如何推論實驗結論(draw conclusion)?

推論實驗結論可能是既容易、又可能是很困難的能力，許多人都經常出錯! 

因為這涉及極嚴密的科學邏輯思維過程，一般人日常生活時根本不會以這方式思考問題。

要明白如何作出科學實驗的結論，你必須緊記以下數項:

1. 涉及的科學實驗類型屬需要進行假說(hypothesis)的實驗

        - 即是涉及解釋現象的實驗，而不是觀察不同因素之間關係的實驗

2. 假說中祇應涉及一項因素(即自變項)

        - 涉及兩項因素的話，科學上是無法作出作何有意義的結論的。

3. 作出假說(hypothesis)後，跟著會作出一些實驗的預測(prediction)

        - 預測不是估計! 不是亂猜結果! 預測亦不是預計的結果。

        - 預測是用來方便出作結論。

4. 假如結果符合預測的話，我們會推出結論(這結論挺容易列出! 根本就是把假說重寫一次，在前面加「證實」兩字便可以。

5. 假如結果不符合預測的話，可能有兩個可能性:

  (1) 實驗沒有出錯的話，結論一樣容易撰寫，在原假說前面加上「不」字便可以，嚴格來說，應加「不能證明」，而不是「不」。不過在中學階段，許多時候會簡化用「不」字，因為對許多同學來說，無法理解「不」與「不能證明」。例如:你覺得以下兩句有分別嗎?

        種子萌發不需要光

        無法證明種子萌發需要光

  (2) 如檢視後發覺實驗設計或操作出錯，便沒有任何結論可言!

         - 但中學生的實驗報告中經常列出許多誤差及錯誤，但最後又有實驗結論! 實際操作時根本不會發生。坦白說，真正做科學研究的人，如發現實驗出錯的話，根本連實驗報告也不會公開!

重要提示: 還有一項非常重要，科學的結論一定要非常準確，不會有多於一項可能性，才是標準的科學結論。

以下是標準的科學結論的流程:

結果(1)------>結論(1) (沒可能有多於一個結論。即使有，那是由結論(1)再引申出來的)

以下的狀況不可能發生於真正的科學實驗:

結果(2)，結論可能是(3)，可能是(4)，可能是(5)…..

你說，可能連進行實驗的你，也無法羅列所有可能性，你的所謂結論又有多準確?

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我們用以下的例子來作說明。

 如果祇希望理解以下題目的答案的話，你可以祇閱讀針對這題目的解說便可以，但如想清楚了解同類型題目(即是科學研究步驟)，你有需要閱讀以下的詳細解說。

以下的實驗研究的是光對洋葱萌發的影響。

假說是: 洋葱萌發需要光 (注意，祇有一項，水分不是研究因素，因兩者皆有水分)

預測是:

假如洋葱萌發需要光的話，

有光供應的洋葱便會萌發，而沒有光供應的洋葱便沒有萌發。

結果符合預期話的話，結論便是洋葱萌發需要光;

結果不符合預期的話，結論便是洋葱萌發不需要光(嚴格來說是無法證明洋葱萌發需要光!)

根據以上的說明，你能否知道以下兩題目的答案?

1. 若一星期後兩個燒杯內的洋葱萌發，你可得出甚麼結論?

A.      洋葱萌發不需要光。

B.      洋葱萌發不需要水。

C.      洋葱萌發不需要水或光。

D.     沒有結論。

答案是B。答案很明顯，因為不符合預期。

2. 若一星期後兩個燒杯內的洋葱均沒有萌發，你可得出甚麼結論?

A.          洋葱萌發不需要光。

B.          洋葱萌發不需要水。

C.          除光及水外，洋葱的萌發還需要其他因素。

D.         沒有結論。

答案是 D。留意，以上的預測根本沒有題目所說的狀況(即沒有兩者皆沒有萌發這預測)，所以很簡單，答案就是沒有結論!

