科学的方法
科学的方法(かがくてきほうほう、scientific method)は、知識を獲得するための経験的方法である。科学的手法、科学的検証などとも呼ばれている。
科学的方法とは、断片化された散在している雑情報あるいは、「新たに実験や観測をする必要がある未解明な対象」に関連性、法則を見出し、立証するための体系的方法である。
「科学的」という言葉についての辞書的定義として、国語辞典(デジタル大辞泉)には以下のように記載されている。
考え方や行動のしかたが、論理的、実証的で、系統立っているさま。
特に自然科学の方法に合っているさま。
「すべてのアメリカ人のための科学」では、調査、論証、あるいはそれらの手法が、科学的であるために必要な要件として、証拠、推論過程、結論に関するいくつかの特徴、及び調査手段におけるいくつかの特徴(仮説-検証型 等)に関して、ある程度の共通理解が存在する、とされた。
しかしながら科学的方法に関する具体的な指針については、さまざまな時代の、様々な者が発言を行っている。
「発言者の立場」に基づいて大別すると、科学者、技術者などの科学サイドの人間によるものと、哲学者、社会学者、教育学者等の社会的サイドの人間によるものがあり、概して両者の間には温度差がある。
科学が満たす「一定の基準とはそもそも何か」という問題は諸論があるが、大まかにいえば、その推論過程において「適切な証拠から、適切な推論過程によって推論されていること」、「仮説検証型」の調査プロセスが要求される。また、扱う対象が、測定、定量化が可能であることが望まれることも多い。
放送大学の濱田嘉昭によれば、科学的な方法の古典的な基本は、17世紀にデカルトが『方法序説』で示した以下の原則である。
これは17世紀に提示されたものであるが「現在でも研究論文を書きあげる指針として十分光を放つものである」という。
「科学的方法」についての言及は、さまざまなものがある。
2009年の『高等学校学習指導要領解説理科編』119頁には、「理科課題研究の目的」として、以下のような解説がなされている
。
「科学に関する課題を設定し」とあるのは,自然や科学技術に関して観察,実験などの探究的な活動を通じて習得した探究の方法を用いることにより解決できる課題を設定することを示している。
「観察,実験などを通して研究を行い」とあるのは,仮説の設定,実験の計画,実験による検証,実験データの分析・解釈,推論など探究の方法にしたがって研究を進めることを示している。
「科学的に探究する能力と態度を育てる」とあるのは,探究の方法を用いて研究を行う過程で,設定した課題を科学的に解決する方法を見いだす能力と態度を育成することを示している。
「創造性の基礎を培う」とあるのは,研究の実施や報告書の作成を通して,研究においては独自性が重要であることに気付かせ,創造的な思考力を養うことを示している。そのためには,文献等の調査,研究に必要な器具や装置の製作などについて,適切な助言が必要である。
上記の「探究の方法」、「科学的に探究する能力と態度」等の要件定義から、科学的な方法(「探究」)の特徴に関する規定がある程度読み取れる。
世界各国を見渡すと、一つとしてアメリカ科学振興協会が1989年に提出した報告書、「すべてのアメリカ人の科学」がある。
「すべてのアメリカ人の科学」(SFAA)は、草記、審査、承認に関して、さまざまな領域から、世界的に権威を認められた者が多数関わっている点に特徴がある。F. James Rutherfordは、(その文書の編纂に携わったひとりだが)同文書について、「(いろいろありはしたが)結果としては「多くの地域の科学者たちは、“尊敬されるメンバーが行った表明として"受け入れてくれた」と主張した。
だが、この文書には多くの免責事項が書かれている。例えば、
F. James Rutherfordは同文書の「日本向けの序文」の中で、以下のような免責事項を述べている。たとえば、同書の名前として『すべてのアメリカ人のための科学』といった、米国限定であるようなタイトルをついていることについて、「この文書の作成には、基本的に他国の科学者が参加しておらず、他国の優秀な科学者の見解が反映されていないことから、これを勝手に「すべての人のための科学」としてしまっては、他国の科学者たちがそれぞれの見解を表明するという権限を侵してしまう可能性があり、そうはしなかった」と述べている。またラザフォードは、この『すべてのアメリカ人のための科学』も、(そして、他のいかなる刊行物も)1冊では科学的リテラシーを保証するものとはならないと述べてこの冊子で提示できることがらの限度に対し一定の理解を示している。
