수행하지 않는 경우가 많고, 다른 사람이 수행한 실험을 기반으로 특성화를 수행합니다. 발표된 실험 결과는 자신의 재현성을 예측하는 가설로도 작용할 수 있습니다.
확인
과학은 사회적 기업이고, 과학적 작업은 확인되면 과학계에서 받아들여지는 경향이 있습니다. 결정적으로, 실험적이고 이론적인 결과는 과학계 내의 다른 사람들에 의해 재현되어야 합니다. 연구자들은 이 비전을 위해 목숨을 바쳤습니다. 게오르크 빌헬름 리치만은 1752년 벤저민 프랭클린의 연날리기 실험을 복제하려고 시도하다가 공 번개에 맞아 사망했습니다.[95]
실험을 반복하여 동일한 결과를 얻을 수 없는 경우, 이는 원래 결과가 오류였을 수 있음을 의미합니다. 따라서 단일 실험을 여러 번 수행하는 것이 일반적이며, 특히 통제되지 않은 변수나 다른 실험 오차의 징후가 있는 경우에는 더욱 그렇습니다. 중요하거나 놀라운 결과를 위해, 다른 과학자들도, 특히 그 결과들이 그들 자신의 연구에 중요한 경우, 그들 자신을 위해 그 결과들을 복제하려고 시도할 수 있습니다.[96] 복제는 치료가 개인 그룹에 투여되는 사회 및 생물 의학에서 논쟁의 여지가 있는 문제가 되었습니다. 일반적으로 실험군은 약물과 같은 치료를 받고 대조군은 위약을 받습니다. 2005년 존 이오아니디스(John Ioannidis)는 사용된 방법이 복제할 수 없는 많은 발견으로 이어졌다고 지적했습니다.[97]
동료 검토 과정에는 일반적으로 익명으로 의견을 제시하는 전문가의 실험 평가가 포함됩니다. 일부 저널은 특히 해당 분야가 고도로 전문화된 경우 실험자가 가능한 피어 리뷰어 목록을 제공하도록 요청합니다. 동료 검토는 결과의 정확성을 증명하지 않으며, 검토자의 의견으로는 실험 자체가 건전했다는 것(실험자가 제공한 설명에 근거함)만 증명합니다. 심사자가 요청한 새로운 실험이 필요할 수도 있는 동료 심사를 통과하면 동료 심사 과학 저널에 게재됩니다. 결과를 게재하는 특정 저널은 작품의 인지된 품질을 나타냅니다.[s]
과학자들은 일반적으로 그들의 데이터를 기록하는 데 신중을 기하는데, 이는 Ludwik Fleck(1896–1961)과 다른 사람들에 의해 촉진된 요구 사항입니다.[98] 일반적으로 필요하지는 않지만, 이 데이터를 원래 결과(또는 원래 결과의 일부)를 복제하려는 다른 과학자에게 제공하도록 요청할 수 있으며, 이는 얻기 어려울 수 있는 모든 실험 샘플의 공유로 확장됩니다.[99] 나쁜 과학과 부정한 데이터로부터 보호하기 위해, 국립과학재단과 같은 정부 연구 허가 기관과 네이처와 사이언스를 포함한 과학 저널, 다른 연구자들이 데이터와 방법을 테스트하고 이전의 연구를 기반으로 할 수 있도록 연구자들이 데이터와 방법을 보관해야 한다는 정책을 가지고 있습니다. 과학적 데이터 보관은 미국 또는 세계 데이터 센터의 여러 국가 아카이브에서 수행할 수 있습니다.
과학적 탐구
과학적 탐구는 일반적으로 과학자들이 미래의 실험 결과를 예측하는 데 사용할 수 있는 시험 가능한 설명의[19][18] 형태로 지식을 얻는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 과학자들은 연구 중인 주제에 대해 더 잘 이해할 수 있으며, 나중에 이러한 이해를 사용하여 원인 메커니즘(예: 질병 치료)에 개입할 수 있습니다. 예측을 하는 데 있어 설명이 좋을수록 더 자주 유용할 수 있으며, 그 대안보다 더 많은 증거를 계속해서 설명할 가능성이 더 높습니다. 가장 성공적인 설명 – 다양한 상황에서 설명하고 정확한 예측을 하는 설명 – 흔히 과학 이론이라고 불립니다.[A]
대부분의 실험 결과는 인간의 이해에 큰 변화를 일으키지 않습니다. 이론적인 과학적 이해의 향상은 일반적으로 시간이 지남에 따라, 때로는 과학의 다른 영역에 걸쳐 점진적인 발전 과정에서 비롯됩니다.[100] 과학적 모델은 실험적으로 실험된 정도와 기간, 과학계에서의 수용도 등에서 다양합니다. 일반적으로 설명은 주어진 주제에 대한 증거가 축적됨에 따라 시간이 지남에 따라 받아들여지고, 문제의 설명은 증거를 설명하는 데 있어 대안보다 더 강력하게 입증됩니다. 종종 후속 연구자들은 시간이 지남에 따라 설명을 다시 공식화하거나 새로운 설명을 생성하기 위해 설명을 결합합니다.
토우는 과학적 방법을 과학기술에 적용되는 진화 알고리즘의 관점에서 보고 있습니다.[16]
과학적 탐구의 성질
과학적 지식은