中文文章： 导致全方位科学思维模式转换的实验结果非常罕见。大部分的实验都是找出具体小问题的答案。科学知识是建立在无数的实验中不断积累的数据。在可测试的小范围内，选择特定的主题或未解决的问题。  例如，如果你想研究农业化肥，不要找寻这样的问题的答案，“哪一种化肥最适合植物生长？”世界上有许多不同种类的化肥和植物—一个实验无法总结所有的答案。设计实验更好的问题是“什么浓度的氮肥培育的玉米最大？” 现代科学知识非常广泛。如果你倾向于进行比较正式的研究，最好是在开始设计实验前，广泛深入地研究和学习与话题相关的知识。以往的实验回答了你想研究的主题的答案吗？如果答案是肯定的，有没有办法调整你的主题，以便回答以往的实验还没找到答案的问题？ 科学的实验是测试被称为变量的具体、可测量的参数。概括地说，研究人员进行一项实验是测试变量获得一系列的数值。进行实验的一个至关重要的事情是只改变你正在测试的具体变量（没有其他的变量）。 例如，在我们的化肥实验的例子中，研究人员将施用不同氮浓度的化肥种植多颗玉米树。他会给每颗玉米树提供数量“完全”相同的化肥。他会确保使用的化肥的化学成分除了氮浓度不同，其他都一样—比如，他不会给玉米树施用含有更高浓度的镁的化肥。他还将在每个重复的实验中的同一时间和同样条件的土壤里种植数量和种类完全一样的玉米树。 假设实质上是对实验结果的预测。它不能是盲目的猜测—恰当的假设应该是通过在选择实验主题时所进行的背景调查得出的假说。在你的同行对相同领域做出的类似的实验得到的结果的基础上提出你的假设，或者，如果你要解决的问题还没有得到充分研究，那就结合任何可以找到的文献研究和观察记录再提出假设。要记住，尽管你做了最深入的研究，最后得到的结果很可能会证明你的假设是错误的—这种情况下，猜想被证明“不”正确，你还是学到了更多的知识。 通常，假设使用的是定量陈述句。同时假设还将实验参数的测量方式考虑在内。关于我们的化肥实验恰当假设是：“每蒲式耳（约36.37升）玉米树施用1磅（0.45千克）氮肥比等量的玉米树施用不同含量的氮肥得到更大的产量。” 事先知道你要 “什么时候” 收集数据和收集“什么类型”的数据。在特定时间测量这些数据，在其他情况下，定期测量数据。例如，在我们的化肥实验的例子中，玉米树生长到一定阶段后，我们会测量玉米的重量（单位：千克）。我们会把玉米的重量和化肥的含氮量进行比较。其他实验（比如随着时间的推移，测量某一变量的变化），需要定期收集数据。  提前做好数据表是个不错的方法—记录时，你可以简单地将数值填入表格。 了解因变量和自变量的区别。自变量是我们做实验时控制的量，而因变量是由于自变量变动而引起变化的量。在我们的实验里，“含氮量”是“独立”变量，而“产量（单位：千克）”是“从属”变量。一个基本的表格会有位置填写两种变量随时间变化的数值。 做实验，测试变量。这差不多需要你多次进行实验和得到多个数值。在化料实验中，我们将种植多颗相同的玉米树，施用含氮量不同的化肥。一般，越广泛地收集数据就越好。尽可能记录更多的数据。  优秀的实验设计包含所谓的控制因素。重复的实验 “不”应该包括你测试的变量。在化肥实验中，我们会给其中一颗玉米树施用不含氮的化肥。这些都由我们控制—这将是我们测量其他玉米树生长状况的一个基准。 注意实验过程中所有危险材料的安全措施或处理方法。 如果可以，直接把实验数据记录在表格上——为你后期保存和总结数据省时省力。要懂得如何评估数据异常值。 最好是尽量直观地显示实验数据。用图表描绘数据，并用直线或曲线连接最适合的数值，把趋势显示出来。这样有利于你（和任何其他看图的人）对数据图形一目了然。多数基本的实验，独立变量用水平线x轴表示，因变量用垂直线y轴表示。 你的假设正确吗？数据中能否观察到变化趋势？你是否得到意想不到的数据？你有没有任何未解决的问题可能会成为将来的实验基础？当你评估结果时尝试回答这些问题。如果实验数据不能肯定你的假设是“正确”还是“错误”，考虑进行更多的实验和收集更多的数据。 写一篇全面的科学论文分享你的实验结果。懂得如何写一篇科学论文是一项有用的技能—大多数新研究的结果必须根据特定的格式编写和发表。

中文摘要：
选出特定的主题。 分离变量。 提出假设。 计划收集数据。 有条不紊地进行实验。 收集数据。 分析数据和归纳总结。