簡單的解釋如下:

以上的結果(即兩者皆沒有萌發)，根本連洋葱萌發是否需要光也無法證明，因此選項C的寫法本身便是錯的，因選項C是假如光是其中一項萌發所需因素。

複雜的解釋如下:

你是否仍在疑惑，為何會沒有結論呢? 你會不會想，任何結果總應該有個結論才對? 是不是?

以上不是曾說，假如有許多可能性的話，於科學實驗結論上來說，那是沒有意義的! 

說回以上的實驗，假如結果是兩者皆不會萌發，你覺得可列出多少可能性?

1. 除光及水之外，還有其他因素(題目的選項之一)

2. 其實以上的實驗根本便無法證明洋葱萌發需要光(因為洋葱沒有萌發，沒有符合預期)

3. 可能水不足夠

4. 可能洋葱死亡了

5. 可能實驗時的溫度太低了(較列出其他因素佳)

6. …..

注意:

1. 科學的結論是用來讓其他科學家作為進行跟進實驗的依據，這麼多可能性的所謂結論，對科學家而言是沒有任何意義的。

2. 還有一項，科學結論從來都沒有「不」這個字的，嚴格來說真的祇有「無法證明」。科學實驗永遠無法百分百證明不存在的事實。舉個例，有關禽流感人傳人的研究，你會聽到真正科學家表達的時候，祇有以下兩個情況:

   (a) 已證實禽流感人傳人  或

   (b) 無法證實禽流感人傳人

        很不幸，一般人聽到「無法證實禽流感人傳人」這句話的時候皆會非常困擾，要求科學家說清楚指的是禽流感是不是已人傳人(是或不是)

 看不明白?你需要進行多些練習才容易掌握，畢竟對中學生而言，進行的實驗不多，以上的說明是有點抽象。憑抽象的概念進行推論，是個不簡單的過程。在大學修讀研究院的學生倒是天天也在做實驗，才能真正掌握!

如何撰寫實驗結果的結論

其實撰寫實驗結論較想像中容易，但許多同學因為習慣了把書本內的資料當作答案，反而導致出錯!

撰寫實驗結論，根本不用參考任何書本，祇需要看清楚實驗結果便可以!

當然，如實驗結果表達得模糊不清的話，便無法有效撰寫正確的結論。

簡單而言，撰寫結論(draw conclusion)祇是根據實驗結果而作出的推理而已。

已知: 葡萄糖 + 氧 ---> 二氧化碳 + 水

試看看以下實驗結果:

組	裝置	結果
A	葡萄糖液 + 酵母菌(yeast)	有氣泡(bubble), 令石灰水(lime water)變混濁
B	葡萄糖液 + 已煮沸酵母菌	沒氣泡，石灰水保持清晰
C	葡萄糖液 + 水	沒氣泡，石灰水保持清晰
D	水 + 酵母菌	沒氣泡，石灰水保持清晰

根據以上的實驗結果，以下哪些是正確的結論?

1.      葡萄糖液加酵母菌會產生氣泡。

2.      葡萄糖液加酵母菌會產生二氧化碳。

3.      葡萄糖不會自然地產生二氧化碳。

4.      活的酵母菌可令葡萄糖產生二氧化碳。

5.      活的酵母菌內含有一些物質，可令葡萄糖產生二氧化碳。

6.      活的酵母菌內含有酶(enzyme)，可令葡萄糖產生二氧化碳。

未說明答案前，你必需清楚:

(1)   單獨一組實驗結果，是無法作出任何結論的!

(2)   於科學探究上，兩組實驗結果中，裝置必需祇有一項差異，而結果不一樣，才能作出有意義的推論。

(3)   已知的知識不可當作推論。

以上各項「答案」如下:

1.      葡萄糖液加酵母菌會產生氣泡。

錯! 這句祇是把結果重寫一次。

2.      葡萄糖液加酵母菌會產生二氧化碳。

錯! 這句跟上一句差不多，氣泡可令石灰水變得混濁，證明是二氧化碳，是已知的知識。

3.      葡萄糖不會自然地產生二氧化碳。

錯! 這句是根據C組結果而來，屬對照裝置，證明葡萄糖液不會自然地產生二氧化碳。

4.      活的酵母菌可令葡萄糖產生二氧化碳。

對，根據A組及C組結果而推論出來的。

5.      活的酵母菌內含有一些物質，可令葡萄糖產生二氧化碳。

對，根據A組及C組結果而推論出來的，可進一步推論活酵母菌內含有一些物質，因為裝置內並沒有其他物質。但無法肯定是否酶!