同文書などでは、「科学的な方法の特徴は、論証過程と調査プロセスに顕著に認められる」とした記述がみられる。論証過程においては、以下のような記述がある。
基本的なことを言えば、様々な科学的学問は次のような点では似通っている。すなわち、証拠に依拠していること、仮説と理論を使用しているということ、また用いられる論理の種類、である。とは言うものの、科学全てが同一の特徴を有しているというわけではなく、異なる点も多々ある。たとえば科学者ごとに、研究する現象、活動に取り組む姿勢、歴史的データを用いるか実験的発見を用いるのか、手法が定性的なのか定量的なのか、基本原理への依拠の程度、他の科学の所見をどの程度重視するか、などの点では大きく異なっている。
上記の記述において、「証拠に依拠していること、仮説と理論を使用しているということ、また用いられる論理の種類に共通性があること」が、科学的学問の間で、特に類似性の高い部分としている。
また、一般に、論理の妥当性に関しては以下の点が必要である。
「適切な証拠への依存」
「明確な結論の存在」
「証拠と結論を結ぶ適切な推論過程の存在」
これらについて、以下のような記述が本文に記載されている(下線は本記事の執筆者による)。
科学は証拠を要求する遅かれ早かれ,科学的主張の妥当性は現象を観察することで解決される。したがって,科学者は正確なデータを収集することに努力する。
仮説や理論の形成にはあらゆる種類の想像力や思考力が利用されるが,遅かれ早かれ,どのような科学的主張であっても論理的推論の原則に合致しなければならない。すなわち、
推論,実証,常識に関する一定規準を適用することで,主張の有効性は試されなければならないのである。科学者は,しばしば特定の証拠の価値や特定の想定の妥当性について見解が異なるため,正当化すべき結論に関する見解が異なることがある。しかし,証拠と想定を結論に結びつけるための論理的推論の原則については,科学者の見解は一
致する傾向にある。
これに加え、以下のようなことも述べている。
論理と証拠に関する詳細な調査は必要なものではあるが,これだけでは科学の発展にとって十分ではない。科学的概念は,データや実施された多くの分析から自動的に発生するわけではない。
調査プロセスにおいても、いくつかの免責事項がつくが、以下のような記述がある。
科学者が常に従っているような決まった一連の手順などというものは無い。また、“誤ることなく科学的知識に導いてくれる単一の道筋"などというものも無い。それでも科学には、探究モデルとして他とは異なった性質をもたらしているような、何らかの特徴がある。
現代の科学的な方法においては、一つの現象を説明する場合に、"「なぜそうなるのか」という哲学的な問題は棚上し、「その現象がどのようにふるまうのか」に着眼する傾向がある"とファインマンは指摘した。
この意味で、科学的な方法においては結論の提示は現実の物理現象、社会現象などを定性的/定量的に説明する具体的なモデルを提示する形で行われる傾向がある。
また、多くの科学的理論の成否は実験によって判定されるが、理論の成否は「シロ」か「クロ」というような幼稚な二元論で判定されるのではなく、
信頼性や有意性、当てはまりのよさといった統計的な尺度で良し悪しを判定され、その値は良し悪しはスペクトラム状(無段階、連続的)に広がっている。
従って、現代の科学的手法で得られた結果や結論に対しては、当てはまりの良さや有意性を表す数字がつけられることが多い。また、同じ事柄に関して
複数の等価でない理論が並立することもあり、それぞれの理論は別々の結果を算出することもよくある。そして別々の結果であっても、あてはまりのよさが同程度であったとした場合には「同程度に正しい」ことになる。
結論の成否は証拠となる事実の取得方法、処理方法、推論過程の適切さの判断となる。しかしながらこの問題は評価の問題を含む。また分野間、研究者間によってデータの処理方法や実験的所見、定性的又は定量的手法等が異なる。
「適切さ」の問題について、科学哲学者の戸田山和久は、は、以下のように述べている。
"科学が扱っているのはすべて理論であって、その中により良い理論と、あまり良くない理論がある。科学の目的は、理論をほんの少しでもより良いものにしていくことだ"(P23)
即ち、不適切(黒)と適切(白)の間はスパッと二分できるものではなく、スペクトラム状に広がっているものだという考え方である。
戸田山によると、「“より"良い仮説や理論の基準」とは、以下のようなものとしている(P39)。
より多くの新奇な予言を出してそれを当てることができる。
