Experiment vars resultat orsakar svepande vetenskapliga paradigmskiften är mycket, mycket sällsynta. De allra flesta experiment besvarar små, specifika frågor. Vetenskaplig kunskap bygger på ackumulering av data från otaliga experiment. Välj ett ämne eller en obesvarad fråga med en liten, testbar räckvidd. För att få idéer, leta efter luckor i den nuvarande vetenskapliga litteraturen.  Till exempel, om du vill göra ett experiment på jordbruksgödselmedel, inte försöka svara på frågan, "Vilken typ av gödningsmedel är bäst för växande växter?" Det finns många olika typer av gödningsmedel och många olika typer av växter i världen - ett experiment kommer inte att kunna dra universella slutsatser om heller. En mycket bättre fråga att utforma ett experiment runt skulle vara "Vilken koncentration av kväve i gödningsmedel producerar de största majsgrödorna?" Modern vetenskaplig kunskap är mycket, mycket omfattande. Om du har för avsikt att göra seriös vetenskaplig forskning, undersöka ditt ämne ingående innan du ens börjar planera ditt experiment. Har tidigare experiment besvarat frågan du vill att ditt experiment ska studera? Om så är fallet, finns det ett sätt att justera ditt ämne så att det tar upp frågor som lämnas obesvarade av befintlig forskning? Goda vetenskapliga experiment testar specifika, mätbara parametrar som kallas variabler.  Rent allmänt utför en vetenskapsman ett experiment för en rad värden för variabeln han testar för. En viktig fråga när man utför ett experiment är att bara justera de specifika variabler som man testar för (och inga andra variabler). I vårt experiment med gödselmedel skulle till exempel vår vetenskapsman odla flera majsgrödor i jord som kompletterades med gödningsmedel vars kvävekoncentration skiljer sig åt. Han gav varje majsskörd exakt samma mängd gödsel. Han skulle se till att den kemiska sammansättningen av hans gödselmedel inte skilde sig åt på något sätt förutom dess kvävekoncentration - till exempel skulle han inte använda ett gödselmedel med en högre koncentration av magnesium för en av sina majsgrödor. Han skulle också odla exakt samma antal och arter av majsgrödor samtidigt och i samma typ av jord i varje replikering av sitt experiment. En hypotes är i grund och botten en förutsägelse om experimentets resultat. Det ska inte vara en blind gissning - bra hypoteser är informerade av bakgrundsforskning du utfört och / eller preliminära data som du kanske redan har genererat i labbet när du väljer ditt experiment ämne. Basera din hypotes på resultaten av liknande experiment som utförs av kamrater inom ditt område, eller, om du tar itu med ett problem som inte har varit välstuderade, basera det på vilken kombination av litteratur forskning och inspelad observation du kan hitta. Kom ihåg att trots ditt bästa forskningsarbete, din hypotes kan mycket väl inte stödjas av dina resultat - i detta fall har du fortfarande utökat din kunskap i den meningen att du har bevisat att din förutsägelse inte var korrekt. Vanligtvis uttrycks en hypotes som en kvantitativ deklarativ mening. En hypotes tar också hänsyn till hur de experimentella parametrarna kommer att mätas. En bra hypotes för vårt gödselexempel är: "Korna grödor kompletterade med 1 pund kväve per bushel kommer att resultera i en större avkastning massa än likvärdiga majsgrödor som odlas med olika kvävetillskott." Vet i förväg när du kommer att samla in data och vilken typ av data du kommer att samla in. Mät dessa uppgifter vid en bestämd tidpunkt eller, i andra fall, med jämna mellanrum. I vårt gödningsförsök, till exempel, kommer vi att mäta vikten av våra majsgrödor (i kilo) efter en viss odlingsperiod. Vi jämför detta med kvävehalten i gödseln som varje gröda behandlades med. För andra experiment (t.ex. sådana som mäter förändringen i en viss variabel över tid) är det nödvändigt att samla in data med jämna mellanrum.  Tidpunkten är otroligt viktig, så håll dig till din plan så nära som möjligt. På så sätt, om du ser förändringar i dina resultat, kan du utesluta olika tidsbegränsningar som orsaken till förändringen. Att göra en datatabell i förväg är en bra idé - du kommer att kunna helt enkelt infoga dina datavärden i tabellen när du registrerar dem. Känn skillnaden mellan dina beroende och oberoende variabler. En oberoende variabel är en variabel som du ändrar och en beroende variabel är den som påverkas av den oberoende variabeln. I vårt exempel är "kväveinnehåll" den oberoende variabeln, och "avkastning (i kg)" är den beroende variabeln. En bastabell kommer att ha kolumner för båda variablerna eftersom de ändras över tiden. Kör ditt experiment, testa för din variabel. Detta kräver nästan alltid att du kör experimentet flera gånger för flera variabla värden. I vårt gödselexempel kommer vi att odla flera identiska majsgrödor och komplettera dem med gödselmedel som innehåller varierande mängder kväve. I allmänhet, det bredare utbudet av data du kan samla in, desto bättre. Registrera så mycket data som möjligt.  Bra experimentell design innehåller vad som kallas kontroll.  En av dina experimentella replikationer bör inte inkludera variabeln du testar för alls. I vårt gödselexempel kommer vi att inkludera en majsgröda som får ett gödningsmedel utan kväve i den. Detta kommer att vara vår kontroll - det kommer att vara den baslinje mot vilken vi kommer att mäta tillväxten av våra andra majsgrödor.  Observera alla säkerhetsåtgärder som är förknippade med farliga material eller processer i ditt experiment. Registrera dina data direkt i din tabell, om möjligt - det kommer att spara dig huvudvärken att komma in och konsolidera data senare. Vet hur man bedömer avvikelser i dina data. Det är alltid en bra idé att representera dina data visuellt om du kan. Plotta datapunkter på en graf och uttrycka trender med en linje eller kurva av bästa passform. Detta kommer att hjälpa dig (och alla andra som ser grafen) att visualisera mönster i data. För de flesta grundläggande experiment är den oberoende variabeln representerad på den horisontella x-axeln och den beroende variabeln är på den vertikala y-axeln. Hade du rätt i din hypotes? Fanns det observerbara trender i uppgifterna? Träffade du några oväntade data? Har du några obesvarade frågor som kan ligga till grund för ett framtida experiment? Försök att besvara dessa frågor när du bedömer dina resultat. Om dina data inte ger din hypotes ett definitivt "ja" eller "nej", överväga att köra ytterligare experimentella prövningar och samla in mer data, eller skriva dina resultat upp med framtida riktningar för ytterligare forskning. För att dela dina resultat, skriv en omfattande vetenskaplig uppsats. Att veta hur man skriver en vetenskaplig uppsats är en användbar färdighet - resultaten av de flesta ny forskning måste skrivas och publiceras enligt ett specifikt format, ofta dikterat av stilguiden för en relevant, peer-reviewed akademisk tidskrift.
Välj ett specifikt ämne. Isolera dina variabler. Gör en hypotes. Planera din datainsamling. Utför ditt experiment metodiskt. Samla in dina uppgifter. Analysera dina data och kom fram till en slutsats.