科学的方法
さらに、装置や試薬の最適条件、適用範囲等を深く考察すること(基礎検討) や、装置や試薬の構成、成分、原理を理解するだけでも大変な行為である。したがって、凡人であれば再現実験や、銅鉄研究をある程度やって、実験系に対する感覚をつかんでおかないと、新しい測定原理や測定方法、真に新しい使い方どころか、マニュアル通りの実験すらままならないのは言うまでもない。
注意すべきはCell,Nature,Science級の論文といっても例えばPCRとブロッティングといったお決まりの方法以外の方法は使っていないなどという論文は多数あるという事実である。原理としては新しくなくても精度を飛躍的に上げるなり、調べる対象が、研究の進展に重要な意味を与えるものであれば研究としての価値は極めて高いということになる。したがって、人によっては、新しい手法を発明することなく、「何を調べるか」だけで、一流の研究ができている場合もある。例えばある系で成功した手法を、別の系に適応した場合、まったく予想できないようなことが起こることがある。こういう場合に、何故予想ができないことが起こったのかを考察することでまったく新しい学問的地平が拓かれることがある。
4は実践のレベルである。この部分の不安を解消出来なければ、大胆な仮説の構築や、大テーマの検証などあり得ない。従って、研究者としての技能や資質を語る上で、決して欠いてはならない部分である。
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。
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。
驚くべき現象Fが観察されている。
だが、仮説Hが真であると仮定すると、Fは当然のことになるだろう。
よって、Hは真であると考える理由がある。
いわゆる「現象論的」と言われる考察においては、このような考え方が特に好んで用いられる。また、現在において認められている理論のほとんどすべては、「多数のFを説明できるからHは正しい」といった論拠に基づいており、逆に言えば、どれだけの(多さの)Fを説明できるかがその理論の優劣を決める。このようなモデルに基づいた仮説形成法は、「必要条件と十分条件の混同」という点においてデカルトの枠組みを若干逸脱しているが、特に「情報量が増える」こともあり、科学的な論証の推論過程においてよく用いられる。
演繹においては、「正しい前提に基づけば必ず正しい結論が得られる」という意味で真理が保存される一方、情報量は増えない。 一方、非演繹的論法は、「蓋然的」、すなわち、「必然的ではない、結論が必ず正しいとは限らない」という特徴があり、一方で「情報量が増える」ということがある。 科学者は、両者の良しあしを使い分け、試行錯誤の過程において、例えば「少数の現象から、それらを統一的に説明する仮説を帰納し、その仮説からより多くの現象を予測する」といったように、これらの論法を組み合わせる。
考察を行うに当たっては、必要に応じて、何らかの理論や既に公表された他の実験データなどを援用し、証拠を補完する必要がある場合もある。
さらに、現実の科学は、現実の科学研究の進展においては、仮説はあいまいなところからはじまり徐々に明確になっていく傾向があり、論文を書く場合には簡単には反証されないように細心の注意を払う傾向があると指摘される。
通常の科学者は、ある理論に対していくつかの反証となる例が発見された場合にも、理論自体を全否定するという考え方はしない。通常は、アドホックな仮説を積極的に投入することにより、予測の精度を高めてより広範に受け容れられるように何らかの変更を加えることが一般的である。場合によっては、欠点を認識しながら、そのまま未修正の学説を使い続けることもある。
具体的な科学の事例においては、相対性理論の有用性は、古典力学の反証によって立証されたが、相対性理論の構築は、ニュートン力学を破棄、否定する形をとらず、むしろニュートン力学がより一般的な概念の中で適用範囲が限定された一つの近似であるにすぎないことを示す形で行われたとSFAAでは説明された。さらにニュートン力学に基づいた計算は、現在でも無修正で科学技術の最先端で使われることが多々ある。この意味でも「ニュートン力学が相対論によって否定された」とまで言い切るのは早計であり、現在の科学者の標準的な考え方とは大きく異なる。
さらに疑似科学と科学の線引きに関しても、実際に論点となるのは、個々のデータの有意性や論理的整合性等である。
現在の研究の最前線において、反証可能性の原則が、実際にはきわめて軽視されている現状に対して危機感をつのらせる人もいる。
