科学的方法
科学的方法(かがくてきほうほう、英: 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。
「適切」とは、ここでは、「どのような手順でデータを取得、解析すれば偏りが少ないと認められるか」を指す。この問題は概して非常に難しく、有意性の問題といわれる。有意性の判断は先述のように分野によってどこまで容認するかに温度差があるが、この判定基準については統計学特に実験計画法 の分野の研究者が研究している事柄である。有意性の判定に関して、実験計画法では以下の3条件を原則としている(実験計画法の項目を参照のこと)。
局所管理化:影響を調べる要因以外のすべての要因を可能な限り一定にする。
反復:実験ごとの偶然のバラツキ(誤差)の影響を除くために同条件で反復する。
無作為化(ランダム化):以上でも制御できない可能性のある要因の影響を除き、偏りを小さくするために条件を無作為化する。
また、「科学的であること」の要件として必須であるとまでは言えないものの「どのようなデータの収得順序、収得方法、統計処理方法でデータの本性をえぐりだすことができるのか」という問題も重要である。この問題の系統だった研究はデータマイニングの分野で研究されている。この問題に対してカリフォルニア大学サンタバーバラ校教授 中村修二が、「データに文脈性を持たせることの重要性」を説いている。データに文脈性を持たせ、一見意味のない雑情報に見えるものの中から意味のある情報を取り出すためには、セレンディピティーや磨かれたセンス、場合によっては運が要求される問題でもある。センスを磨くためには実験ノートの有機的な活用など、実験をよく振り返ることに加え、関連するよい論文に目を通し発見の過程を分析する必要がある。
測定原理の妥当性や、装置構成の妥当性については、主に大学の学生実験で重点的に指導される。逆にいえば、測定原理の妥当性と装置構成の妥当性について学ぶことが学生実験の一つの重要な意義である。典型的な例としては、ボルタ振子の実験等がある。この実験では、振り子の周期と重力加速度の関係を理論的に導いたうえで振り子の周期を測定することで、重力加速度を間接的に測定する。
測定原理、装置構成、精度の妥当性の評価を行うことを目的とした論文以外の論文では、博士論文等のような大著の論文を除き、装置構成の妥当性や装置構成の詳細、測定原理の妥当性については、軽く触れるにとどめるのが普通である。このようになった原因の一つには、知的財産権に関する戦略や、二重投稿と解釈されることへの懸念などがある。論文に実験方法詳しく書いた場合で、既に実験方法の妥当性を示すために提出した論文(理論や装置に関する論文)や、特許が存在した場合には、二重投稿と処断される可能性がある。また、論文に実験装置の構成について詳しく書きすぎると、実験の成功に関して必須でない部分に関しても装置構成に関する新規性が喪失されることになる場合があり、後に特許として権利化する場合に支障となる可能性が出てくる。
また、最近では実験ツールのキット化が進んでおり、間接測定であっても、妥当性、測定精度等の基礎評価は、実験装置、実験キットのメーカーが保証してくれていて、実験者が意識しなくても済むようになってきつつあるため、測定原理や測定精度について、意識の低い研究者がいることも指摘される。
証拠となる事実の整理(解析)、あるいは実証実験のように示すべき命題が明確になり、結論の有意性の問題に逢着 段階においては「データの解釈方法」「データの記録または報告」「データの重みづけ」等、適切なデータの取得、適切なデータの処理に関する問題が重要となる。
科学的な実験においては、実験のデザインが重要である。実験のデザインというのは、ここでは、
どのような測定手段を用いて
どのように測定対象をグループ分けし、
それぞれのグループにおいて、
どのような設定/測定条件において(実験条件の振り方,キザみ方を含む)
どのような順番で
どのような数サンプル数だけ測定し、
得られた結果を
どのような手段で可視化/比較/統計的に解析するか
を指す。実際の論文において、IMRAD型の論文であれば「材料と方法」等といったタイトルの節があるが、「材料と方法」欄に「実験のデザイン」という項目が設けられていることがある。調査や研究が科学的であるためには、実験のデザインが妥当であること、実験のデザインが適切に(論文中に)開示されていることが重要である。
うち、「どのような測定手段」の部分については、測定原理や概念操作化それぞれの専門分野で考えられる分野個別的な問題であり、本記事のスコープから外れるため説明の対象外とする。但し、「同じ」ものを測る代替手段がいくつか存在する場合にはいくつかの測定手法を並行して用いることが望ましい等といった基本原則は存在する。
それ以外は、統計的な観点を濃厚に含む。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/検定統計量/検定手法の採用
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
本節では、まず、「実験デザインの例」を例示した上で、上記それぞれの観点について簡単に説明する。
このような問題に対して、タグチメソッド等の手法が存在する。
また、現実の問題では「良し悪し」は複数種類のデータに基づいて総合的に判断せねば評価できないことも多い。例えば「家を買う」という(条件出しというにはあまりに日常的な)ですら、問題に対しても評価観点として、「駅から近く、閑静で、値段も安く、...」というように多数のの観点が存在する。これらの評価観点には、当然トレードオフが存在する(駅からの距離と値段とは両立しないというように)ため、それぞれの評価観点に適切な重みづけをする等をしたり、より複雑な場合には何らかの評価関数を設定する等が行われる。
条件を振る際には、「実験条件のキザみ方」も問題になる。「実験条件のキザミ方」というのは、「どの条件を細かく振るか」といった事柄を指し示す概念で、 初等的な理解としては、
実験結果に支配的な影響を及ぼすパラメータは広いレンジで条件を振る。
最適条件に近いと思われる条件の付近では細かく条件を振る。
広いレンジで傾向を見る(粗探索)ときは試行回数は少なくてもよいが、最適条件に近いと思われる条件については充分な試行回数で実験する(Nを稼ぐ)のが望ましい。
といったことがよく言われる。このようにすることで、より良い条件が見つかったり、最適条件のロバスト性が評価出来たり、少ない回数で信頼性に高い結果がえられたりといったメリットがある。
先述の「大砲の射出角度」では、例えば「まず5度間隔で粗く条件を振り、飛行距離が長かった条件の付近だけ1度キザミで条件を振る」といったことをすることですべてのレンジで平等に1度キザミで条件を振るよりも効率よく条件出しができよう。