वैज्ञानिक प्रयोग का संचालन कैसे करें

वेरिएबल को अलग करें अच्छे वैज्ञानिक प्रयोगों में विशिष्ट और मापने योग्य मापदंडों का परीक्षण किया जाता है चर. सामान्य शब्दों में, एक वैज्ञानिक प्रश्न में चर के मूल्यों की एक श्रृंखला पर एक प्रयोग करता है। एक प्रयोग करने में एक महत्वपूर्ण चिंता को समायोजित करना है केवल परीक्षण से संबंधित विशिष्ट चर (और अन्य कोई नहीं)

• उदाहरण के लिए, हमारे उर्वरक के उदाहरण में, हमारे वैज्ञानिक उर्वरकों के साथ अलग-अलग नाइट्रोजन सांद्रता वाले मिट्टी पर कई मकई फसलों का उत्पादन करेंगे। वह प्रत्येक फसल देगा ठीक उर्वरक की एक ही राशि इसके बाद वे यह सुनिश्चित करना होगा कि उनके उर्वरकों की रासायनिक संरचना एक नाइट्रोजन एकाग्रता को छोड़कर किसी अन्य तरीके से अलग नहीं है - उदाहरण के लिए, वह अपनी फसलों में से एक में उच्च मैग्नीशियम एकाग्रता के साथ एक उर्वरक का उपयोग नहीं होता। वह अभी भी एक ही समय और एक ही मिट्टी के प्रकार में अपने प्रयोग के प्रत्येक प्रतिकृति के साथ उसी प्रकार की संख्या और प्रकार के मक्का बीज प्रजातियों को विकसित करेंगे।

एक परिकल्पना करें एक परिकल्पना प्रयोग के परिणामों की एक अनुमान है। यह एक अंधी अटकलें नहीं होनी चाहिए - सवाल पर विषय की पसंद के दौरान किए गए पृष्ठभूमि अनुसंधान द्वारा अच्छी अवधारणाओं को सूचित किया गया है। अपने क्षेत्र में विद्वानों द्वारा किए गए इसी तरह के प्रयोगों के परिणामों पर अपनी परिकल्पना के आधार पर, या यदि आप एक समस्या के साथ काम कर रहे हैं अच्छी तरह से अध्ययन नहीं, किसी भी साहित्यिक अनुसंधान संयोजनों को उसका आधार और संभव खोजने के रूप में दर्ज अवलोकन। याद रखें कि आपके सर्वोत्तम शोध पत्रों के बावजूद, परिकल्पना गलत साबित हो सकती है - इस मामले में आपने आगे अपने ज्ञान को इस अर्थ में विस्तारित किया है कि यह साबित करता है कि भविष्यवाणियां मत करो सही था

• आमतौर पर, एक परिकल्पना एक मात्रात्मक घोषणात्मक वाक्य के रूप में व्यक्त की जाती है। यह उन तरीकों को ध्यान में रख सकता है जिनमें प्रयोगात्मक पैरामीटर को मापा जाएगा। हमारे उदाहरण के लिए एक अच्छी परिकल्पना है: "450 ग्राम नाइट्रोजन प्रति बुशल के पूरक के साथ मकई फसल का परिणाम बड़े पैमाने पर उत्पादन होगा जिससे मकई अलग-अलग नाइट्रोजन पूरक"।

अपने डेटा के संग्रह की योजना बनाएं पहले से जानने के लिए जाओ जब आप डेटा एकत्र करेंगे और किस तरह का डाटा एकत्र किया जाएगा। इन आंकड़ों को एक विशिष्ट समय पर या अन्य मामलों में नियमित अंतराल पर मापन करें। उदाहरण के लिए, हमारे प्रयोग में, हम परिभाषित विकास अवधि के बाद अपनी मक्का की फसलों का वजन (किलोग्राम में) मापेंगे। हम इस मूल्य की तुलना उर्वरक में मौजूद नाइट्रोजन के स्तर के साथ करेंगे, जिसके साथ प्रत्येक फसल का इलाज किया जाएगा। अन्य प्रयोगों में (जैसे कि समय के साथ एक निश्चित वैरिएबल के परिवर्तन को मापने वाले), नियमित अंतराल पर डेटा एकत्र करना आवश्यक है।

