検証可能な仮説の書式設定

検証可能な仮説の書式設定

本当の仮説とは何ですか？

アヒポテシスは、現象や事象の説明の可能性を提案する暫定的な声明である。 有用な仮説は、予測を含む可能性のある検定可能な文です。 仮説は無神論と混同すべきではありません。 理論は、大量のデータに基づく一般的な説明です。 例えば、進化論はすべての生き物に適用され、幅広い観察範囲。 しかし、化石記録のギャップなど、完全に理解されていない進化については多くのことがあります。 多くの仮説が提案され、テストされている。

仮説はいつ使用されますか？

キーワードはテスト可能です。つまり、2つの変数がどのように関連しているかのテストを実行します。 これはあなたが本当の実験をしているときです。 変数をテストしています。 通常、多くの木が葉の色の変化を受け、平均的な毎日の温度が低下していることに気づくなど、以前の観察に基づいています。 これら二つの出来事はつながっていますか？ どう？

仮説なしで従う実験手順は、実際には実験ではありません。 それはちょうどanexerciseまたはすでに知られているもののデモンストレーションです。

仮説はどのように書かれていますか？

1. チョコレートはニキビの原因になることがあります。
2. 土壌中の塩は植物の成長に影響を与える可能性があります。
3. 植物の成長は光の色の影響を受ける可能性があります。
4. 細菌の増殖は温度の影響を受ける可能性があります。
5. 紫外線は皮膚がんを引き起こす可能性があります。
6. 温度により葉の色が変わることがあります。

これらはすべて暫定的な単語”may”を使用しているため、仮説の例です。 しかし、それらの形態は特に有用ではない。 “May”という言葉を使用しても示唆されませんどのように仮説を支持する証拠を提供することになるでしょうか。 これらの文が慎重に書かれていなかった場合、彼らはまったくbeenhypothesesていない可能性があります。 たとえば、”木は寒くなると色が変わります。”私たちは予測をしています。 または、”紫外線”と書くと光は皮膚癌の原因となります。「結論になるかもしれない。 このような簡単な間違いを防ぐための一つの方法は、仮説の形式を形式化することです。

形式化された仮説例：skincancerが紫外線に関連している場合、uv光に高い暴露を持つ人々は、皮膚癌の頻度が高くなります。

葉の色の変化が温度に関連している場合、植物を低温にさらすと葉の色が変化します。

これらのステートメントには、ifとthenという単語が含まれていることに注意してください。 彼らは必要です形式化された仮説。 しかし、すべてのif-then文が仮説であるわけではありません。 例えば、”私は宝くじをプレイした場合、私は金持ちになります。”これは単純な予測です。 形式化された仮説では、暫定的な関係が述べられている。 たとえば、当選の頻度が宝くじを購入する頻度に関連している場合。 “Then”の後には何が予測されます宝くじを購入する頻度を増減すると起こりますチケット。 あることが別のものに関連している場合は、それをテストできるはずです。

Formalizedhypothesには二つの変数が含まれています。 一つは”独立”であり、もう一つは”依存”である。”独立変数はあなた、”科学者”コントロールであり、従属変数はあなたが結果を観察および/または測定するものです

形式化された仮説の究極の価値は、実験でどのような結果を探すべきかを考えることを強制することです。

注意形式化された仮説には二つの部分があります：”if”部分は検証可能な提案された関係を含み、”then”部分は実験からの期待される結果の予測です。 許容可能な仮説には、予測部分だけでなく、両方の側面が含まれています。

調査1:生物学的実験を行う

目的:実験を行うことによって科学的方法を使用する方法を学ぶ。

あなたはこれまでに科学者が問題を解決するために”科学的方法”を使用することを学びました。 シーケンスには設定された順序はありませんが、科学的調査には以下の活動の一部またはすべてが含まれる場合があります; 文献検索、問題の記述、仮説の作成、実験の設計、データの収集/観察、検証、データのグラフ化、データの解釈、および結論の形成。

今日の実験では、実験マニュアルの5ページにある実験演習のパートII実験に基づいて形式化された仮説を開発します（検証可能な関係と予測の両方を含各研究室グループは、両方の実験をセットアップします。labmanualの4ページと5ページ。 次の週の間に、各labgroupはテーブル内のデータを収集します。 データが収集されると、グループはデータを要約する必要があります表と図を使用して結果を表します。

ステップ1:実験を開始する前の紹介資料。

実験の説明については、ラボマニュアルの4ページを参照してください。 4ページ目には、自然発生の基礎となる仮説を説明する入門情報が含まれています。

A.問題を述べる(これは通常一般的な質問ですが、多くの場合、aproposed関係が含まれていません)

手順1で対処された一般的な質問は何ですか？

(これは形式化された仮説ではなく、独立変数または依存変数を識別するための情報が含まれていないことに注意してください。 このステップは、正式なラボレポートの紹介セクションには含まれていません。)

B.文献検索(このセクションでは、提案された関係の理由を説明する必要があります)

あなたの形式化された仮説を説明するためにはどのような背景情報が必要ですか？ Formallabレポートでは、仮説を支持するための適切な引用元を見つける必要があります。
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C.仮説を書く

手順1ラボマニュアルの4ページ

独立変数と従属変数を決定するには、ラボマニュアルの4ページの手順を読んでください。 形式化されたhypothesisを書きなさい。 従属変数と独立変数を含めます。

手順2ラボマニュアルの5ページ

独立変数と従属変数を決定するには、ラボマニュアルの5ページの手順IIを読んでください。 形式化されたhypothesisを書きなさい。 従属変数と独立変数を含めます。

1. 独立変数と従属変数は両方の手順で同じですか？

2. 手順1と手順IIの仮説は同じですか？

そうでない場合、procedure IIはどのような関係をテストしますか？

ExperimentalDesign:ラボマニュアルの4ページと5ページの指示に従ってください。

以下の表は、生の実験データの収集を支援するための手段です。 これらの表は、最終的なラボレポートでは使用しないでください。

*これは、正式なラボレポートで使用するfinaltableではありません。

データ/観測

表1. 独自のグループの時系列データ。 割り当てられた各従属変数を記録するday。

手順1：従属変数？_________________________

表2. あなた自身のグループの時系列データ。 割り当てられた日ごとにdependentvariableを記録します。 このデータは、実験室レポートの時系列グラフを生成するために使用されます。

手順2

土砂スケールのクラス標準フラスコを確認してください:

次の週の研究室では、各グループが結果を提示し、クラスdatatableを記入します。 クラスデータテーブルは、ラボレポートのカイ二乗検定に使用する必要があるデータです。

表3. 手順IIのBio100クラスデータ、ラボマニュアルの5ページ。 沈殿スコアは、5日目に各フラスコに割り当てられたスコアに基づいています。 n=6。