科学的方法論の例

それは呼ばれています 科学的方法論、科学理論を生成するために使用される技術、活動、ツール、およびプロセスの蓄積に。

科学的方法論は科学ごとに異なるため、社会科学には医学とは異なる原理と方法があります。

科学的方法論の概念はによって作成されました トーマス・サミュエル・クーン 1971年に、各科学には結論を実行するための特定の方法があり、離れることを明らかにしました。 伝統的な科学的方法の、したがって、各科学があなたが知るか否定するのを助ける特定の方法を持っていることを強調します 理論。

したがって、結論として、科学的方法論は、学生ができるようにする研究の各部門のための特定の手順です 研究者は、各分野の特定の科学的方法によって検証できる結果を達成します 調査。

科学的方法論の例：

1.-基礎科学の例：

科学の基本的な方法論は、それが適用される科学に応じて増減できる単純なパラメータで構成されています。

この方法論は、次のような一般的なパラメータで構成されています。

a）主題。-それなしでは勉強するものがないので、これは不可欠です。

b）観察。-これは、選択されたオブジェクトの認識です。

c）データ収集-これは情報収集であり、これはすべての調査で提示されます。

d）実験。-これは、科学の分野によって異なる可能性のある別の方法です。

e）結論.-これは、方法論的プロセスの最後に得られる論理的な終わりです。

2.-統計の方法論の例：

統計では、次のパラメーターを提供する方法を使用します。

a）問題の説明：

交通機関、食べ物、天気、ハリケーン、選挙、流行など、何でもかまいません。

b）研究対象を確立する：

なぜそれが研究されているのか、そして何が研究されているのか、ここではそれが季節性インフルエンザの流行であると仮定します。

c）目的と仮説を定義します。

目的または目的と仮説は、主題で何が起こるか、何が起こっているか、または主題について具体的に知りたいことが何であるかを知るのに役立ちます。

d）サンプリングのサイズとタイプを指定します。

これは、収集されると予想される情報の量と種類であり、収集される量とその意味がわかっています。

f）データを収集する：

これは、調査、記録、写真などを通じて行うことができるデータを収集する適切なアクションです。

g）データを収集する際の倫理的要件を満たす：

これは、それが真のデータであり、世論調査や世論調査で発生するように偽造されていないということです。 物議を醸すトピックや受け入れられないトピックに関する社会調査。情報を改ざんして結果を得ることができます。 明確な。

h）サンプルを精製します。

これは、取得したデータの修正とカタログ化で構成されます。

i）記述的分析：

統計的現実と一致する論理的結論を得るために、得られたデータの結果の理由を段階的に説明します。

j）説明モデルの生成：

それは、上記の調査の傾向とそれに対応する統計を説明する基本的な結論とともに、1つまたは複数のグラフを取得することです。

k）仮説を解く：

これは、選択したトピックについて確固たる結論に達しつつあります。

3.-実験的科学的方法論の例：

科学的方法論のステップは、従来の科学的方法とほとんど同じです。

 a）観察：

これは、最初の客観的な印象を超えて、何についての具体的な詳細を特定しようとすることで構成されます 私たちが見る、そして多くの場合、目は私たちに何の現実を示さないので、観察は異なるプロセスを必要とします 見えます。 それに加えて、それは私たちにそれが持っているかもしれないさまざまな側面や変化を示すことができます。

b）問題に関する情報にアプローチして検索します。

問題は私たちが調査したいものであり、情報の検索は問題が私たちに教えてくれるものであり、それが何であるか、そしてそれが私たちに提示する可能性を私たちに尋ねます。

このアプローチから、理論を描くことに加えて、関連情報が求められ、調査されます。

c）仮説と理論の定式化：

理論の定式化と仮説の作成により、説明を予測したり、考えられる答えを得ることができます。

d）実験：

この時点で、変更が加えられ、要素が操作され、さまざまな結果と影響を把握しようとします。

実験を実行するには、最初にプロジェクトを実行して手順を実行し、調査対象のオブジェクトの操作を投影する必要があります。

この意味で、実験グループを形成する人々によって実行されるステップに従い、結果の記録を保持するコントロールグループが作成されます。

e）データ収集：

コントロールグループはデータの収集を担当するグループであり、定性的または非定性的と見なされる両方のデータを収集する必要があります

最初の「定性的」とは、サイズ、色、質感、匂いなどを表現する客観的なデータであるため、見ることができるものを表現するものです。

定量的データは、数量、測定値、重量などを示すデータです。

f）データの提示：

データは、レポート、データ、グラフ、表などで表示されるため、すべてのデータを明確に認識できます。

g）データの結論と分析：

収集されたデータを使用して、一連の推測が行われ、それが私たちを説明する結論に導きます。 私たちが扱っている主題に関連するデータ、最終的な比較は私たちを結論に導くものです 可能。