科学の推論とデータ解釈
科学の推論とデータ解釈では、観測・仮説・実験・結論のつながりを評価し、グラフや表から量的関係を読み取る。分野横断で、対照実験、誤差、相関と因果、有効数字が問われる。
規則
- 実験は独立変数・従属変数・統制変数を分ける。対照群がないと原因を特定できない。
- グラフは軸の量と単位、目盛り、切片、傾きを読む。傾きは変化量の比で求める。
- 誤差は絶対誤差と相対誤差を区別する。相対誤差(%)=絶対誤差/真値×100。
- 有効数字は計算結果を最も少ない桁に合わせる。途中計算では1桁多く保持する。
- 相関は因果を意味しない。交絡因子と無作為化を確認する。
例題
質量12.0 g、体積5.0 cm^3 の試料の密度を求める。密度=12.0/5.0=2.4 g/cm^3。体積の不確かさが±0.2 cm^3 なら相対誤差は0.2/5.0=4%。密度の不確かさは2.4×0.04≈0.1 g/cm^3 なので、2.4±0.1 g/cm^3 と書く。
実験計画
仮説は「操作する量」と「測る量」を明示して書く。結果の解釈では、測定範囲外への外挿を避け、再現性とサンプル数を確認する。表は単位付きで整理し、異常値は理由を検討する。
罠
- 単位をそろえずに計算する。
- グラフの外挿を測定範囲内の結論と同等に扱う。
- 平均値だけを見てばらつきを無視する。
- 相関があるデータから直ちに因果を主張する。