6.      活的酵母菌內含有酶(enzyme)，可令葡萄糖產生二氧化碳。

對。但這是根據A組及B組結果而推論出來的。因為已知催化劑祇有兩種，一種是生物催化劑(酶)，一種是化學催化劑。溫度愈高，化學催化劑反應愈快; 相反，溫度太高的話，生物催化劑反而活性下降了。

 

你現在明白如何撰寫實驗結論嗎?

如何數算數據

數算數據也有學問? 是的，科學的數據要讓人信服，數據才有意義的。

試看看以下數據:

組	每分鐘氣泡產生速率
A	10
B	100
C	200

你覺得以上哪組數據值得懷疑? C 組? 慢著，這要看你是如何數算的? 如果你是用肉眼觀察的話，那真的會令人懷疑，你不要跟我說你天生異稟，能準確每分鐘數算到200個氣泡! 別人看到你的報告時，誰知道你是不是天生異稟? 所以，你必須把數據控制在一般人可以觀察到的範圍，大概不超過150個是可以接受，這幾乎是極限了!

當然，如果你是用 儀器讀取的話，那可能是真的。但使用儀器也要注意， 所有儀器皆有其誤差值的。(儀器應該有標明的，誤差值之內的數值一般會視作沒分別，例如以下數據:

重量計:誤差0.2g

組	重量
A	10.0
B	10.4
C	10.2

組 A 跟 C 祗相差0.2，應不視作有差異的! B 組跟 C 組也相差0.2，所以B組跟C組也不視作有差異!

那有問題了，哪 A 組跟 B 組算不算有差異? 答案是算的!

如何解釋實驗結果

實驗結果的解釋其實有可能錯的!但許多同學也認為這樣不太合理，這是因為過往太著重教科書內的知識，認為解釋(即答案)祗應有一個，既然祗有一個，便一定是對!

但真正的探究實驗，解釋實驗的結果其實祗是一項推測而已，要驗證實驗解釋是否正確，許多時要進行其他實驗才能證實。

舉個例子，參考以下結果:

陽光強度	植物光產生氣泡速率( /min)
1	10
2	20
3	30
4	40
5	50

根據報告結果，陽光強度與植物產生氣泡速率成正比，由於產生氣泡速度可視為是光合作用速率，因此陽光強度愈高，光合作用速度便愈快。(這是描述實驗結果)

但為什麼陽光強度愈高，光合作用速度便愈快? 這便需要你解釋這一實驗結果!

你一定以為這結果很容易解釋，當陽光強度愈大時，光提供較多光能，光合作用速率愈較快。(標準答案呢!)

慢著，假如你不懂得光合作用機制，你可會祗得一個解釋?(試把你想像成是許多年前的科學家一樣)，可能你會如下解釋:

當陽光強度增加時，溫度也一樣增加，溫度增加，化學反應速度也跟著增加，這很正常! 而光合作用肯定是一項化學反應，因此，陽光強度增加時，溫度增加，光合作用速率便增加了! 很合理吧?

來到這裡，可能你開始有點迷茫了，以下2個解釋也挺合理呀!

解釋1, 陽光強度增加，光度增加，提供較多能量，因此光合作用速率增加。

解釋2, 陽光強度增加時，溫度增加，分子間動能增加，反應速率增加，因此光合作用也跟著增加。

當然，現時我們知道解釋(1)才是真正的主要原因。但解釋(2)又錯在那裡? 你又可以想想，從前的科學家是如何估計解釋(1)才是真正的原因。(是接著做一連串的實驗呢!)

備註: 其實解釋(2)也不可以算錯，在某一範圍溫度下，溫度的影響是有的，但超過其一溫度，光合作用的速率便不會比正比例地(相對溫度而言)增加，顯示另一因素(即光能)才更重要!

