एक वैज्ञानिक प्रयोग कैसे करें

अपने चर को अलग करें गुणवत्ता वाले वैज्ञानिक प्रयोगों में विशिष्ट और मापने योग्य मापदंडों का परीक्षण किया जाता है चर. सामान्य शब्दों में, एक वैज्ञानिक वैरिएबल के विभिन्न मूल्यों के लिए एक प्रयोग करता है जो वह पढ़ रहा है। एक प्रयोग करते समय एक महत्वपूर्ण मुद्दा समायोजित करना है केवल विशिष्ट चर जो आप पढ़ रहे हैं (और बाकी के अन्य नहीं)

एक परिकल्पना बनाएँ एक परिकल्पना मूल रूप से प्रयोग के परिणाम का पूर्वानुमान है। यह एक अंधी धारणा नहीं होनी चाहिए, प्रयोग की थीम चुनने पर आपके द्वारा किए गए शोध से अच्छी अवधारणाओं का समर्थन होना चाहिए। सहकर्मियों द्वारा किए गए ऐसे प्रयोगों के परिणामों पर अपनी परिकल्पना करें, या यदि आप एक ऐसी समस्या का सामना कर रहे हैं जिसका गहराई से अध्ययन नहीं किया गया है, तो वह ग्रंथ सूची अनुसंधान के संयोजन पर और उस अवलोकन पर आधारित है जिसे आप कर सकते हैं। याद रखें कि आपका शोध कार्य सबसे अच्छा है, भले ही आपकी परिकल्पना गलत हो सकती है। यदि ऐसा होता है, तो आप अपना समय बर्बाद नहीं करेंगे, क्योंकि आप यह साबित करके अपने ज्ञान का विस्तार करेंगे कि आपकी भविष्यवाणी थी गलत।

अपने डेटा संग्रह की योजना बनाएं। आपको अग्रिम में पता होना चाहिए जब आप डेटा एकत्र करने जा रहे हैं और आप किस तरह के डेटा इकट्ठा करने जा रहे हैं? निर्धारित समय पर इस डेटा को मापें या, अन्य मामलों में, नियमित अंतराल पर। हमारे उर्वरक प्रयोग में, उदाहरण के लिए, मकई फसलों का वजन (किलोग्राम में) वृद्धि की अवधि को स्थापित करने के बाद मापा जाएगा। इसकी तुलना उर्वरक की नाइट्रोजन सामग्री से की जाएगी जिसके साथ प्रत्येक फसल का इलाज किया जाता था। अन्य प्रयोगों (जैसे कि समय के साथ एक परिवर्तनशील परिवर्तन को मापने वाले) के लिए, नियमित अंतराल पर डेटा एकत्र करना आवश्यक है।

अपने प्रयोग को व्यवस्थित रूप से आचरण करें अपना प्रयोग करें और अपने चर का अध्ययन करें यह लगभग हमेशा विभिन्न चर के मूल्यों को प्राप्त करने के लिए कई बार प्रयोग करने की आवश्यकता है। हमारे उर्वरक के उदाहरण में, कई समान मकई फसल जो कि विभिन्न मात्रा में नाइट्रोजन युक्त उर्वरकों के साथ पूरक हो जाएंगे। आमतौर पर, जितनी अधिक डेटा आप एकत्र कर सकते हैं, उतनी ही बेहतर है। संभव के रूप में अधिक डेटा के रूप में दस्तावेज़

अपने डेटा को इकट्ठा यदि संभव हो तो, अपने डेटा को सीधे अपने टेबल में दर्ज करें। इससे आपको बाद में डेटा को पुनः प्रवेश और समेकित करने का सिरदर्द बचा होगा। जानने के लिए अपने डेटा के आउटलेट का मूल्यांकन करें.

अपने डेटा का विश्लेषण करें और एक निष्कर्ष पर आओ। आपकी परिकल्पना सही थी? क्या आंकड़ों में देखा जा सकता है? क्या आपको कोई अप्रत्याशित डेटा मिला? क्या आपके पास कोई अनुत्तरित प्रश्न हैं जो भविष्य के प्रयोग के आधार के रूप में काम कर सकते हैं? इन सवालों के जवाब देने की कोशिश करें क्योंकि आप अपने परिणामों का मूल्यांकन करते हैं। यदि आपका डेटा आपकी परिकल्पना को एक निश्चित "हां" या "नहीं" नहीं देता, तो अतिरिक्त प्रयोगात्मक परीक्षण करने और अधिक डेटा एकत्र करने पर विचार करें।

परिकल्पना बनाएँ यदि आप बाल स्प्रे, रसोई स्प्रे और स्प्रे पेंट की कोशिश करने जा रहे हैं, तो हम कहते हैं कि बाल स्प्रे में दूसरे एरोसोल की तुलना में ब्यूटेन की एक बड़ी मात्रा के साथ एक प्रणोदक है। चूंकि ब्यूटेन ज्वलनशील है, यह संभव है कि यह अनुमान लगाया जा सकता है कि बाल स्प्रे प्रज्वलन पर एक बड़ा प्रणोदन बल पैदा करेगा, जिससे आलू प्रक्षेपिका को आगे भेज दिया जाएगा। परिकल्पना को इस रूप में लिखा जाना चाहिए: "बाल स्प्रे में एयरोसोल प्रणोदक की उच्च ब्यूटेन सामग्री औसतन, एक लंबी रेंज का उत्पादन करेगी, जब 250 से 300 ग्राम के बीच आलू का प्रक्षेप्य निकाल दिया जाता है।"

अपने डेटा संग्रह को अग्रिम में व्यवस्थित करें इस प्रयोग में, प्रत्येक एरोसोल ईंधन का परीक्षण 10 बार किया जाएगा और परिणाम औसतन होगा। एक एरोसोल ईंधन जिसमें ब्यूटेन शामिल नहीं है, उसे भी प्रयोगात्मक नियंत्रण के रूप में परीक्षण और उपयोग किया जाएगा। तैयार करने के लिए आलू लांचर इकट्ठे हो जाएगा, यह यकीन है कि यह काम करता है, एयरोसोल खरीदने और मापने और कटौती आलू बनाने के लिए परीक्षण किया जाएगा।

प्रयोग करें। प्रत्येक एरोसोल को प्रत्येक शॉट के लिए एक ही मात्रा में एरोसोल का उपयोग करके, दस प्रोजेक्टाइलों को मारने के लिए इस्तेमाल किया जाएगा। प्रत्येक शॉट के बाद, प्रक्षेप्य यात्रा की सीमा को मापने के लिए एक टेप का उपयोग किया जाएगा। तो यह जानकारी डेटा तालिका में दर्ज़ की जाएगी।

डेटा का विश्लेषण करें आप औसत पर पाया,, स्प्रे दूसरों की तुलना में आगे आलू फेंकता है, लेकिन स्प्रे सबसे सुसंगत रसोई था से कहो। इस डेटा को प्रत्यक्ष रूप से प्रदर्शित करना संभव है प्रत्येक स्प्रे के लिए औसत श्रेणी का प्रतिनिधित्व करने का एक अच्छा तरीका है बार चार्ट, जबकि स्कैटर आरेख, प्रत्येक शॉट में श्रेणियों की विविधता दिखाने के लिए उपयोगी होते हैं।