no comments

TIPS PERANCANGAN PELAKSANAAN MENGGUNAKAN METODE SAINTIFIK (DOE)

Bagaimana saintis tahu apa yang mereka tahu? Apabila ia datang untuk mengumpul maklumat, saintis biasanya bergantung pada kaedah saintifik.

Kaedah saintifik adalah rancangan yang diikuti dalam melakukan eksperimen saintifik dan menulis hasilnya. Ia bukan satu set arahan untuk hanya satu percubaan, dan ia tidak direka oleh hanya seorang sahaja. Kaedah saintifik telah berkembang dari masa ke masa selepas banyak saintis melakukan eksperimen dan ingin menyampaikan hasilnya kepada saintis lain. Kaedah saintifik membolehkan eksperimen ditiru dan keputusan disampaikan secara seragam.

Seperti yang akan anda lihat, format kaedah saintifik adalah sangat logik. Benar, ramai orang menyelesaikan masalah dan menjawab soalan setiap hari dengan cara yang sama bahawa eksperimen direka.

MEMBUAT HIPOTESIS

Apabila bersiap untuk melakukan penyelidikan, seorang saintis mestilah membentuk hipotesis, yang merupakan tekaan berpendidikan tentang masalah atau idea tertentu, dan kemudian bekerja untuk menyokongnya dan membuktikan bahawa ia betul, atau membantahnya dan membuktikan bahawa ia salah.

NILAI VARIABLES

Eksperimen mesti mempunyai keupayaan untuk diduplikasi kerana “jawapan” saintis datang dengan (sama ada ia menyokong atau menyangkal hipotesis asal) tidak boleh menjadi sebahagian daripada asas pengetahuan kecuali ahli sains lain boleh melakukan eksperimen yang sama dan mencapai hasil yang sama; jika tidak, percubaan itu tidak berguna.

“Kenapa tidak berguna,” anda bertanya? Nah, ada perkara yang dipanggil pembolehubah. Pembolehubah berbeza-beza: Mereka berubah, mereka berbeza, dan mereka tidak sama. Percubaan yang direka dengan baik perlu mempunyai pembolehubah bebas dan pemboleh ubah yang bergantung. Pembolehubah bebas adalah apa yang dimanipulasikan saintis dalam eksperimen. Perubahan berubah bergantung pada bagaimana pembolehubah bebas dimanipulasi. Oleh itu, pembolehubah bergantung kepada data untuk eksperimen.

1. Seorang saintis mesti mengesan maklumat dengan merakam data.

Data perlu dibentangkan secara visual, jika boleh, seperti melalui grafik atau jadual.

2. Kawalan mesti digunakan.

Dengan cara itu, keputusan dapat dibandingkan dengan sesuatu.

3. Kesimpulan mesti diambil dari keputusan.

4. Kesilapan mesti dilaporkan.

Katakan anda tertanya-tanya sama ada anda boleh menjalankan maraton lebih cepat apabila anda makan pasta malam sebelum atau ketika anda minum kopi pada pagi perlumbaan. Teguran anda adalah bahawa pemuatan pada pasta akan memberi anda tenaga untuk berjalan lebih cepat pada hari berikutnya. Hipotesis yang betul akan menjadi seperti, “Masa yang diperlukan untuk menjalankan maraton diperbaiki dengan memakan banyak karbohidrat sebelum perlumbaan.” Pembolehubah bebas adalah penggunaan pasta, dan pembolehubah bergantung adalah berapa cepat anda menjalankan perlumbaan .

Fikirkan dengan cara ini: Seberapa cepat anda berjalan bergantung kepada pasta, jadi berapa pantas anda menjalankan adalah pemboleh ubah bergantung. Sekarang, jika anda makan beberapa pinggan spageti malam sebelum anda berlumba, tetapi kemudian bangun keesokan harinya dan minum dua cawan kopi sebelum anda menuju ke garisan permulaan, eksperimen anda tidak berguna.

Mengapa ia tidak berguna? Dengan minum kopi, anda memperkenalkan pembolehubah bebas kedua, jadi anda tidak akan tahu sama ada masa berlumba lebih pantas adalah kerana pasta atau kopi. Eksperimen boleh mempunyai hanya satu pemboleh ubah bebas. Jika anda ingin mengetahui kesan kafein (atau tidur tambahan atau latihan yang lebih baik) pada masa perlumbaan anda, anda perlu merancang percubaan kedua (atau ketiga atau keempat).

