과학적 방법론 예

그것은 불렸다 과학적 방법론, 과학 이론을 생성하는 데 사용되는 기술, 활동, 도구 및 프로세스의 축적.

과학적 방법론은 과학마다 다르기 때문에 사회 과학은 의학과 원리와 방법이 다릅니다.

과학적 방법론의 개념은 토마스 사무엘 쿤 1971 년, 그는 각 과학이 결론을 내리는 구체적인 방법을 가지고 있음을 분명히했습니다. 기존의 과학적 방법을 사용하여 각 과학에는 알거나 거부하는 데 도움이되는 특정 방법이 있음을 강조합니다. 이론.

따라서 결론적으로 과학적 방법론은 각 연구 분야에 대한 특정 절차이므로 학생들은 연구자들은 각 분야의 특정 과학적 방법으로 검증 할 수있는 결과를 얻습니다. 연구.

과학적 방법론의 예 :

1.- 기초 과학 과학의 예 :

과학의 기본 방법론은 적용되는 과학에 따라 증가 또는 감소 할 수있는 간단한 매개 변수로 구성됩니다.

이 방법론은 다음과 같은 일반 매개 변수로 구성됩니다.

a) 주제 .- 이것은 공부할 것이 없기 때문에 필수적입니다.

b) 관찰 .- 이것은 선택된 물체의 인식입니다.

c) 데이터 수집-이것은 정보 수집이며 모든 조사에 제시됩니다.

d) 실험-과학 분야에 따라 달라질 수있는 또 다른 방법입니다.

e) 결론-이것은 방법 론적 과정의 끝에서 얻어지는 논리적 끝이다.

2.- 통계 방법론의 예 :

통계는 다음 매개 변수를 제공하는 방법을 사용합니다.

a) 문제 설명 :

교통, 음식, 날씨, 허리케인, 선거, 전염병 등 무엇이든 될 수 있습니다.

b) 연구 대상 설정 :

왜 연구되고 있고 무엇을 연구하고 있는지, 여기서 우리는 그것이 계절성 독감 유행이라고 가정 할 것입니다.

c) 목표 및 가설 정의 :

목표 또는 목표 및 가설은 주제에 대해 어떤 일이 발생하거나 일어나고 있는지 또는 주제에 대해 구체적으로 알고 싶은 것이 무엇인지를 아는 역할을합니다.

d) 샘플링의 크기와 유형을 지정합니다.

이것은 수집 될 것으로 예상되는 정보의 양과 유형으로, 수집되는 양과 의미를 알고 있습니다.

f) 데이터 수집 :

이것은 설문 조사, 기록, 사진 등을 통해 데이터를 수집하는 적절한 조치입니다.

g) 데이터 수집시 윤리적 요구 사항을 충족합니다.

이것은 진정한 데이터이며, 정치 여론 조사에서 발생하는 것처럼 가짜가 아니라는 것입니다. 결과를 얻기 위해 정보가 잘못 표현 될 수있는 논란의 여지가 있거나 허용되지 않는 주제에 대한 소셜 설문 조사 특유한.

h) 샘플 디버그 :

이것은 얻은 데이터를 수정하고 분류하는 것으로 구성됩니다.

i) 설명 분석 :

통계적 현실과 일치하는 논리적 결론을 얻기 위해 얻은 데이터의 결과에 대한 이유를 단계별로 설명하십시오.

j) 설명 모델 생성 :

해당 설문 조사의 추세와 해당 통계를 설명하는 기본 결론과 함께 그래프를 얻는 것입니다.

k) 가설 풀기 :

이것은 당신이 선택한 주제에 대한 확고한 결론에 도달하고 있습니다.

3.- 실험적 과학적 방법론의 예 :

과학적 방법론의 단계는 기존의 과학적 방법과 거의 동일합니다.

 a) 관찰 :

이것은 첫 번째 객관적인 인상을 넘어서 무엇에 대한 구체적인 세부 사항을 식별하는 것으로 구성됩니다. 우리는 볼 수 있고, 많은 경우에 관찰하는 것은 다른 과정을 필요로합니다. 왜냐하면 눈은 보통 우리에게 무엇의 현실을 보여주지 않기 때문입니다. 그것은 본다. 그 외에도 다른 측면이나 변경 사항을 보여줄 수 있습니다.

b) 문제에 대한 정보 접근 및 검색 :

우리는 문제가 우리가 조사하고자하는 것이라고 말할 수 있고, 정보 검색은 문제가 우리에게 말할 수있는 것이며, 그것이 무엇인지, 그것이 우리에게 제시 할 가능성을 묻는 것입니다.

접근 방식에서 이론을 그리는 것 외에도 관련 정보를 찾고 조사합니다.

c) 이론의 가설 및 공식화 :

이론의 공식화와 가설의 생성을 통해 설명을 예상하거나 가능한 답을 얻을 수 있습니다.

d) 실험 :

이 순간은 수정이 이루어지고 요소가 조작되어 다른 결과와 효과를 알기 위해 노력합니다.

실험을 수행하려면 먼저 단계를 수행하는 프로젝트를 수행하고 연구 할 대상의 조작을 투영해야합니다.

이러한 의미에서 실험 그룹을 구성하는 사람들이 수행 할 단계를 따라 결과를 기록하는 제어 그룹이 만들어집니다.

e) 데이터 수집 :

통제 그룹은 정성 적이거나 비정 성적으로 간주되는 데이터를 모두 수집해야하는 데이터 수집을 담당하는 그룹입니다.

첫 번째 "정 성적"은 볼 수있는 것을 표현하는 것입니다. 객관적인 데이터이기 때문에 크기, 색상, 질감, 냄새 등을 표현합니다.

정량적 데이터는 수량, 측정 값, 무게 등을 표시하는 데이터입니다.

f) 데이터 표시 :

데이터는 보고서, 데이터, 그래프 및 표를 통해 제공되므로 모든 데이터를 명확하게 인식 할 수 있습니다.

g) 데이터의 결론 및 분석 :

수집 된 데이터를 사용하여 우리를 설명하는 결론으로 ​​이끄는 일련의 추측이 이루어집니다. 우리가 다루고있는 주제와 관련된 데이터, 최종 비교는 우리를 결론에 이르게합니다. 가능한.