הבנת ניסויים פשוטים לעומת מבוקרים

ניסוי הוא נוהל מדעי שהיה רגיל אליו לבחון השערה, לענות על שאלה, או להוכיח עובדה. שני סוגים נפוצים של ניסויים הם ניסויים פשוטים וניסויים מבוקרים. לאחר מכן, ישנם ניסויים מבוקרים פשוטים וניסויים מבוקרים מורכבים יותר.

למרות שהביטוי "ניסוי פשוט" נזרק להתייחס לכל ניסוי קל, זהו למעשה סוג מסוים של ניסוי. בדרך כלל, ניסוי פשוט עונה "מה היה קורה אם ???" סוג הסיבה והתוצאה של השאלה.

דוגמה: אתה תוהה אם צמח גדל טוב יותר אם אתה טועה במים. אתה מבין איך הצמח גדל בלי לטעות ואז משווים את זה לגידול לאחר שתתחיל לטעות בו.

מדוע לערוך ניסוי פשוט?
ניסויים פשוטים בדרך כלל מספקים תשובות מהירות. ניתן להשתמש בהם כדי לתכנן ניסויים מורכבים יותר, בדרך כלל דורשים פחות משאבים. לפעמים ניסויים פשוטים הם סוג הניסוי היחיד הקיים, במיוחד אם קיים רק מדגם אחד.

אנו מבצעים ניסויים פשוטים כל הזמן. אנו שואלים ועונים על שאלות כמו "האם השמפו הזה יעבוד יותר טוב מזה שאני משתמש בו?", "האם זה בסדר להשתמש במרגרינה במקום בחמאה במתכון הזה?", "אם אני מערבב את שני הצבעים האלה, מה אקבל? "

בניסויים מבוקרים יש שתי קבוצות של נבדקים. קבוצה אחת היא הקבוצה הניסוי והיא נחשפת למבחן שלך. הקבוצה השנייה היא

דוגמה: אתה רוצה לדעת אם צמח גדל טוב יותר אם אתה טועה במים. אתה מגדל שני צמחים. אחד שאתה טועה במים (קבוצת הניסוי שלך) והשני אתה לא טועה במים (קבוצת הביקורת שלך).

מדוע לערוך ניסוי מבוקר?
ה ניסוי מבוקר נחשב לניסוי טוב יותר מכיוון שקשה לגורמים אחרים להשפיע על התוצאות שלך, מה שעלול לגרום לך להסיק מסקנה שגויה.

ניסויים, לא משנה כמה פשוטים או מורכבים, חולקים גורמים מרכזיים במשותף.

• השערה
  השערה היא חיזוי למה שאתה מצפה שיקרה בניסוי. קל יותר לנתח את הנתונים שלך ולהסיק מסקנה אם אתה מבטא את ההשערה כאמירה אם-אז או כגורם ותוצאה. לדוגמה, השערה יכולה להיות, "השקיית צמחים עם קפה קר תביא אותם לצמוח מהר יותר." או "שתיית קולה לאחר אכילת מנטוס תגרום לבטן שלך להתפוצץ. "אתה יכול לבדוק אחת מההשערות הללו ולאסוף נתונים חותכים כדי לתמוך או למחוק השערה.
  השערת האפס או השערה ללא הבדל מועילה במיוחד מכיוון שניתן להשתמש בה כדי להפריך השערה. לדוגמה, אם ההשערה שלך קובעת, "השקיית צמחים עם קפה לא תשפיע על גידול הצמחים" ובכל זאת, אם הצמחים שלך מתים, התנסה במבוכה צמיחה, או לגדול טוב יותר, אתה יכול להחיל סטטיסטיקות כדי להוכיח שההשערה שלך לא נכונה ולרמוז על קשר בין הקפה לצמח צמיחה עושה קיימים.
• משתנים ניסויים
  לכל ניסוי יש משתנים. משתני המפתח הם העצמאיים ו- משתנים תלויים. ה משתנה בלתי תלוי הוא זה בו אתה שולט או משנה כדי לבדוק את השפעתו על המשתנה התלוי. המשתנה התלוי תלוי על המשתנה הבלתי תלוי. בניסוי לבדיקת האם חתולים מעדיפים צבע אחד של אוכל לחתולים על פני אחר, אתה יכול לומר את השערת האפס "אוכל צבע אינו משפיע על צריכת מזון של חתולים. "צבע מאכל החתולים (למשל, חום, ורוד ניאון, כחול) יהיה עצמאי שלך משתנה. כמות אוכל החתולים שנאכל תהיה המשתנה התלוי.
  אני מקווה שתוכל לראות כיצד עיצוב ניסיוני נכנס לתמונה. אם אתה מציע 10 חתולים צבע אחד של אוכל לחתולים בכל יום ומודד כמה אוכלים כל חתול אתה עלול להשיג תוצאות שונות מאשר אם תוציא שלוש קערות של אוכל לחתולים ותנו לחתולים לבחור באיזה קערה להשתמש או שתערבבו את הצבעים יחד ונראית לראות איזו נשארה אחרי ארוחה.
• נתונים
  המספרים או התצפיות שאתה אוסף במהלך ניסוי הם הנתונים שלך. נתונים הם פשוט עובדות.
• תוצאות
  התוצאות הן הניתוח שלך לנתונים. כל החישובים שאתה מבצע כלולים בחלק התוצאות של דוח מעבדה.
• סיכום
  אתה להסיק האם לקבל או לדחות את ההשערה שלך. בדרך כלל, אחרי זה הסבר על הסיבות שלך. לפעמים אתה יכול לציין תוצאות אחרות של הניסוי, במיוחד אלה המצדיקות מחקר נוסף. לדוגמה, אם אתה בודק צבעים של אוכל לחתולים ואתה שם לב לאזורים הלבנים של כל החתולים במחקר שהסתובב ורוד, תוכלו לציין זאת ולבצע ניסוי המשך כדי לקבוע אם אכילת מזון החתולים הוורוד משפיעה על המעיל צבע.