アドホック(その場しのぎ)の仮定や正体不明・原因不明の要素をなるべく含まない。
すでに分かっているより多くのことがらを、できるだけたくさん/できるだけ同じ仕方で説明してくれる。
また、戸田山は、科学的良い理論には次の特徴があると述べている(P148)。
実り豊かである。未知の現象がたくさん予言され、当たってきたなど。
守備範囲が広い。予言されたり説明されたりする現象が広範囲に及ぶ。
一定の実績のある別の理論を内包していること。(ex:量子力学は、エーレンフェストの定理等により古典力学を含む)
シンプルであること。
さらに、科学的によくない理論としては、「反証可能性」という観点から以下のような特徴があるともしている(P140)。
仮説を曖昧な言葉で述べる。あるいはほとんど反証例のありえない、いつでも成り立つような仕方で与えることで、反証条件をはっきり与えない。
仮説の反証条件ははっきり与えられていても、反証条件を満たす反証例が現れたときにアドホックな仮説を付けたしたりして仮説をいつまでも守るようなことを行う。
但し、戸田山は以下のようにも述べている、
反証例から仮説を守るため、補助仮説が置かれるときに、ちゃんとした科学では補助仮説の置き方が合理的で、疑似科学はそうでないという特徴がある((P148 より引用))。
さらに、戸田山は、「アドホックな仮説を継ぎ足すこと」については、特に実りの多い理論に対して少数の反証例から一つの理論を全否定することは通常はないと指摘していて、
アドホックな仮説を継ぎ足すことが結果としてよかった例も多数あることにも具体例を挙げて言及している(アドホックな仮説を継ぎ足すことが失敗に終わった事例にも言及している)。
科学哲学者の戸田山和久は、科学を示す用語は、大きく、以下のA群,B群の2種類に分けられると述べている。操作主義的定義の立場に立つと、科学的方法とは、以下のB群の言葉達によって特徴づけられる方法論と言うことも出来る。
A群:科学が取り扱う現象や対象,知見そのものを表すための言葉
(例)DNA,RNA,電磁誘導,…
B群:科学的な方法論の特徴付に供される言葉
(例)仮説,検証,推論過程,アブダクション,…
即ち、B群で特徴づけられるような言葉や手法を用いて、A群で特徴づけられることについて、「予測」すること、「技術的な応用を与えること」、そして「説明」することが科学的方法の特徴づけとする立場である。「説明」について、戸田山は、(P73)以下のように分類している。
原因(因果関係)を突き止めること
一般的・普遍的な仮説/理論から、より特殊な仮説/理論を導くこと
正体(メカニズム)を突き止めること
科学的な方法が取り扱い得る対象については、科学者の間でしばしば見解の相違が見られる。一般に「科学的な方法」の適用範囲については人によって意見が異なり、対象を限定する議論は極めて難しい。その理由は、個々の研究者間で証拠の妥当性や扱う対象の価値判断が異なるためである。
科学の扱う対象について、以下の論点がある1
。
論じる対象を何らかの方法で測定できるか否か?
定量性が担保出来るか否か?
再現性があるか否か?
統計的な有意性を論じられるか否か?
推論過程に論理的な整合性があるか否か(自己矛盾が無いか)?
科学史研究者の岡本拓司(東京大学)の文章には「測れるもののみが科学の対象」と書かれていた。これはポアンカレが述べた言葉の引用と思われる。
同様の趣旨で、「測る」というとがやや難しくなる社会科学の領域でも概念操作化」 (Operationalization) という言葉が用いられる。「概念操作化」とは、リサーチクエスチョン(研究を通じて明らかにしたい問いのこと)を、「実験」や「調査」を通じて検証可能なレベルにブレイクダウンする過程のことである。このように理系文系の両方において、「測定原理の存在」/「概念操作化」が重視されていることから判るよう、科学的な方法を論じるうえでオーソドックスな考え方であることが想到されよう。
測れることを保証するためには、適切な測定手段が必要である。適切な測定手段の実現には、正しい測定原理と、それを実現する適切な装置構成、適切な精度評価が必要である。物理学や化学では、測定原理の妥当性の評価が比較的行いやすい対象が研究対象になるが、それでも最先端では、測定原理の妥当性や、装置構成の妥当性に対し議論が生じる場合もある(#証拠の節も参照のこと)。
科学には「理論物理学」のような理論分野も存在するが、理論分野においても検証手段としての実験方法の提示は、極めて重要である。
