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Einfache versus kontrollierte Experimente verstehen

Einfache versus kontrollierte Experimente verstehen

Ein Experiment ist ein wissenschaftliches Verfahren, mit dem eine Hypothese überprüft, eine Frage beantwortet oder eine Tatsache nachgewiesen werden kann. Zwei übliche Arten von Experimenten sind einfache Experimente und kontrollierte Experimente. Dann gibt es einfache kontrollierte Experimente und komplexere kontrollierte Experimente.

Einfaches Experiment

Obwohl der Ausdruck "einfaches Experiment" für jedes einfache Experiment verwendet wird, handelt es sich tatsächlich um eine bestimmte Art von Experiment. Normalerweise antwortet ein einfaches Experiment mit "Was würde passieren, wenn ...?" Ursache-Wirkungs-Art der Frage.

Beispiel: Sie fragen sich, ob eine Pflanze besser wächst, wenn Sie sie mit Wasser besprühen. Sie bekommen ein Gefühl dafür, wie die Pflanze wächst, ohne beschlagen zu werden, und vergleichen dies mit dem Wachstum, nachdem Sie mit dem Beschlagen begonnen haben.

Warum ein einfaches Experiment durchführen?
Einfache Experimente liefern in der Regel schnelle Antworten. Mit ihnen können komplexere Experimente entworfen werden, die normalerweise weniger Ressourcen erfordern. Manchmal sind einfache Experimente die einzige verfügbare Art von Experiment, insbesondere wenn nur eine Probe vorhanden ist.

Wir führen ständig einfache Experimente durch. Wir fragen und beantworten Fragen wie: "Funktioniert dieses Shampoo besser als das, das ich verwende?", "Ist es in Ordnung, in diesem Rezept Margarine anstelle von Butter zu verwenden?", "Was bekomme ich, wenn ich diese beiden Farben mische? "

Kontrolliertes Experiment

Kontrollierte Experimente haben zwei Gruppen von Probanden. Eine Gruppe ist die Versuchsgruppe und wird Ihrem Test ausgesetzt. Die andere Gruppe ist die Kontrollgruppe, die dem Test nicht ausgesetzt ist. Es gibt verschiedene Methoden, um ein kontrolliertes Experiment durchzuführen, aber a einfaches kontrolliertes Experiment ist die häufigste. Das einfache kontrollierte Experiment hat nur zwei Gruppen: eine, die der experimentellen Bedingung ausgesetzt ist, und eine, die dieser nicht ausgesetzt ist.

Beispiel: Sie möchten wissen, ob eine Pflanze besser wächst, wenn Sie sie mit Wasser besprühen. Sie züchten zwei Pflanzen. Einer, den Sie mit Wasser besprühen (Ihre Versuchsgruppe) und der andere, den Sie nicht mit Wasser besprühen (Ihre Kontrollgruppe).

Warum ein kontrolliertes Experiment durchführen?
Das kontrollierte Experiment wird als besseres Experiment angesehen, da es für andere Faktoren schwieriger ist, Ihre Ergebnisse zu beeinflussen, was dazu führen kann, dass Sie eine falsche Schlussfolgerung ziehen.

Teile eines Experiments

Unabhängig davon, wie einfach oder komplex die Experimente sind, haben sie gemeinsame Schlüsselfaktoren.

  • Hypothese
    Eine Hypothese ist eine Vorhersage darüber, was in einem Experiment erwartet wird. Es ist einfacher, Ihre Daten zu analysieren und eine Schlussfolgerung zu ziehen, wenn Sie die Hypothese als Wenn-Dann- oder Ursache-Wirkungs-Aussage formulieren. Zum Beispiel könnte eine Hypothese lauten: "Wenn Pflanzen mit kaltem Kaffee gegossen werden, wachsen sie schneller." oder "Wenn Sie nach dem Essen von Mentos Cola trinken, explodiert Ihr Magen." Sie können eine dieser Hypothesen testen und schlüssige Daten sammeln, um eine Hypothese zu stützen oder zu verwerfen.
    Die Nullhypothese oder die Nichtdifferenzhypothese ist besonders nützlich, da sie zum Widerlegen einer Hypothese verwendet werden kann. Wenn Ihre Hypothese beispielsweise besagt, dass das Gießen von Pflanzen mit Kaffee das Pflanzenwachstum nicht beeinflusst, und wenn Ihre Pflanzen sterben, Wachstumsstörungen aufweisen oder besser wachsen, können Sie Statistiken anwenden, um Ihre Hypothese als falsch zu beweisen und eine Beziehung zwischen Kaffee und zu implizieren Pflanzenwachstum tut existieren.
  • Experimentelle Variablen
    Jedes Experiment hat Variablen. Die Schlüsselvariablen sind die unabhängigen und abhängigen Variablen. Die unabhängige Variable ist die Variable, die Sie steuern oder ändern, um ihre Auswirkung auf die abhängige Variable zu testen. Die abhängige Variable hängt davon ab auf der unabhängigen Variablen. In einem Versuch, zu testen, ob Katzen eine Katzenfutterfarbe einer anderen vorziehen, könnten Sie die Nullhypothese "Futterfarbe beeinflusst die Katzenfutteraufnahme nicht" angeben. Die Farbe des Katzenfutters (z. B. Braun, Neonrosa, Blau) wäre Ihre unabhängige Variable. Die Menge an gefressenem Katzenfutter wäre die abhängige Variable.
    Hoffentlich können Sie sehen, wie experimentelles Design ins Spiel kommt. Wenn Sie 10 Katzen eine Farbe Katzenfutter pro Tag anbieten und messen, wie viel von jeder Katze gefressen wird, erhalten Sie möglicherweise andere Ergebnisse als wenn Sie drei Schalen Katzenfutter herausnehmen und die Katzen die richtige Schüssel aussuchen lassen oder die Farben mischen zusammen und schaute zu sehen, was nach dem Essen übrig blieb.
  • Daten
    Die Zahlen oder Beobachtungen, die Sie während eines Experiments sammeln, sind Ihre Daten. Daten sind einfach Fakten.
  • Ergebnisse
    Ergebnisse sind Ihre Analyse der Daten. Alle von Ihnen durchgeführten Berechnungen sind im Ergebnisabschnitt eines Laborberichts enthalten.
  • Fazit
    Du daraus schließen ob Sie Ihre Hypothese akzeptieren oder ablehnen. In der Regel folgt eine Erläuterung Ihrer Gründe. Manchmal stellen Sie möglicherweise andere Ergebnisse des Experiments fest, insbesondere solche, die eine weitere Untersuchung rechtfertigen. Wenn Sie beispielsweise die Farben von Katzenfutter testen und feststellen, dass die weißen Bereiche aller Katzen in der Studie rosa geworden sind, stellen Sie dies möglicherweise fest und entwickeln ein Nachfolgeexperiment, um festzustellen, ob das Verzehr von Katzenfutter die Fellfarbe beeinflusst.