科学的方法
このような「合わせこみ」をベースとした現象論的・現代的なモデル形成手法は、特に「物ができること」を重視する応用系の分野において顕著な成果を挙げており、現在のデータからより優れた物を作る指針として活用されている。素粒子論などの基礎的な分野においても、このような手法の活用に苦言を呈する者はいるが、少なくとも論文を書く上ではよく用いられている指針である。総じて言えば、基礎研究・応用研究の両方において強力な手法である。
特に基礎分野の研究に対する、現代的なモデル化手法の積極的な導入に対する苦言の根拠としては、現代的なモデル化は、モデルを調整するための変数があまりにも増えてしまうと、そもそも計算が困難になり、直観による見通しが利かなくなるという弱点があることがよく言われる。特に、素粒子理論などでは、現実を説明するためにどんどん新しい素粒子が仮定され、話がどんどん複雑になっていくということが問題視されている。単に「話がどんどん複雑になっていく」というだけでは「悪い」とは言えないが、一般に結論はシンプルであるほうがよいと考えられている。無論、明確な指導原理が得られないままパラメータが泥縄的に増えていく状況が生じた場合には、オッカムの剃刀という理念を再度思い起こす必要がある。
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。
「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。
(メディア・リテラシー、集団ヒステリーも参照のこと)
マスコミや、一般書籍などを通じて行われる話題、例えば、「食の安全」、「少年犯罪の凶悪化」、「学力低下」、「ゲーム、マンガ害悪説」、「健康法」に関して、
口当たりのいい表現(マジックワード、奇麗ごと)
統計データの無視、曲解
などを巧みに用いて、いい加減な俗説、扇動的議論を垂れ流すものがある。さらに、いい加減な俗説の根拠を定量的に検証することや、あるいは、対案を議論するための調査自体が、一種のタブーとなっている場合もある。
また、このような扇動的議論が、社会的に意味を持ち、合意形成の上で重要な役割を担ってしまうことが、現在、過去、国内外を問わずある。
例えば、窒息頻度が1億分の0.16(参考:もち 一億分の6.8、あめ 一億分の1.0)のこんにゃくゼリーのみに窒息の危険性を理由に製造中止措置が取られる等、統計的なエビデンスとはあまり関係なく論理的な整合性に乏しい規制がとられることがある。この事例は、「人が死んだ」、「海外でも規制」というマジックワードが意思決定において尊重された例である。
また、「漫画やアニメ、ゲームの表現規制」などがよく取り上げられる。この問題に関しては、例えば「架空の青少年の性的表現を含む創作物と性犯罪等の関係を示すデータが示されていない」点において、科学的でない議論が行われているとする意見がある。
論文においては本来このような実験条件の振り方キザみ方や、実験データの解析/処理の仕方を(専ら統計的な観点から)が読者にわかるように 情報提供が行われなければならない。以下、「実験のデザイン」の典型的な例を挙げて例解する。
<<グループ間の差の検定の例>>
サンプル:「無作為に抽出された50代以上の男性100人を」 グループ分け:「酒を1日に500 mL以上飲む群と,それ以外にグループ分けし」 比較するデータ:「体重を比較し」 検定量:「2集団の平均値に差がないという帰無仮説を」 検定方法:「t検定によって検定した」
<<1因子実験の例>>
サンプル:文献1に記載のレシピ(タマゴ焼き)について、 制御因子:卵2個あたりの砂糖の量(g)を 条件の振り方(水準の設定):10g 〜20g の間で2g刻みで振り 比較するデータ:100人の被験者に無作為に配布し、味をとてもまずい(1)〜とてもおいしい(5)の5段階で評価してもらい。 統計処理:それぞれの条件に対し被験者がつけた評点の平均値と、ばらつきを評価する。
しかし、現実的かつ健全に科学的課題に取り組む上では、このようなテーマそのものを正面から扱うのは、「世界征服をしたい」、「宇宙の帝王になりたい」というのと同じぐらい、不毛である。何故ならば、少なくとも、検証可能な問題にブレークダウンして、実験手順を定めることが出来なければ、実験すら行えず、したがって、部分的な結果すら得られないからである。
実験手順を定めて実験することがほぼ不可能な、身の丈に合わない本質論を論じたがる人間を「本質病」と揶揄する言い方がある(学界の俗語)。本質病という言い方がいつごろから言われるようになったかは定かではないが、少なくとも武谷三男の諸著作においては、本質論ばかりやりたがる“エリート”研究者への批判がいくつか書かれている。本質病を脱却できないと、研究者として、研究業績を出すことは難しいといわれるように、本質病は、挫折の一つの原因である。
そこで、自分の検証可能な問題(「何をどうやって調べるか」)にブレークダウン出来そうな問題を探すという考え方に到達することができる。一つのオーソドックスなやり方は、「誰かがある方法で銅について研究したので鉄で同じ方法を試してみよう」「誰かが、ある方法で牛について研究したので豚で同じ方法を試してみよう」 といった具合に過去の研究の実験条件の一つを変えて、どのように結果が変化するかを調べる、より一般には「系や手段を変えて比較する」ことで研究テーマを見つける方法である。
z検定,t検定,F検定カイ二乗検定(ピアソン検定),U検定(マンホイットニー検定),符号検定,Wilcoxon検定,フィッシャーの直接確率検定,中央値検定等のように、様々な検定手法が存在する。
例えば、z検定,t検定,F検定,カイ二乗検定のように、検定統計量がある特定の分布に従うことを前提とした検定手段では、両側検定とするのか、片側検定とするのかの分類が存在しえる。他にも、検定手段は様々な観点から分類される。
片側/両側の区別:「片側検定」、「両側検定」等
パラメトリックであるか否か:検定対象としているサンプル群が正規分布であると仮定している方法が「パラメトリック」,その前提を置かないものが「ノンパラメトリック」検定である。
比較する群の数:3群以上の群(例.A型,B型,O型,AB型)を比較する「多群検定と、「それ以外」
多重比較をするか否か:「多重比較検定」と、「それ以外」
以下の表に、よく使われる検定手段の例を例示し、適用可能となる前提条件と、検出力,ロバストネスの高低を示すp99。
表.よく使われる検定手法の例