但し、検証手段は必ずしも、現在の技術で実現できるものである必要はない。例えば、量子力学における不確定性の概念は、ハイゼンベルクが提案した顕微鏡による電子の位置と運動量の測定実験のように、思考実験による検証に端を発する。さらに、特に工学においては複素電界のような、「実在しない量」(測定することが不可能な量)が当たり前のように使われている場合もある。複素電界自体の定義は光学の初歩中の初歩であるため専門書に解説を委ねるが、このような実在しない“物理"量を作ることで、光の干渉等の一部の物理現象が数学的に簡単に取り扱えるようになる。このような場合には、「測定できない」という意味で実在しない量も科学的理論として認められる場合もある。尚、電磁ポテンシャルのように、元々は「実在しない量」(数学的な便宜のために導入された“物理"量)と思われていたものが、外村彰によってアハラノフ=ボーム効果の実証がなされたことによって「実は実在する量であった」ことが後に判明したというケースもある。
測定結果は、定量的であるほうがより価値が高いとされることが多い。但し、キャベンディッシュの実験(クーロンの法則に関する)や、ホイートストーンブリッジ等のNull Checkのほうが、価値が高い、とされる場合もある。また、結果の定量的な予測が出来ない理論は、価値が低く見られる傾向がある。但し、系が複雑な場合には、短時間で定性的な傾向がつかめることや、倍・半分以上の予測のずれが許容される場合もある(シンプルさとのトレードオフが存在する)。
ここ数十年、医療や食品の分野で、証拠に基づいていない説・言説は不適切、と見なされるようになってきている。特に、医療・医薬品の効果に関しては、疫学的な観察や治療結果の統計学による比較に根拠を求める根拠に基づく医療が重視されるようになってきている。また、食品、製品の安全性についても、定量的なデータに基づいた監査が強化される傾向にある(FDA等のWeb Site2018年8月を参照のこと)。このように、定量的なデータに基づくことを重視する立場を、エビデンスベースという。但し、黎明期の理論や、あたりをつけるための理論に関しては、実際のデータとは一致しない仮定を多数含んだとしても予測力が一定水準あれば、仮説として一定の価値を得ることもある。
一方で、いくつかの問題は、定量化が難しい場合もある。このような問題に関しても、数字を用いて考えるほうが より科学的だ、と述べる人々もいる。実際に調査するのが難しいようなとらえどころのない量であっても、いくつかの手掛かりを元に論理的に推論し、概算すること(フェルミ推定)は、科学的な思考の基本であると言われている。
文系の問題には「都市化が進むと治安が悪化するか?」、「結婚すると幸せになるか?」のような定量化が困難な問題が多いとされる
。
但し、「測定可能性、測定原理の存在」において紹介した概念操作化」 (Operationalization)
という考え方により、リサーチクエスチョン(研究を通じて明らかにしたい問いのこと)を、「実験」や「調査」を通じて検証可能なレベルにブレイクダウンすることができる場合もある。実際には政治、経済、司法等においても、既に存在する統計データ(白書、売上データ等)から、四則演算および並べ替え・書き写しだけの操作で、データを、仮説検証に適した形に変更することができる問題は多数ある。
。この種の問題の詳細は、本記事後述の「#日常の俗説と科学的方法」の節で述べる。
論じる対象を測定することが可能であったとして、今度は、再現性が問題になる。再現性については、例えば、物理学者中谷宇吉郎(1900-1962)は1958年の著書において「科学は再現の可能な問題に適用範囲が限られる」と述べた。19世紀の科学では、文字通りの「再現性」が重視されていた。
一方、筑波大学教授・宮島龍興が日本教育工学振興会提言で、現代では(厳密な意味での)再現性や定量化が難しい対象も科学の対象となってきている、と指摘した。この背景には、(20世紀、なかでも20世紀後半における)推測統計学の導入により従来の記述統計をベースとした統計処理だけでは扱い切れなかった対象が定量的に考察しえるようになったことがある。
例えば医学・薬学・心理学・経済学などは、根本的に複雑性や複合性を内包していて、再現性を得にくい生体や社会そのものを扱う。(19世紀までの科学の水準ではこれをうまく扱えなかったが)現代の科学においてはこれらも、科学的な研究対象である。つまり、このような「古典的な意味での再現性が無い分野についても、統計学の手法を用いて、科学的な方法の対象とする」という立場が、現在の科学的方法の主流である。この論点については、次節にて述べる。
