您如何根據科學方法問題的步驟進行實驗？

沒有辦法確切地回答這個問題。你如何進行實驗不是由科學方法決定的。對于不同的科學領域和問題，您進行實驗的方式完全不同：您是否正在研究喀斯喀特山脈中土撥鼠的社會組織;激素分泌在實驗室動物晝夜節律上的變化;氣候變化對洋流和養分上升流的影響;或者誘導突變對基因表達的影響，僅舉幾個我所在領域（生物學）的例子。如果將其擴展到藥物生物化學，天體物理學，板塊構造學或核物理學，則會看到更多的變化。

科學方法在教科書中經常以簡單的逐步方式拼寫出來，就好像它是科學家遵循的某種食譜或一組說明一樣。這有點神話，不是工作科學家一定會想到并有意識地一步一步遵循的東西。但教科書作者的篇幅非常有限，必須簡化。

簡而言之，科學方法不是一套研究指令，而是一種習慣思考和調查，通過這些思考和調查，我們獲得了關于世界如何運作的最可靠和客觀的信息——從亞原子粒子的世界到星系的世界等等。

首先，科學家是一個無休止的好奇心和高度自律的人。科學家對自然有一個疑問。他或她在我們已經了解的關于該主題的背景下構思了一個可能的答案。這個可能的答案稱為假設。

一個假設是無用的，根本不是真正的科學，除非有一些可以想象的方法實證檢驗它——即通過直接觀察。（斯蒂芬·霍金甚至說粒子物理學的弦理論根本不是真正的科學，因為沒有可以想象的方法對其進行實證檢驗。因此，科學家的下一步是制定一種觀察測試他或她的假設的方法。

測試可能是簡單的定性觀察（不是操縱自然，而只是用訓練有素和仔細的眼睛觀察它 - 就像動物行為和古生物學的許多實地研究一樣），或者可能是通過實驗（操縱一些變量以查看對系統產生什么影響，如醫學研究，大多數實驗室科學和一些領域科學）。

測試應生成信息——數據，通常采用數字形式。接下來，人們必須問這些數據是否真的有意義。它們是否真正顯示了您操縱的（自變量）變量對系統行為（因變量）的影響？這需要統計顯著性的檢驗—各種各樣的數學過程，取決于要檢驗的數據類型（學生t檢驗，方差分析，人的乘積矩相關系數，Tukey的范圍檢驗等等）。這些測試旨在最大限度地減少數據解釋中的主觀偏見。這種測試的產物是概率陳述。實驗科學家說的是概率，而不是確定性。科學家不會說，例如，這證明疾病X是由病毒Y引起的，或者這種新藥比舊藥更好地控制高血壓或產生白血病緩解。相反，他們會做出這樣的陳述，變量X至少有99.5%的可能性導致了變量Y的觀察變化。一個細心的科學家不會斷言“我的發現證明了___”，而是“我的發現與____的假設一致”。

然后，要真正“做科學”，就必須將自己的發現提供給科學界和公眾——也就是說，發布他們。有人說，如果你不發表它，那就不是科學。如果你不發表，你就對世界的理解沒有任何貢獻。公共知識是科學的最終目標，而不僅僅是滿足個人好奇心。

要發表自己的發現，首先必須證明這項工作足夠重要，足以保證在公認的科學期刊上分享有限而昂貴的空間;然后表明一個人的假設和方法是合理的;然后證明結果是有意義的——通常，但并非總是通過證明置信度的統計檢驗。

所有這些都需要度過一個過程同行審查編輯或資助機構將您的草稿出版物發送給您所在領域的其他專家，他們的工作基本上是對您所做的工作挑剔（如果有的話）：仔細審查您的邏輯、假設、方法、發現和重要的測試，看看他們是否可以發現任何問題，嚴重到您需要修改您的論文，或者期刊編輯應該直接拒絕它發表。著名期刊細胞， 科學，和自然界拒絕科學家提交發表的所有論文中的97%，原因包括重要性不足而無法保證發表，主題不適合這些期刊，不明確的假設，錯誤的方法，對結果的分析不佳，違反研究倫理或寫作不佳。[1]

如果您發表的研究結果對您所在領域的科學界足夠重要，并且足以增加我們對自然的理解，那么它們可能會被納入廣泛接受的領域。理論在該領域，如板塊構造學說、性選擇學說、另類RNA剪接學說、阿爾茨海默病學說等。理論是一種解釋性陳述或一組陳述，它基于大量的觀察證據和證實的假設，總結了我們迄今為止對一個主題的了解。(理論并不意味著科學中的猜測甚至“有根據的猜測”。

這可能比你想知道的和許多教科書所描述的更多，而不是簡單化或公式化，但我希望它有助于了解科學家的實際思考和工作方式。

科學家在工作。 多樣化的問題和研究環境需要不同的方法，而不是一種“食譜”科學方法。

*或者在第一張照片中，一群假裝是實驗室科學家的照片模特，對空試管和顯微鏡著迷，顯微鏡下什么都沒有。

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