* Définition des attentes: Une prédiction spécifie ce que vous attendez d'observer si votre hypothèse est vraie. Cela vous aide à concevoir l'expérience pour tester efficacement l'hypothèse.
* Clarité et focus: Une prédiction claire fournit une cible spécifique pour l'expérience, ce qui facilite l'analyse des résultats et tire des conclusions significatives.
* Tester l'hypothèse: En comparant les résultats réels de l'expérience à la prédiction, vous pouvez déterminer si votre hypothèse est soutenue ou réfutée.
* Diriger les recherches futures: Une prédiction qui s'aligne sur les résultats expérimentaux renforce l'hypothèse, tandis qu'une prédiction ratée indique que l'hypothèse nécessite un raffinement ou une modification.
un exemple:
Hypothèse: L'ajout d'engrais aux plants de tomates augmentera leur production de fruits.
Prédiction: Les plants de tomates traités avec de l'engrais produiront un nombre significativement plus élevé de tomates par rapport aux plantes sans engrais.
Expérience: Deux groupes de plants de tomates, l'un avec de l'engrais, l'autre sans, sont observés pour la production de fruits.
Analyse: La comparaison du nombre de tomates produites dans chaque groupe révélera si la prédiction était correcte, et donc si l'hypothèse est soutenue.
en résumé, Les prédictions sont essentielles dans l'expérimentation scientifique car elles:
* clarifier la question de recherche
* Guide la conception expérimentale
* Permettez des tests objectifs de l'hypothèse
* informer les instructions de recherche futures