Memeriksa STATISTIK ANDA

Sudah tentu percubaan-percubaan ini perlu dilakukan beberapa kali oleh banyak pelari yang berlainan untuk menunjukkan apa-apa maksud statistik yang sah. Pentingnya statistik adalah ukuran matematik kesahihan eksperimen. Sekiranya percubaan dilakukan berulang kali dan hasilnya berada dalam margin sempit, hasilnya dikatakan penting apabila diukur menggunakan cabang matematik yang disebut statistik. Jika keputusan berada di seluruh lembaga, mereka tidak begitu penting kerana satu kesimpulan pasti tidak boleh diambil dari data.

TRACKING THE INFORMATION

Sebaik sahaja eksperimen direka dengan betul, anda boleh mula melacak maklumat yang anda kumpulkan melalui percubaan. Dalam ujian percubaan sama ada makan pasta malam sebelum maraton memperbaiki masa berjalan, anggap bahawa anda makan sepiring mie malam sebelum dan kemudian hanya minum air pada pagi perlumbaan. Anda boleh merakam masa anda di setiap kilometer sepanjang laluan 26 batu untuk menjejaki maklumat. Kemudian, untuk maraton berikutnya anda berjalan (budak lelaki, anda mesti berada dalam keadaan yang baik), anda hanya makan daging malam sebelum perlumbaan, dan anda turun tiga espresso pada pagi perlumbaan. Sekali lagi, anda akan merakam masa anda setiap mil sepanjang laluan.

Apa yang anda lakukan dengan maklumat yang anda kumpulkan semasa eksperimen? Nah, anda boleh grafnya untuk perbandingan visual hasil daripada dua atau lebih eksperimen. Pembolehubah bebas dari setiap percubaan digambarkan pada paksi-x (yang berjalan secara mendatar), dan pembolehubah bergantung pada plot paksi-y (yang berjalan secara menegak). Dalam eksperimen membandingkan masa yang diperlukan untuk menjalankan maraton selepas makan pasta pada malam sebelumnya, mendapat tidur tambahan, minum kopi, atau mana-mana pemboleh ubah bebas lain yang mungkin anda ingin cuba, batu 1 hingga 26 akan dilabelkan paksi y. Faktor yang tidak berubah dalam semua eksperimen ialah maraton panjang 26 mil. Masa yang diperlukan untuk mencapai setiap batu akan diplot sepanjang paksi-x. Data ini mungkin berbeza-beza berdasarkan kepada apa yang pelari berubah sebelum perlumbaan, seperti diet, tidur, atau latihan. Anda boleh merancang beberapa pemboleh ubah bebas pada graf yang sama dengan menggunakan warna yang berbeza atau gaya garis yang berbeza.

PENGENDALIAN PENGECUALIAN ANDA

Bagaimana anda tahu jika masa perlumbaan anda meningkat baik dengan makan pasta atau minum kopi? Anda perlu menjalankan maraton tanpa makan pasta malam sebelum atau minum kopi pada pagi perlumbaan. (Keletihan lagi?) Maraton ini akan menjadi kawalan anda. Kawalan adalah satu set nilai asas yang mana anda membandingkan data dari eksperimen anda. Jika tidak, anda tidak tahu jika keputusan anda lebih baik, lebih teruk, atau yang sama.

MEMBUAT KESIMPULAN

Jadi, mungkin anda mengambil masa yang kurang untuk mencapai setiap mil sepanjang laluan maraton selepas makan malam pasta, tetapi kali perlumbaan anda selepas minum kopi sepadan dengan kawalan. Itu akan menyokong hipotesis awal anda, tetapi ia akan menafikan hipotesis kedua anda. Tidak ada salahnya salah, selagi maklumat berguna. Mengetahui apa yang tidak berfungsi sama pentingnya dengan mengetahui apa yang berlaku.

Kesimpulan anda kepada kedua-dua eksperimen ini adalah seperti: “Memakan pasta malam sebelum maraton 26 kilometer meningkatkan masa perlumbaan, tetapi memakan kafein tidak berkuat kuasa.”

Kesalahan lain akan menjadi terlalu kecil sampel. Penentuan yang lebih tepat boleh dibuat dengan merakam masa perlumbaan pada setiap batu untuk banyak pelari di bawah keadaan yang sama (iaitu, memakan mereka makan jumlah pasta yang sama malam sebelum perlumbaan atau memakan jumlah kafein yang sama pada pagi perlumbaan ). Sudah tentu, masa kawalan individu mereka tanpa pemboleh ubah itu perlu diambil kira. Sains. Ini semua dalam butirannya.

SUMBER : Dummies

KOMEN ANDA

Komen

TENTANG KAMI | PENAFIAN | HUBUNGI | HANTAR ARTIKEL