現代科学で実証的研究方法。

経験的方法 に事実とそこに感謝をもとに調査「ハード（反論できない）データ。」 これとは別に、使用した研究の経験的方法 、科学的な方法を 、他の研究方法とは対照的に。 実証的研究方法は、「ハードデータ」によって得られたので、資金の高い内部一貫性と安定性izmereniya.Vこの状況、彼ら（計測器）科学的な調査をするために関与独立変数と従属変数の役割を果たしているが必要です。 その内部の一貫性と安定条件iosnovyvaetsya標準測定のおかげで、完全に信頼することができた結果、verifikabelnyh生産、すなわち。 そのような救済、消耗品「粗」と未検証情報場合は、測定手段が、今度は、さらに分析を行うために、高いか、かなり信頼性が高いことはできません。 この要件を満たしていない場合は、分散系に誤差がでクリープ、および曖昧なまたは誤解を招くような結果を得ました。 実証的研究方法は 、特定の法律をもたらすために、簡単であるイベントのセットに拡張することができる信頼性の高い、有効なデータを、生産科学研究の方法の妥当性と有効性に依存しています。 しかし、経験的データを分析するために使用される多くの理論的・実証的研究方法は、実験条件（グループ）の検索という、選択と配布を示唆しています。 実証的研究方法は、一般的には、必然的にもそれが困難な場所での正確な測定の使用に関連しています。 例えば、主に観測された又は知覚行動のパターン、自己報告、および他の心理的な現象を用います。 これらの措置は非常に正確であったことを主なもの。 そうでなければ、状況は、理論的・実証的研究方法はメリットが間違っています。 サイコメトリーを使用すると、研究者たちは、重要な課題に直面しています：

a）に失礼な測定のために利用可能であっても、最も先進的かつ信頼性の高いツール。

B）ならびに任意の心理的な測定は、直接、および間接的ではないという事実。

いかなる心理的特性を直接測定することはできません、彼らの疑惑行動の症状を測定することが可能です。 測定によって得られた情報は、変数の唯一の観測値です。 「真」の値は、常に不明のまま。 評価することのみ可能であり、この評価は、誤差の大きさに影響を与えます。

実証的研究方法は、実験が独立変数、従属変数および中間または余分な変数が存在することである影響を与えるいくつかの変数があります。 研究者の助けを借りて、パイロットスキームに含まれる第1の変数。 他の変数は、研究者を紹介しませんが、彼らは常に実験する必要があります - そして、彼らが制御する必要があります。 独立している変数、実験、またはこれらの条件の表示中に操作の可能性環境条件に関連付けられています。 従属変数と考えられているが、行動の成果に関連した、またはそれが表示されます。 実験の本質 - 環境条件と何が起こっているかの監視の変化、の同時制御（または影響を排除する）他の（外部）ACのそれらの影響。 おそらくパイロット計画の助けを借りて、または使用することにより、実験中の変数を制御する統計的手法を。

このように、実証的 科学研究の方法、 正確な実験のおかげで現代的な基礎科学を載っている、研究者が正確で動かぬ結論を出すことができます。