ステップ4：実験を行う
多くの人は、実験を実験室で行われるものと考えています。これは真実かもしれませんが、実験には実験室の作業台、ブンゼンバーナー、または試験管を含める必要はありません。ただし、特定の仮説をテストするように設定する必要があり、制御する必要があります。実験を制御するということは、1つの変数だけが調査されるように、すべての変数を制御することを意味します。独立変数は、一方で、実験者によって制御され、操作だものである従属変数ではありません。独立変数が操作されると、従属変数の変動が測定されます。私たちの車の中でたとえば、独立変数は車体の形状です。従属変数（車のプロファイルの効果として測定するもの）は、速度、燃費、または車にかかる空気圧の量の直接的な測定値である可能性があります。
実験を制御するということは、制御グループと実験グループを持つように実験を設定することも意味します。対照群では、実験者が自分のテスト結果をベースライン測定値と比較できるため、これらの結果が偶然によるものではないことを確信できます。たとえば、前述のパスツールの実験では、パスツールが湾曲した首のフラスコのみを使用した場合はどうなるでしょうか。彼は、フラスコ内でのバクテリアの成長の欠如がその設計によるものであることを確かに知っていただろうか？いいえ、彼は実験群の結果を対照群と比較できる必要がありました。パスツールのコントロールは、首がまっすぐなフラスコでした。
次に、空気抵抗の例を考えてみましょう。この実験を実行する場合は、少なくとも2台の車が必要になります。1台は流線型の鳥のような形で、もう1台は箱のような形です。前者は実験グループであり、後者は対照グループです。他のすべての変数（車の重量、タイヤ、さらには車の塗装も）は同じである必要があります。線路や線路の状態も可能な限り管理する必要があります。
ステップ5：データを分析して結論を導き出す
実験中、科学者は定量的データと定性的データの両方を収集します。その情報に埋もれているのは、うまくいけば、仮説を支持または拒否する証拠です。満足のいく結論に達するために必要な分析の量は、大きく異なる可能性があります。パスツールの実験は、ブロスの外観に関する定性的な観察に依存していたため、彼の分析はかなり簡単でした。場合によっては、高度な統計ツールを使用してデータを分析する必要があります。いずれにせよ、最終的な目標は、仮説を証明または反証し、そうすることで、元の質問に答えることです。
