科学的方法
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

。
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)?
以下の表に仮説検定の典型例を、検定の目的に応じて例示する(pp113-127)。それぞれの場合によく用いられる検定統計量や、前提条件、検定手段等についても、併せて例示する(pp113-127)。
表.検定の典型例
母平均の検定
◆例1-1:母分散が既知の場合
ある病気の患者16人の血清中のカルシウム濃度の平均値(μ)は、7.4 mg/dlであった。健常者の血清中のカルシウム濃度は平均9.8 mg/dl(μ0) 標準偏差は0.5 mg/dlである。この時、H1:「この病気に感染すると血清中のカルシウム濃度は低下する」と言えるか?
両側z検定において、有意水準pで帰無仮説を棄却することを考えた場合、p=0.05,p=0.01の場合の帰無仮説の採択範囲は以下のようになる。
α=0.05のとき、「=NORMSINV(0.05/2)」の計算値(Excel)は、「-1.959963985」であるため、標準正規分布の対称性より-1.96≦Z≦1.96となり、
α=0.01のとき、「=NORMSINV(-0.05/2)」の計算値(Excel)は、「0.005」であるため、標準正規分布の対称性より-0.005≦Z≦0.005
標本平均 μ = 7.4 {\displaystyle \mu =7.4} に対し、検定統計量として標準化変数(Z)を以下のように定義する。
Z = μ − μ 0 σ n {\displaystyle Z={\frac {\mu -{\mu }_{0}}{\frac {\sigma }{\sqrt {n}}}}}
前提よりZは(確率変数 μ {\displaystyle \mu } について)標準正規分布N(0,1)に従う。
科学的という言葉に関する二つの極端な立場がある。一つは、「科学的に証明された」「正しい理論」という文言と、それらしい実験を示しただけで、盲目的に信仰するという立場である。もう一つは、すべては「単なる理論」であるという事を極端に強調し、全く信頼しないという立場である。これらは二つとも科学的という言葉に対する初歩的な誤解である。
「科学的に証明された」、「正しい理論」という言葉が、何を意味するのかは、非常に幅の広い意味を持つ言葉で一般には難しい。このような問題を考慮する場合には、「研究目的にたちかえって考えること」や、「測定とはどのようなことなのか」、「科学的な論証で用いられる論法」など、「科学的な方法」に求められる諸要件について理解しておく必要がある。
特に、科学的な態度においては、特に論文などのように、自らの得た知見を世に問う場面においては、明確な研究目的の提示を行うこと、そして、「研究目的で提示した問題の解」において明快な論理と確かな証拠を以て立証する義務が生じる(詳細はIMRAD参照)。これは、数学の証明問題において「示すべき命題が何なのかを意識せよ」と言われるのと同じことである。例えば「鶏肉からDNAを抽出する」という研究目的を立てた場合には少なくとも「抽出されたものがDNAであることをきちんと立証する」必要がある。
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。
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。
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。
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 にいくつかのパラメータを制御する手法 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。
無論、この手法が「基礎科学」にまで広がってくることについては苦言を呈するものもいる。例えば、リース・モーリン博士は、現在の最前線における物理学の理論が、「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」ことを指摘したうえで、反証可能性を軽視している傾向を、「物理学の迷走」と断じている。実際、モーリン博士が指摘するように、最近の素粒子物理、量子情報、物性理論等は極めて数学に近い様相を呈しているため反証可能性の原則を逸脱していることはしばし指摘される。
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 ,,,,,,。
適切なグループ分けの設定
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
統計的な有意差を得るために必要な実験例数の設定
統計的な相関、差異の適切な解釈
実験データを適切な可視化手段にて可視化されること
また、以下が満たされていることが望ましいとされる。
適切な可視化手段
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。
科学的な知識と理解を用いて様々な考えを調査できる形式に変換し、適切な方略を計画すること。
直接経験に基づく証拠を用いるか、二次的な情報源からの証拠を用いるかを決定すること。
適切な場面で予備的な作業を行って予測を立てること。
証拠を収集する際、考慮すべき主要な要因について検討し、また容易に変数がコントロールできないような状況(例えば、野外作業や調査など)いかに証拠を収集できるかを検討すること。
収集しようとするデータの範囲と程度(例えば、生物調査の際の適切な標本の量)、技法、装置、及び用いる材料を決定すること。 「証拠を得ることと提示すること」
幅広い装置や材料を用いてかつ、自身や他人の安全を確保する作業環境を保つこと。
データ収集に当たってICT(情報通信技術)を使用することを含んだ観察や測定を行うこと。
誤差を低減したり信頼性の高い証拠を得たりするために十分な観察や測定を行うこと。
観察や測定における不確かさの程度を判断すること(例えば分散を用いて測定値の平均値の正確さの程度を判断すること)。
ダイアグラムや表、チャート、グラフ及びICTを用いて量的データや質的データを表現したり他人に伝えたりすること 「証拠を考察すること」
ダイアグラムや表、チャート、グラフを用いて、データにおけるパターンや関連性を見つけたり説明したりすること。
計算の結果を適切な程度の正確さで表現すること。
観察や測定その他のデータを用いて結論を導くこと。
こうした結論がどの範囲において予測を支持するか、及びさらなる予測を可能とするかについて説明すること。
科学的な知識と理解を用いて観察や測定その他のデータ及び結論を説明したり解釈したりすること。