科学的方法
また、特に、萌芽的な理論においては、実験がどんな結果を出してもそれを取り込めてしまうほどパラメータが多く、しかもそのパラメータの物理的な意味が不明確であることもしばしば指摘される。現在でも、このことを理由として権威ある雑誌への掲載が拒まれることがあるとされる。但し、この傾向も最近では現実的な方向に、つまり反証可能性に偏重しない方向にシフトしつつある。
また、結論はシンプルでなければならない。結論のシンプルさに関しては、以下の「オッカムの剃刀」という原則がある。
必要以上に多くの実体を仮定するべきでない。
現象を同程度うまく説明する仮説があるなら、より単純な方を選ぶべきである。
オッカムの剃刀は、「並立する幾つかの仮説の中から、ある一つの仮説を選択する方法」の一つとして現代の科学者において、理念的な面で受け入れられているが、あまり教条的に受け入れてしまってはいけない事柄である。その理由としては、
説明に不必要であることは、存在しないことを含意しない。
何が説明に必要であるかは必ずしも明確ではない。
などの問題点がありえるからである。
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。
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。
研究の計画とは「何を明らかにするために、何をしたのか(するのか)」を定めることである。先行研究のリサーチや、それに基づく仮説の構築、あるいは先行して行った予備実験によって、「何を明らかにするために」の部分が明確になった時点においては、実験計画とは、何をどのように測定すれば、仮説がテストできるか、あるいは、問題の切り分け方法を考案することと、その測定を行う段取りをたてることである(ロードマップ、マイルストンも参照のこと)。
仮説のテスト方法、あるいは問題の切り分け方法を考える上では、「何と何を測定し」、「何と何の関係に着目し」、「どのように解析すれば」、仮説のテストが可能であるか、問題の切り分けが可能であるかを考案することが重要である。つまり、仮説のテストを行う上で重要となる評価項目を明らかにして、その評価方法(測定方法)を適切な原理と方法、必要な精度を見積もって明示する必要がある(「科学的方法における証拠の項目」を参照のこと)。
仮説のテスト方法、あるいは問題の切り分け方法がある程度明確になった後は、「いつ、どこで何をする」に落とし込む必要がある。ところが、実際の研究計画は、理想的に事が運んだとしても個々の評価項目としての実験の結果によってシナリオが分枝する。従って、シナリオの分枝による先行したリスク評価が必要となる。軍事開発や大規模なソフトウェア開発などの大規模な研究開発プロジェクトでは、 Program Evaluation and Review Techniqueに基づいた work breakdown structure 、Precedence Diagram Method、Arrow Diagram Method等を用いたシナリオの分枝の分析が行われる。
(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
内部矛盾や循環論法が少ないこと
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。
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。