解釋假說

雖然未必是必需，但有時仍會在實驗報告中解釋你是如何想出實驗中的假說(hypothesis)的。

因為相同一個現象，可能你想出了許多的假說(即解釋現象的理由)，但選擇證明其中一個假說，總有一個原因吧!

通常這些原因，你認為可能是以下什麼原因?
1. 較易證實
2. 較合理?(但所有假說應該也是合理的!)
3. 成本較低?
4. 其他?

不是說笑，以上(1)及(3)，皆可能是原因!

但假如你想不到許多解釋呢? 撰寫實驗報告時，你仍要解釋你的假說(hypothesis)，令人明白為何你會這樣理解某一現象。

例如，你觀察到有人煮菠蘿炒手肉時，要先把菠蘿混和牛肉一段時間後才加熱，你如果解釋這現象?

你可能用?的概念來解釋，但為什麼? 為什麼你有這樣的想法?

要記著，科學為腦的鍛鍊便是不斷問為什麼，鍛鍊自己的任何事件背後總有一個理由!

如何描述趨勢

好的描述趨勢準則是: 任何人根據你的描述也能繪出相同的曲線圖。

試試描述以下不同曲線圖的趨勢:


(A) 當X上升時，Y的數值跟著上升，直至X達到一定數值後，Y便不再改變。
(B)當X是0時，Y也是0; 當X上升時，Y隨著增加， 直至X達到一數值時，Y的數值便不再增加，一直維持不變。

你認為以上(A)或(B)的描述，更能準確描述上圖的曲線趨勢?

答案是(B)
(A) 描述不足之處，起碼有以下:
(1) 無法知道初值的關係，即X數量是0的時候，Y是多少?
(2) 當Y不再改變指的是什麼?是數值不再變化?還是增加速率不再發生變化?

上圖刻意用X及Y表示，以免你受到既定的已知「事實」誤導而作出錯誤的描述。

試看看以下例子:



根據上圖，你會得出以下那些趨勢描述?
(1) 陽光愈大，強度愈大，光合作用速率愈快。
(2) 陽光強度太大時，光合作用速率會變慢。

以上第2項趨勢描述是錯的，或者應該說是不能直接由上圖中得知。
祗在有限光強度下，陽光強度愈大，光合作用速率會愈怏。
根據上圖，陽光光度增加時，光合作用速率沒有變慢，一直維持最高水平，雖然實際上，是真的會下跌的。

上圖可能是最容易描述的趨勢圖，試試以下多類趨勢圖，你又能準確描述嗎?

好的實驗結果描述法

何謂好的實驗結果?

首先你先要理解，科學家通常不希望浪費時間。因此，好的方法實驗結果描述最好具備以下條件。

1. 能祇看實驗結果便能大致清楚實際的目的設計及結果。
2. 不需要在實驗報告中不同位置查找才能知道實驗的設計(譬如用什麼自變項及依變項)
3. 必需記錄原始數據，適當時候要作些計算。讓別人可更快判斷你的實驗數據的可信性。
4. 必需具標題，使人立即清楚實驗目的。

以下是一個示例，有關光強度對光合作用速度的影響。

裝置 光合作用速度
1 30
2 40
3 50
4 60
以上的結果描述有何問題?如果總分是5分的話，你認為可獲多少分?

是零分!(雖然以上的結果常見於科學科試題)

單看以上的結果，完全不清楚實驗是如何設計的!不清楚實驗設計，無法判斷結果是否可信! 以上的結果，連最起碼的自變項也沒有!也不知道是否原始數據?(沒可能一個裝置祗有一個數據吧?)

至少，以上的結果表達應該如下表達:
光強度 產生氣泡速度(個/分鐘)
1 2 3 平均
1 28 32 30 30
2 35 40 45 40
3 50 48 52 50
4 40 80 60 60

當然，以上的結果仍有一些問題，譬如不同的光強度是如何提供的?你能想出多少種提供不同光強度的方法?
不過，你有否察覺，以上某些數據的確有些問題?這正是為何你要列出原始數據的原因。