常用的科学方法归纳
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学术界对于科学的定义，至今没有一个大家公认的简明定义和说法，即使在不同版本的词典和辞书中，科学的定义也是公说公婆说婆。其原因大体上是因为科学是一个异常复杂的事物，涉及到科学哲学等很多问题。
但是，没法给科学下一个精确的定义，并不妨碍我们使用科学的方法去实践我们的理论，在这里对历史上出现的，如今还常常被我们用到的一些科学方法做一个简单的归纳，以便在今后的学习和实践过程获得一些启迪。
1.受控实验法：该方法于1590年由弗朗西斯·培根首先采用。
当我们研究某一课题的时候，实际情况往往十分复杂，结果通常是很多因素共同作用的结果——在这样的情况下，我们是无法做研究的。
所以想到了简化系统模型的方法：
（1）将众多因素设置为常量和无关变量，使得这些因素不会影响最终结果。
（2）定义自变量和因变量。自变量是实验假定的原因变量，而因变量实验假定的结果变量。
比如：苹果落地，如何使用受控分析法得出：v=v(初始值)+at的结论？
首先确定无关变量：大气浮力，地球自转和公转的影响，物体的性质和大小对下落速度的影响，风力作用……对于初始速度的选择，可以设置不同的实验组选择不同的初始值，所以初始速度也是无关变量。
其次，确定自变量和因变量：该命题中，自变量是下落物体的时间，因变量是下落的最终速度。
现在，受控实验法被广泛应用于社会学和经济学领域，用于建立众多的理论模型，再利用数理统计知识，建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式。
2.必要重复原则：这个理念是1665年，由罗伯特·玻意耳提出的，即是：所有的实验结果必须可以重复检验，这样才能确保其真实性。
显然只有可以重复检验的结果，在实践中才有意义，不解释。
3.采用随机化进行实验设计：
我们在基因上就已经被设计为带有偏见的动物，而且偏见和先入为主的观点会严重的影响我们对事物做出的判断以及我们对世界方方面面的体验。比如：男孩更喜欢汽车玩具，女孩更喜欢洋娃娃小熊等绒毛玩具，这样的差异在现代研究中，被认为是文化和玩具商的误导造成的结果。
绝大多数地方冲突，也是由于人类的偏见性思维造成的，不管是以色列与巴勒斯坦，还是印度与巴基斯坦；冲突中，对于谁挑起的矛盾，谁应该负责，谁应该作出让步，双方很少持有相同看法。
而随机化实验的目的，正是为了减少实验设计者和参与者的主观意识而造成的结论谬误。近乎所有需要实验的学科都引入了随机化理念。
4.可证伪原则——英国哲学家K.波普尔创立的科学哲学理论。
卡尔波普的证伪主义理论被称为现代所有科学发展的基本哲学理论。他认为，一切科学理论都是科学家的自由猜测和假设，是针对问题的试探性理论，是可错的，科学的标志在于理论的可证伪性。
可证伪主义对科学最大的贡献是它允许科学也包含错误，并承认科学要受到经验的局限性影响。科学实验，应是针对问题提出试探性的理论，并把理论交付经验检验，理论在检验中遭到证伪进而被淘汰，然后用一个新的更好的理论来替代旧理论。
卡尔波普理论在实践中也具有着巨大的指导作用，比如：
（1）大胆猜测：科学不是认识过程，是一个猜测过程。波普反对归纳法，认为归纳是从有限的事例推广到无限的定律，但是有限并不能证明无限。
（2）理论不能证实，只能证伪：证伪是指找出一个反例，从而否定理论使其不能证实。放之四海而皆准的真理是不存在的。
（3）区分非科学的分解标准：不能证伪的理论就是非科学的。比如：明天可能下雨也可能不下雨(不可证伪)，宗教神话(不可证伪)，一加一等于二(不可证伪)……这些都不是科学理论。
（4）提出了科学的增长试错法：1.提出问题；2.给出假设；3.从各种假设中筛选出逼真度最高的；4.新理论被证伪。