これは非常に難しい問題であり「真実への到達」を考えるならば安易に結論できない問題である。だが標語的に「仮説は失敗を恐れずに大胆に立てろ」といわれるように、一般に建設的な立場においては「真実に到達する」ためには「いろいろな“とるに足る”論」があったほうがよいと考えられている。
最終的には「どれだけ沢山の自然現象を説明できるか」が科学理論の良し悪しを決めるため、 裁判における証拠の鑑定や、法律制定の基礎調査等のような「真実性」の重要性が圧倒的に高いケースを除き、 この問題は、過度に深刻に考える必要性は乏しい。どこまでの論理の飛躍を認めるかについては「研究者のタイプ論」から説明されることもある。研究者のタイプはしばし(呼び方は別として)「先頭突撃型」と「地固め型」に分類され、前者の場合は文字どおり、多少乱雑かもしれない実験や推論をする反面、重要な発見をする。逆に地固め型は過去の研究の“粗”の部分を補正する。
この論理の飛躍に関しては、「論文として世に出す価値を認めるか否か」に話を限局すれば節度の問題となっていて、ピア・レビューの過程で、前例やその報告の面白さなどを踏まえながら決まっていくものである。ピア・レビューで出来ることは、せいぜいその程度のことであり過度な期待はいけない。この時点におけるレフェリーとの応酬に勝つためには当然、過去の論文を多く読みその論法を見ておく必要がある。また粗がある議論があって、それを部分的にでも修正することができるのならば(それを論理的に立証できる限り)それは論文を書くチャンスである。
グループ分けの最も簡単な例は「対照実験」といわれ実験手法であろう。「対照実験」とは、二つの状況を設定して、一つだけ条件を変え、他の条件は同じにしておくように設定された実験のことである。 条件を変えてない方を「実験群」といい、変えた方を「対照群」と言う。即ち、対照実験とは、
集団/サンプル:均質な被験者の集団(例えば「風邪を引いた人達」)や均質な測定サンプルの集団を、
因子:一つの因子について(例えば「風邪薬を投与」)に関して"のみ"、
グループ分け(属性A):因子有の群(実験群,本例では「風邪薬を投与した群」)と、因子無しの群(対象群,本例では「風邪薬を投与しなかった群」)に分けて
比較(属性B):効果を比較する
ような1因子実験のことである。このような実験デザインによって、「特定の一つの観点や因子の“有無”が、効果の有無につながるか否か」が鑑別出来る。 対照実験の結果の解釈について、科学哲学者の戸田山和久は、「四分割表」(統計学でいうところの2×2分割表の1種)という表を用いて解釈するとわかりやすいと述べている。四分割表とは、以下の表のように、縦の見出し列を「因子の有無」(原因)、横の見出し行を「効果の有無」(結果)にわけてデータを整理するための表である。このように区分することで、表は、以下の
(イ)因子有、効果有
(ロ)因子有、効果無
(ハ)因子無、効果有
(ニ)因子無、効果無
の4つのセグメントに分かれる。被験者の集団や測定サンプルの集団のうちそれぞれのセグメントに何人(何サンプル)が入るのかから、その因子の程度がある程度わかる。
予備実験、基礎検討とはリサーチクエスチョンの抽出や仮説、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切り分け、最適条件の探索のために行う実験、検討のことである。
「実験の計画」の項目で述べたように、実際の研究では、学生実験とは違い、「初めから予想通りの結果になる」、あるいは「初めから予想を明確に反証する結果が得られる」ことは極めて稀である。実際には、最初に予想した内容を反証しているとも立証しているとも言い難い微妙な結果しか得られない。
そのため、大体の場合、研究は大雑把な仮説とその根拠になるプレリミナリーなデータを積み木のように組み立てていくことで進行する。つまり、「実験の大まかな傾向を見るための実験(予備実験)を行いながら、当初考案したモデルも修正しながら、さらにそのモデルの成否をよく判定する条件を探りながら再度予備実験を行い」というサイクルを実行する。つまり、上記の(1)-(4)の間のプロセスを長い期間往来する。このプロセスにより、価値ある研究課題と最適な実験条件が見つかり、実験手技も高まって安定していく。
予備実験の良し悪しは、その実験家のセンスそのものだという学者もいる。通常、どの研究者も、まずは初歩的な阻害要因(グランドループによる発振や電源ノイズ、振動、極端なコンタミネーション、手技の不足)をあたって、それらがドミナントでない場合には誰でもこのレベルの問題は解決できる。
