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提出了一种解释性的思想实验或假设作为解释,使用诸如简约也称为“奥卡姆剃刀”之类的原理进行解释,并且通常被期望寻求一致性-与与该现象相关的其他公认事实非常吻合。这个新的解释被用来作伪造通过实验或观察可以测试的预测。预测应在进行确认实验或观察之前发布,以证明没有发生篡改。违反预测是进步的证据。这部分是通过对自然现象的观察来完成的,但也可以通过尝试在受控条件下模拟自然事件的实验来完成,该条件适用于该学科,在观测科学中,如天文学或地质学方面,预测的观测结果可能会代替受控实验。实验在科学中尤其重要,它有助于建立因果关系。

如果假设不令人满意,则将其修改或丢弃。如果假设在测试中幸存下来,则可能会被科学理论的框架,描述某些自然现象行为的逻辑推理,自洽模型或框架所采用。理论通常描述比假设更广泛的现象集的行为。通常,大量假设可以通过一个理论在逻辑上绑定在一起。因此,理论是一种解释各种其他假设的假设。在这种情况下,理论是根据与假设相同的大多数科学原理制定的。除了检验假设外,科学家还可能生成模型一种尝试以逻辑,物理或数学表示来描述或描述现象,并基于可观察到的现象生成可以检验的新假设的尝试。

在进行实验以检验假设时,科学家可能会偏爱一个结果而不是另一个结果,因此确保整个科学能够消除这种偏见非常重要。这可以通过仔细的实验设计,透明性以及对实验结果以及任何结论的全面同行评审过程来实现。在宣布或发表实验结果之后,对于独立研究人员来说,通常的做法是仔细检查研究的进行方式,并通过进行类似的实验来确定结果的可信度。从整体上讲,科学方法可以解决问题,同时最大限度地减少主观偏见对用户的影响,尤其是确认偏见。

可验证性:约翰·兹曼指出,主体间的可验证性是所有科学知识创造的基础。Ziman展示了科学家如何跨世纪识别彼此的模式;他称这种能力为“知觉感知”。然后,他做出明智的决定,达成共识,成为可靠知识的试金石。

在自然科学和社会科学中,数学对于假说,理论和定律的形成至关重要。例如,它用于定量科学建模中,可以生成新的假设和要测试的预测。它也广泛用于观察和收集测量值。统计学是数学的一个分支,用于汇总和分析数据,从而使科学家能够评估其实验结果的可靠性和可变性。

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