科学的な結論であるためには、適切な統計手法を用いて適切に「有意な違い」があることを示さなければならないとよく言われる。
,
,
,
,
,
。従って科学的な方法の対象であるためには、適切な統計手段が行使し得る対象である必要がある。
意味のある統計手段を行使するためには、少なくとも以下が必要である
,,,,,,。
適切な方法で実験条件を振る/キザむこと(所謂「条件出し」の問題)
適切な統計手法/統計検定量の採用
統計的な相関、差異の適切な解釈
また、以下が満たされていることが望ましいとされる。
これらについては、後述の「実験のデザインと統計学的視点」の項にて詳述する。
(下記の「科学的方法における論証」も参照のこと。)
論理的整合性とは、
「根拠(証拠物件)」
「推論過程」、
「結論」
から構成された三角ロジックによるフォーメーションを持った論理構成であり、
仮に「根拠となる事実(仮定を含む)」が間違っていないとすれば、推論過程に無理がないこと
根拠となる事実や仮定同士の間で矛盾がないか、あるいは矛盾があっても結論を防衛しえる議論を尽くしていること
を意味する。
文科系の諸学問においては、検証、定量化が困難、あるいは、不可能な課題に取り組むことも多々ある。また、自然科学者からみれば、予測の定量性に瑕疵があると考えられる仮説が重要な学説として鎮座している場合もある。例えば、心理学、教育学などでは、測定原理の妥当性の評価が極めて難しい対象、例えば心の痛み、知能、学力等を扱う。例えば「心の痛み」というものが存在することを否定するものは極めて少数で、現代では組織運営をする上でも極めて重要な概念であり、正しい根拠に基づいた判断が要求されるものであるが、これを定量的に測定する測定原理を提案することは難しい。同様のもので、(存在するか否かが怪しいものも一部にあるが)おそらく存在するだろうと考えられ、何らかの重要な問題と関係があるものであるが、その測定原理を示し難いものは沢山ある。
このような対象に対しては、「論理的な整合性を維持しながら、適切な証拠を集めて議論をするならば科学的である」とする考え方もある。このような見解に立つと、ハリウッド映画俳優の共演関係のようなものまで科学的考察の対象と考えられることがある。このような考え方も、定量化が難しい分野においては、しかたなくではあるものの、ある程度認められた考え方である。
「論理的整合性」を吟味するにあたっては、前提としての科学的理論の合理性や、分析方法の適切さ、参考データの信頼性に最大限留意する必要がある。これらの点を欠くと、「蟻を殺すのに核兵器を使う」ような議論(集団ヒステリー)、逆効果の発生、ひいては冤罪等の最悪の結末を発生させる可能性がある。
科学的方法のプロセスには、例えば、PDCA(plan-do-check-act cycle)や、武谷三男
の「三段階論」などがある。
PDCA流に考えると、科学的な方法のプロセスは、おおざっぱにいえば「仮説の構築」と「その検証」の延々たる繰り返しとみなせる。
「仮説をたて、検証し、次の計画に反映する」思考様式は広く一般化されており、プロジェクトマネジメントにおいては、PDCAサイクルという名前で、一般のプロジェクトの管理に加え、研究開発や国の大型研究プロジェクト等の大局的な管理において基本となる考え方として受け入れられている。見方を変えると、科学的な方法のプロセスは、多重の入れ子構造となったPDCAサイクルと見ることもできる。
科学的方法のプロセスを具体的にしたものの、一例を以下に示す
。細かい説明は、文献によって異なるが、一般論としては問題発見から結論の公表までのプロセスに以下のような要素が含まれると考えてよい。
先行研究のリサーチ:何が分かっていないのかを明らかにし、リサーチクエスチョンの抽出や仮説の構築の手がかりを得るために自分の知りたいことを解明するために行う文献調査のこと。必要に応じ、有効な手法や、自分の結果と比較、参照する上で有益なデータがないかを調べる。
仮説の構築 :先行研究のリサーチ、場合によっては以前の予備実験の結果等を再評価すことでリサーチクエスチョンを明確化し、これを検証可能な命題(仮説)に落とし込む
実験の計画・準備:仮説の具体的な検証方法、検証計画を立案し、実際の実験の準備を行う。
予備実験、基礎検討及びその解析:リサーチクエスチョンの抽出や仮説の構築、モデルの構築、オーダーエスティメーション、実験の問題点などの評価、最適条件の探索のために行う実験および評価・解析、理論的検討等。
解析、整理:実験のデータを、処理、整理することで、仮説との論理的な関係を明確にする。
