Title:*簡潔で簡潔でわかりやすいタイトル
例:”池の水で見つかった無脊椎動物の種類”
はじめに:(答えられる問題や質問を述べる)
例:”池の水で見つかった無脊椎動物の種類”
はじめに:(答えられる問題や質問を述べる)
*あなたは何の質問に答えようとしていますか？
*すべての実験が質問で始まるわけではなく、いくつかは観察で始まり、質問はさらなる観察から発展する
*予備的な観察や主題に関する背景情報を含: どのように多くの異なる種類の昆虫が池の水で発見されていますか？ 池の場所はそこに住む昆虫の種類を変えますか？ 水質は生物の数に影響を与えますか？
仮説：
*問題の可能な解決策または観察の説明を書く
*この可能な解決策が完全な文であることを確認してくださ
*ステートメントがテスト可能であることを確認し、帰無仮説を含めることもできます。例: 人口密集地域の近くにある池は、孤立した地域で見つかった池よりも少ない生物を持っています。
材料と方法：
*ラボで使用されるすべての項目のリストを作成します。 代替的に、材料は、手順の一部として含まれ得る。
例：池の水、ストレーナー、顕微鏡、フィールドガイド、ペトリ皿*あなたが短い要約として研究室で何をしたかを説明する段落（完全な文章）を書きます。 従属変数と独立変数を含めます。
例: 各池から水を採取し、顕微鏡下で調べた。 フィールドガイドは、見つかった生物の種類を識別するために使用され、数の推定が記録されました。
操作変数は池の場所であり、応答変数は生物の数です。 P>
Results(Data):
*このセクションには、プロシージャ中に収集されたデータテーブル、観測値、またはその他の情報を含める必要があります。
*テーブルやチャート上にデータを整理します。
*グラフとチャートは適切にラベル付けする必要があります（XとY軸）
*この時点で推論を行う説明しないでください。結論：*あなたの仮説を受け入れるか、または投影します。
*あなたが実験室からのデータを使用してあなたの仮説を受け入れたか、または拒否した理由を説明します。
*データの要約を含める-平均、最高、最低。.読者があなたの結果を理解するのを助ける等。 ここでデータをコピーしないようにしてください、あなたは要約し、キー情報を参照する必要があります。
*あなたが一つのことをリストするそれが現実の状況にどのように適用されるかを学び、説明します。
*データの収集で発生した可能性のあるエラー（実験エラー）を議論し、実験を改善する方法を提案する。>>><<
画像クレジット：clkerによる化学ラボ
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