• डेटा सारणी तैयार करना एक महान विचार है - आप दिए गए क्षेत्रों में डेटा मान दर्ज कर सकते हैं जैसे कि आप उन्हें रिकॉर्ड करते हैं।
• अपने आश्रित और स्वतंत्र चर के बीच का अंतर जानने के लिए एक स्वतंत्र चर एक है जिसे आप बदल सकते हैं, और निर्भर चर एक है जो स्वतंत्र चर से प्रभावित होता है हमारे उदाहरण में, "नाइट्रोजन स्तर" चर है स्वतंत्र, और "उत्पादन (किलोग्राम में)" चर है आश्रित. एक बुनियादी सारणी में दोनों चर के लिए स्तंभ होंगे क्योंकि वे समय के साथ बदलते हैं।

अपने प्रयोग को व्यवस्थित रूप से आचरण करें अपने वेरिएबल के परीक्षण के लिए प्रयोग करें। यह लगभग हमेशा एक ही प्रयोग को कई चर सेटिंग्स के साथ कई बार करने की आवश्यकता है हमारे उदाहरण में, हम कई समान मकई फसलें विकसित करेंगे, जिसमें उन्हें विभिन्न मात्रा में नाइट्रोजन युक्त उर्वरकों के साथ पूरक होगा। आमतौर पर, आपके द्वारा एकत्र किए जा सकने वाले डेटा की व्यापकता, बेहतर। जितना संभव हो उतना डेटा रिकॉर्ड करें।

• अच्छा प्रयोगात्मक डिजाइन शामिल हैं जिसे शामिल किया गया है नियंत्रण. उनके प्रयोगात्मक प्रतिकृति में से एक मत करो जांच में सवाल में वेरिएबल को शामिल करना चाहिए। हमारे उदाहरण में, हम एक फसल शामिल करेंगे जो नाइट्रोजन के किसी भी एकाग्रता के बिना उर्वरक प्राप्त करेंगे। यह हमारा नियंत्रण होगा - यह आधार रेखा होगी जिसके खिलाफ हम अन्य सभी फसलों के विकास को मापेंगे।
• अपने प्रयोग में हानिकारक सामग्रियों या प्रक्रियाओं से संबद्ध किसी भी और सभी सुरक्षा उपाय देखें

अपना डेटा लीजिए यदि संभव हो तो सीधे अपने टेबल में डेटा रिकॉर्ड करें - इससे आपको भविष्य में डेटा को पुन: निदान और समेकित करने का सिरदर्द बचा होगा। सीखना विसंगतियों का आकलन कैसे करें आपके डेटा में

• यदि संभव हो तो आपके डेटा का प्रतिनिधित्व करने के लिए हमेशा एक अच्छा विचार है एक चार्ट पर डेटा अंक डालें और स्थिति के लिए सर्वोत्तम अनुकूल रेखा या वक्र के साथ व्यक्त रुझान। यह डेटा में पैटर्न को कल्पना करने के लिए आपकी (और जो कोई चार्ट देखता है) आपकी सहायता करेगा अधिकांश बुनियादी प्रयोगों के लिए, स्वतंत्र चर को क्षैतिज अक्ष x पर दर्शाया जाता है, और ऊर्ध्वाधर अक्ष y पर निर्भर चर।

अपने डेटा का विश्लेषण करें और एक निष्कर्ष पर आओ। क्या आपकी परिकल्पना सही थी? क्या डेटा में कोई अवलोकनत्मक प्रवृत्तियों थे? क्या आपको अप्रत्याशित मूल्य मिले? क्या कोई अनुत्तरित प्रश्न हैं जो भविष्य के प्रयोगों के लिए आधार बना सकते हैं? इन सवालों के जवाब देने की कोशिश करें क्योंकि आप अपने परिणामों का मूल्यांकन करते हैं। यदि आपका डेटा एक निश्चित "हाँ" या "नहीं" परिकल्पना नहीं देता, तो अतिरिक्त प्रयोगात्मक प्रयास करने और अधिक डेटा एकत्र करने पर विचार करें।

• अपने परिणामों को साझा करने के लिए, विस्तृत वैज्ञानिक रिपोर्ट लिखें एक वैज्ञानिक रिपोर्ट कैसे लिखनी जानना एक बहुत ही उपयोगी कौशल है - सबसे नए शोध के परिणाम एक विशिष्ट प्रारूप के अनुसार लिखे जाने और प्रकाशित किए जाने चाहिए।