仮説検定は、多くの場合、概ね以下の手順で実施されるp113。
ステップ1:帰無仮説(H0),対立仮説(H1),有意水準(α)
ステップ2:標本から検定統計量を算出する。
ステップ3:上記の検定統計量に対し適切な統計手法を行使し、棄却域に入っているかを判定する。
ステップ4:上記“ステップ3”の結果が棄却域に張っている場合には、H0を棄却し、H1を採択する。
多くの場合では、ステップ3ではp値といわれる値を算出する。 p値とは、大ざっぱにいえば0から1までの間に値をとる数であり、帰無仮説が正しい確率(従って「対立仮説が誤っている確率」)を表す指標のことである。 p値が0の場合帰無仮説は“絶対に誤り”であり、p値が1の場合には帰無仮説は “絶対に正しい”ので、p値が小さければ小さいほど対立仮説の正しさが増すことになる(実際にp値が0や1になることはほぼ起こらない)。 p値は、検定統計量と検定手法が決まれば一意に定まるが、これが異なると値が異なることもある(方法によって値が異なる)。
シナリオの分枝の分析をしておくことで、どの順番で行うのが手際がよいのかを見極めることができ、シナリオ上の可能性の高いルートで必要となるものは先行して準備、手配することも可能となり、また、条件分枝の上で絶望的なルート(俗に言う死亡フラグ)に陥った場合の対処(例えばどこで見切りをつけるか)も考慮できる。絶望的なルートの例としては、仮説の立証にも反証にもならない結果ばかりしか得られず、時間ばかりかかるルートが考えられる。さらに、シナリオから大きくずれた状況に陥った時や、とっさの判断が求められた場合(まったく違うシナリオに遷移したほうがよい場合等)にも、より適切な判断が可能となる。
実際の研究では、学生実験とは違い、「初めから予想通りの結果になる」、あるいは「初めから予想を明確に反証する結果が得られる」ことは極めて稀である。実際には、最初に予想した内容を反証しているとも立証しているとも言い難い微妙な結果しか得られないことが多いため、実際には「予備実験、基礎検討」と「計画の見直」しの間の往復を何度も繰り返し行う必要がある。また、実際の実験では予想した範囲を大きく逸脱した現象も視野に入れ、その場で随時予想や目的を修正しながら実験をしていく必要性が生じる。それでも、最初の段階でよく計画を立てておくと、それ以降の計画の見直しが楽になる。
試行錯誤型の研究の場合は、計画段階では目的を明確にし難い部分があり、どうしてもマルチエンディング型のゲームのように、目的(結末)が抽象的になる。「目的を明確にしないことは、タクシーに乗って行き先を言わないのに等しい」というたとえ話が教えるように、計画の良し悪しについては、ゴールの明確さが重要といわれる。しかし、研究、実験の計画はそのたとえ話には乗らない。
また、因子としては、「XXの濃度」、「射出角度」のように数字で定量化可能な「パラメータ」であることもあれば、「材料名」、「品種」、「タイムコース」のように数字で定量化出来ない「種類」であることもある。
評価観点:上の例においては、「砲弾の飛行距離」、「細胞が最もよく育つ」がこれに相当する。評価観点は「目標値」や「評価関数」を設定する形で定量化される。評価値、即ち実験データが基準値の中に入って入ればよいとする立場もあれば、評価値をプロットした特性曲線の形が望ましい形状であることと立場もあれば、評価値を変数とする評価関数が最大、最小、目標値に最も近いといったことを以て目標に合致していることを評価することもある。場合によっては経験的な識見に基づいて「不具合などの有無」を総合的に判定する場合もある。評価基準の設定や、評価基準の定量化は、実験全体の目的(上位の目的)や、設計仕様に依存する。
基本的なレベルにおいては、条件の振り方は以下のような考え方がなされる
複数のパラメータを同時に動かすな(安易に「多因子実験」をするな)
最適値や目標値に近いと思われる条件では細かく条件を振れ
このような考え方の根底には、「条件出し」は、「評価値(実験データ)を、実験条件に基づいて比較する」という基本的な考え方がある。因子や評価基準を複雑に考えると、「何と何を、何に基づいて比較しているのか」がわかりにくくなる。
しかし、現実には複数のパラメータが因子となり得て、さらにはパラメータ間の交互作用が考えられる。検討するパラメータの数が多くなれば多くなるほど、パラメータの刻み方が多くなれば多くなるほど「組み合わせ爆発」ともいえる様な現象が起こり、評価すべき「実験条件の組み合わせ」が膨大となる。
科学的な考察を加えるためには、統計的な相関、差異の適切な解釈が必要となる ,,,,,,。