5.对照实验：始于20世纪30年代。
一般地，在研究某一课题时，我们都需要把实验分为实验组和对照组，实验组与对照组无关变量影响应该是相等、平衡的，所以，实验组与对照组两者的差异，可认定为是来自实验变量的效果造成的。
对照实验显然是非常必要的，它可以消除操作者的倾向性知识产生的影响。比如：我们需要研究很多大公司保持优秀业绩的原因所在，于是我们把20家公司的资料放在一起对比寻找共同特征，最极端的情况下，可能会得出这样一个结论：我们发现这20家公司都有大楼，于是我们认为公司的优良业绩是因为它们都有大楼——如果我们拥有一个对照组，里面包含了次优秀（较最优秀的公司稍逊色一点的公司，因为如果对照组是完全糟糕的公司，在这个例子中也是没有意义的）的20家公司，那么一定可以避免得出这个荒唐而毫无意义的结论。
6.双盲实验：始于20世纪50年代。
所谓双盲，既是指对于受试验的对象及研究人员都不知道哪些对象属于对照组，哪些属于实验组。只有在所有资料都收集及分析过之后，研究人员才会知道实验对象所属组别。该方法是对如上对照实验方法的改进和补充。
在医学、心理到社会科学及法证都诸多领域，都会用到双盲方法进行实验。
7.元分析：将多个研究结果组合的统计方法。
严格说，元分析是一种定量分析手段。它运用一些测量和统计分析技术，总结和评价已有的研究，其目的是为了凸显出某种单项研究显现不出的潜藏规律。该方法在1976年由美国学者格拉斯提出。
比如青少年心理与教育研究等社会学领域，因为研究课题具有较高的复杂性（影响结果的因素众多），采用元分析，是一种有效降低研究手段复杂度的方法。但是元分析的研究质量，和元分析所采用的文献检索可能存在片面性和数据的质量是正相关的，低质量的文献只能获得低水平的结论。
回顾人类的文明史，我们可以明显的感觉到文明的进程正在加速：从狩猎时代到农业时代，用了十几万年；从农业时代到工业时代，用了几千年；从工业时代到原子时代，用了两百年；而进入信息时代，仅仅用了几十年。
这种加速的巨大原因，是源于人类发明了一系列能够发明和发现新事物的系统方法，我们称之为科学方法。正是依靠这些方法，使得研究万物，创造新理念的速度成千上万倍的提高。可以说，科学方法是推动我们现代社会呈现指数级进步的原动力。
同时，技术的进步，又使得科学方法得到不断的改进和完善，比如计算机模拟技术的使用，就为我们创建理论和生成数据提供了便捷。
文/翠羽香凝
原文：http://www.apple4.cn/2012/09/commonly-used-scientific-methods-summarized/
左岸记：
任何理论或自然定律都不是最后定论。这一过程会一次又一次地重复下去。新的数据，新的观察和新的实验结果将不断出现，旧的自然定律将不断为更普遍的自然定律所替代，因为这些新的定律不但能说明旧定律所能解释的各种现象，而且还能说明旧定律所不能解释的一些现象。
有不少科学家仅仅根据很不充分的数据和很少一点实验结果（有时甚至一点实验结果也没有），便突然灵机一动，得出了有用的、合乎事实的论断。这样的论断，如果按部就班地通过上述理想的科学研究方法进行，就可能要用好几年的时间才能得到。
例如，凯库勒就是在邮车上打瞌睡的时候，突然领悟到苯的化学结构的。洛维则在半夜醒来的时候，突然得到了关于神经刺激的化学传导问题的答案。格拉泽却由于无聊地凝视着一杯啤酒，才得到了气泡室的想法。最为人知的则是17世纪的科学家与数学家牛顿有一天看到苹果落在地上，好奇心油然而生，才创立了万有引力理论。
然而这是不是说，一切都是凭好运气得来的，根本不需要动脑筋去思考呢？不，绝对不是的。这样的＂好运气＂只那些具有最好领悟力的人才会碰上，换句话说，有些人之所以会碰上这样的＂好运气＂，只是因为他们具有十分敏锐的直觉，而这种敏锐的直觉则是依靠他们丰富的经验、深刻的理解力和平时爱动脑筋换来的。