実証実験 :仮説がおおむね正しいことがわかった段階で行う、仕上げ的な実験。Nを稼ぐことにより信頼性を上げることや、デモンストレーションを前提とする。
論文執筆、公表 :研究の結論を、すでに得たデータや、理論的な考察に基づき論理的に立証したうえで、その過程を公知化する。
ここで、リサーチクエスチョンとは、研究全体を貫く「問い」のことである。言い換えれば、「明らかにしたいこと」そのものである。
大学教養課程未満では教育課程では正則的なループを想定した課題が与えられることが多い。つまり(1)-(6)までのループを何度か繰り返したあと、(7)に至る、といった極めてオーソドックスな流れが想定されている。例えば2007年前後に出版されている文部科学省高等学校検定教科書の課題研究の欄や、学部レベルの学生実験の教科書には概ね「(1)-(6)までのループを何度か繰り返したあと、(7)に至ると」ことを勧める記述がある。
プロの研究者のレベルにおいても、一つ一つの行動は、概ね上の要素に還元できる。しかし、プロのレベルは、試行錯誤が迷走する可能性の高いレベルの高いテーマを扱うことが多いことや、いくつかの仮説を並行してテストできるようなスケジュールを組むこと、いくつかの項目を同時並行的に行うが多いため、変則的になってくる。
また、プロの研究者のレベルにおいては、論文では、IMRAD型のように、あたかも「まず先に解答を思いえがき、それからそれをささえる事実をさがし始めた」かのように記載するが、現実には検証よりもむしろ仮説構築に労力を割いている。単なる検証であれば、学生やテクニシャンに任せている場合も多い。
研究者にとっては、仮説構築のプロセスこそ重要であるが、この部分については、統一的な見解はなく、散逸的、専門的(必ずしも全読者に必要とは限らない)であるため、「#現実の研究プロセス」の節において後述する。
理論物理学者の武谷三男は、科学理論の進展は以下の現象論、実態論、本質論の三段階を経ると考えた。
現象論:個々の事象の知識を集める段階。
実体論:少数の実験結果に対して当てはまりのよい理論を作る段階。
本質論:統一的な視座から物事を説明する段階。
三段階論は、主に科学の一つの領域の進展を考察したものであるが、現象論的な知識が十分ではなくて直ちにその原因を思惟するとき形而上学に陥るという点においてなど、個々の一研究(一つの論文レベル)についても学ぶところが多い考え方である。
論証が科学的であるためには、少なくとも論理的であることが求められる。一般に、科学の領域における「論理的」という概念を説明するモデルとしては三角ロジック(論理の三要素) が有力である。三角ロジックとは、以下に示す三つの要素からなる論法である。
「主張(結論)」
「根拠となる事実(証拠;証拠物件)」
「根拠となる事実から主張を演繹/帰納するための推論過程(論拠)」
三角ロジックは、スティーヴン・トゥールミンによるトゥールミンモデル(Stephen Toulmin#The Toulmin Model of Argument)の簡略化であると考えられている。
これらの言葉の意味を簡単に例解する。例えば、推理小説においては、証拠、証言を根拠にして推理が進み、そして結論が導かれる。「犯人はA氏だ」というのが「主張(結論)」である。「根拠となる事実」というのは、例えば「血のついたナイフ」とか「ドアについた指紋」といった、証拠物件自体それぞれや、「何時に駅でA氏をみた」といった証言自体それぞれのことである。推理小説では、証拠物件の存在や状況、証言から何らかの推理を行い、「犯人はA氏だ」ということを立証するための論を述べるが、これが「推論過程(論拠)」である。
科学的な論証においては、上記の三要素に関して、相応の適切さが求められ、それが適切であることが科学的な方法を特徴づけている。この意味において、科学的な論証の顕著な特徴としては「適切な証拠への依存」、「明確な結論の存在」、「証拠と結論を結ぶ適切な推論過程の存在」の三つが認められる
。
結論は、明確でなければならない。例えば、「あなたは弱気な反面、強気すぎるところもあり…」といったように、どんな人(どんな対象)に対しても当てはまるような結論は望ましくないとされる。結論の明確さに関連する概念としては、反証可能性がある。
一方で、現代の科学(特に工学)では「合わせこみ」といわれる手法がある。これは、シミュレーションと過去の実験データを人為的に〝よく一致させる"ため
である。別の側面から見れば、合わせこみは、どのような実験結果でも取り込めるほどパラメータが多い点で不明確であるが、短い時間で仕様を満足するモノを開発しなければいけない分野(工学、工業等)では非常に強力な手法/考え方である。