仕事は？って聞かれて、研究職（まだ学生だけど）って答えると、研究者って何するの？とか、難しそうとか、頭いいんだねとかって言われる。
半分馬鹿にしているのかなと思うこともあるけどそれは置いといて、図らずも僕も科学者の端くれとなってしまったので、科学者が何をしているのかというのを考えてみる。
結論から言うと、多分科学者がやっていることは次の3つのうちのどれかだと思う。
以上。終わり。簡単w
僕の理解では、科学のプロセスはこの図一枚に収まる。
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Step 1. 関係性の発見
データを眺めて矢印を見つける。
例えば、テストの点数を上げる方法を知りたいとする。まずはどんな行動とテストの点が関係するのかを知るために、いろんな文献やデータを集めてくると思う。朝食を食べているかとか、よく寝ているかとか、トイレに行く頻度とか。それらとテストの点数を比較して（相関をとったり、テストできる人の共通項を見つけたり）、テストの点と関係ありそうなものを拾ってくる。これが統計的に有意であればとりあえずOK。観察というのが最適な表現かは分からないけど、色んなものの関係を観るという意味で。
ここでは「勉強量が多い人は（赤丸）、テストの点も高い（黄三角）」という結果が出たとする。矢印が両方向についているのがポイント。
Step 2. 因果関係の発見
対象をいじって矢印の方向を調べる。
これだけではまだ不十分。なぜなら「勉強量が多い（赤丸）から、テストの点が高い（黄三角）」（Step2 左側）と、「テストの点が高い（黄三角）から、勉強量が多い（赤丸）」（Step2 右側）という二つのうちのどちらかまだわかっていない。どっちが正しいか、またはどっちも可能性があるかというのを調べなければならない。つまり、矢印の方向を決めなければならない。
ちなみに、このどっちが原因でどっちが結果かというのがわかっている関係を因果関係という。ちなみにStep1は相関関係ということが多い（相関だけに限らないんだけど）。
じゃあ実際にはどうするか。考え方としては、「片方」を意図的に操作したときに「もう片方」に影響が出れば、「もう片方」の変化は「片方」を動かした結果なので「片方→もう片方」の因果関係が成立している、というもの。例で言うと、「勉強量（赤丸）を操作したときにテストの点（黄三角）が変化するか否か」。
じゃあ操作するって具体的に何するの？ってなると、することは勉強量を減らすか(図のa, または勉強しない)、増やすか(図のb, または勉強してなかった人にさせる)だけ。これでテストの点数に変化が出れば、因果関係あるってことで、変化が無ければ因果は無いってことになる。単純には。もちろん逆「テストの点（黄三角）を操作したときに（±20点で結果として返すとか?!）勉強量（赤丸）が変化するか否か」もすべきで、それで変化がでれば黄三角→赤丸の因果関係もあり得ると考える。
これが科学的研究法の概要で、またここまでやって初めて「勉強量を増やせば、(→)テストとの点が上がる」とか主張することができる。で、実際やっているのは
要は、矢印を見つけて、それがどっち方向かを調べる。基礎とかはStep 1だけでも成果になることがあるし、応用とかはStep 2だけをしていることもある（気がする）。あと、入れ替えるっていうのも思いついたけど、これも元あったものを引いて別のを足すのでこの範疇内かと。
実際は、Step 1の関係が直接的なのか間接的なのかとか、青四角の影響は無いのかとか、赤丸確実に減っているのか（隠れて勉強してないか）とか、前は見えた結果が次やるときに見えなかったりとか、赤丸を増やしても減らしても黄三角が減ってわけ分からんとなったりとか、実験条件が定まらなかったりとか、そもそも記録が取れないとか、難解な英語論文を読んだりとか、nを稼ぐためにたくさん実験しなければとか、書類書いたりとか、論文書いたりとか、プレゼン練習したりとか、機械が壊れたとか、２年間仕込んだ実験がパーになったりとか、もうお金無いとか、研究者の皆様は色々と考えるべきこととか気苦労が耐えない訳ですが。
分かりにくいかもしれませんが、自分の理解をつらつらと書いてみました。
ご指摘、反論、ご意見等あればお願い致します。
