Wetenschappers "accepteren" geen hypothese. In plaats daarvan evalueren ze bewijsmateriaal om te zien of het ondersteunt of weerlegt hun hypothese. Dit proces is gebaseerd op een systeem van statistische significantie en rigoureuze testen, die we kunnen afbreken in deze belangrijke stappen:

1. De hypothese formuleren:

* Een hypothese is een testbare voorspelling over een fenomeen. Het wordt vaak vermeld als een "if-then" -verklaring. Bijvoorbeeld:"Als ik de hoeveelheid kunstmest verhoog, worden de planten groter."

2. Een experiment ontwerpen:

* Wetenschappers ontwerpen zorgvuldig experimenten om hun hypothese te testen. Dit omvat het identificeren van variabelen, het controleren op externe factoren en het verzamelen van gegevens.

3. Gegevens verzamelen:

* Het experiment wordt uitgevoerd en gegevens worden verzameld en geanalyseerd. Deze gegevens kunnen kwantitatief zijn (getallen) of kwalitatief (beschrijvingen).

4. Statistische analyse:

* Statistische tests worden gebruikt om de waarschijnlijkheid te bepalen dat de waargenomen resultaten toevallig plaatsvonden. Dit is waar het concept van "p-waarde" binnenkomt. Een p-waarde is de kans om de gegevens te observeren als de nulhypothese (de hypothese dat er geen effect is) waar is.

* Een lage p-waarde (meestal onder 0,05) suggereert dat het onwaarschijnlijk is dat de waargenomen resultaten toevallig hebben plaatsgevonden en dat de hypothese wordt ondersteund.

5. Resultaten interpreteren en conclusies trekken:

* Op basis van de statistische analyse beslissen wetenschappers of het bewijs hun hypothese ondersteunt of weerlegt.

* Ze kunnen:

* de hypothese afwijzen: Als de p-waarde hoog is (boven 0,05), zijn de resultaten waarschijnlijk te wijten aan de toeval en wordt de hypothese afgewezen.

* slaagt er niet in om de hypothese te verwerpen: Als de p-waarde laag is (onder 0,05), zijn de resultaten statistisch significant, wat suggereert dat de hypothese wordt ondersteund. Het is belangrijk op te merken dat dit niet noodzakelijkerwijs betekent dat de hypothese "waar" is; Het betekent gewoon dat het bewijs het ondersteunt.

Belangrijke overwegingen:

* Wetenschappelijke strengheid: Het experiment moet worden ontworpen en uitgevoerd met wetenschappelijke strengheid om betrouwbare resultaten te garanderen.

* Replicatie: Andere wetenschappers moeten het experiment kunnen repliceren en vergelijkbare resultaten kunnen krijgen. Dit helpt om de geldigheid van de bevindingen te waarborgen.

* Peer review: Onderzoeksresultaten worden vaak beoordeeld door andere wetenschappers in het veld voordat ze worden gepubliceerd. Dit helpt om kwaliteit en nauwkeurigheid te waarborgen.

Samenvattend "accepteren wetenschappers niet" accepteren "hypothesen, maar ze verzamelen bewijsmateriaal door rigoureuze tests om te bepalen of het hun voorspellingen ondersteunt of weerlegt. De beslissing om een ​​hypothese af te wijzen of niet af te wijzen, is gebaseerd op statistische significantie en de sterkte van het bewijsmateriaal.