半分馬鹿にしているのかなと思うこともあるけどそれは置いといて、図らずも僕も科学者の端くれとなってしまったので、科学者が何をしているのかというのを考えてみる。
結論から言うと、多分科学者がやっていることは次の3つのうちのどれかだと思う。
- 観察
- 削減
- 追加
以上。終わり。簡単w
僕の理解では、科学のプロセスはこの図一枚に収まる。
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Step 1. 関係性の発見
データを眺めて矢印を見つける。
例えば、テストの点数を上げる方法を知りたいとする。まずはどんな行動とテストの点が関係するのかを知るために、いろんな文献やデータを集めてくると思う。朝食を食べているかとか、よく寝ているかとか、トイレに行く頻度とか。それらとテストの点数を比較して（相関をとったり、テストできる人の共通項を見つけたり）、テストの点と関係ありそうなものを拾ってくる。これが統計的に有意であればとりあえずOK。観察というのが最適な表現かは分からないけど、色んなものの関係を観るという意味で。
ここでは「勉強量が多い人は（赤丸）、テストの点も高い（黄三角）」という結果が出たとする。矢印が両方向についているのがポイント。
Step 2. 因果関係の発見
対象をいじって矢印の方向を調べる。
これだけではまだ不十分。なぜなら「勉強量が多い（赤丸）から、テストの点が高い（黄三角）」（Step2 左側）と、「テストの点が高い（黄三角）から、勉強量が多い（赤丸）」（Step2 右側）という二つのうちのどちらかまだわかっていない。どっちが正しいか、またはどっちも可能性があるかというのを調べなければならない。つまり、矢印の方向を決めなければならない。
ちなみに、このどっちが原因でどっちが結果かというのがわかっている関係を因果関係という。ちなみにStep1は相関関係ということが多い（相関だけに限らないんだけど）。
じゃあ実際にはどうするか。考え方としては、「片方」を意図的に操作したときに「もう片方」に影響が出れば、「もう片方」の変化は「片方」を動かした結果なので「片方→もう片方」の因果関係が成立している、というもの。例で言うと、「勉強量（赤丸）を操作したときにテストの点（黄三角）が変化するか否か」。
じゃあ操作するって具体的に何するの？ってなると、することは勉強量を減らすか(図のa, または勉強しない)、増やすか(図のb, または勉強してなかった人にさせる)だけ。これでテストの点数に変化が出れば、因果関係あるってことで、変化が無ければ因果は無いってことになる。単純には。もちろん逆「テストの点（黄三角）を操作したときに（±20点で結果として返すとか?!）勉強量（赤丸）が変化するか否か」もすべきで、それで変化がでれば黄三角→赤丸の因果関係もあり得ると考える。
これが科学的研究法の概要で、またここまでやって初めて「勉強量を増やせば、(→)テストとの点が上がる」とか主張することができる。で、実際やっているのは
- 観察 (Step 1)
- 削減 (Step 2)
- 追加 (Step 2)
要は、矢印を見つけて、それがどっち方向かを調べる。基礎とかはStep 1だけでも成果になることがあるし、応用とかはStep 2だけをしていることもある（気がする）。あと、入れ替えるっていうのも思いついたけど、これも元あったものを引いて別のを足すのでこの範疇内かと。
実際は、Step 1の関係が直接的なのか間接的なのかとか、青四角の影響は無いのかとか、赤丸確実に減っているのか（隠れて勉強してないか）とか、前は見えた結果が次やるときに見えなかったりとか、赤丸を増やしても減らしても黄三角が減ってわけ分からんとなったりとか、実験条件が定まらなかったりとか、そもそも記録が取れないとか、難解な英語論文を読んだりとか、nを稼ぐためにたくさん実験しなければとか、書類書いたりとか、論文書いたりとか、プレゼン練習したりとか、機械が壊れたとか、２年間仕込んだ実験がパーになったりとか、もうお金無いとか、研究者の皆様は色々と考えるべきこととか気苦労が耐えない訳ですが。
分かりにくいかもしれませんが、自分の理解をつらつらと書いてみました。
ご指摘、反論、ご意見等あればお願い致します。
