即ち 、 対照 実験 と は 、 よう な 1 因子 実験 の こと で ある 。

この よう な 実験 デザイン によって 、 「 特定 の 一つ の 観点 や 因子 の ” 有無 ” が 、 効果 の 有無 に つながる か 否 か 」 が 鑑別 出来る 。

対照 実験 の 結果 の 解釈 について 、 科学 哲学 者 の 戸田 山 和久 は 、 「 四 分割 表 」 （ 統計 学 で いう ところ の 2 × 2 分割 表 の 1 種 ） という 表 を 用い て 解釈 する と わかり やすい と 述べ て いる 。

） 尚 、 「 独立 性 の 検定 」 という 観点 から は 、 科学 哲学 者 の 戸田 山 和久 は 「 四 分割 表 」 を 「 対照 実験 」 の 観点 に 限っ て 説明 し て いる が 、 統計 学 における 2 × 2 分割 表 は 、 属性 A （ 本 例 で は 、 因子 の 有無 ） 、 属性 B （ 本 例 で は 効果 の 有無 ） が それぞれ 2 つ の 階級 ( 水準 )( A 1 , A 2 , B 1 , B 2 ) を 持つ という よう な 問題 において 、 属性 A と 属性 B の 独立 性 を 検定 する と いう より 一般 の 問題 を 取り扱う こと が 出来る （ 属性 Ａ が 原因 で 、 属性 Ｂ が 結果 で ある 必要 は 必ずしも ない ） 。

そこで 、 （ 一つ の 因子 に対する ） 介入 の 強 さ と 効果 判定 の それぞれ を 多段 階 に し た 一 因子 実験 という 考え方 が 出 て くる 。

一 因子 実験 において も 、 実験 条件 （ 介入 の 強 さ , 横 軸 ） と 効果 判定 （ 効果 の 強 さ , 縦 軸 ） に 取り 、 適切 に 象限 を 分ける と 、 四 分割 表 の 考え方 で ある 程度 理解 可能 で ある 。

科学 的 な 実験 において は 、 適切 な 方法 で 「 実験 条件 を 振る 」 こと 「 条件 出し 」 を する こと が 必要 と なる 。

例えば 、 「 大砲 の 射出 角度 を ０ 度 から 90 度 まで １ 度 刻み で キザ み 、 最も 砲弾 の 飛行 距離 が 長い 条件 を 見 出 だす 」 、 「 培地 の 組成 成分 として 様々 な もの を ためし 、 細胞 が 最も よく 育つ 組成 を 見つける 」 、 「 乳牛 の 品種 として 、 ホルスタイン 、 ジャージ の どちら が 沢山 牛乳 を 出す か を 調べる 」 といった 実験 は 「 条件 出し 」 の 一 例 で ある 。

「 条件 出し 」 に は 、 「 実験 条件 」 （ 因子 ） と 「 評価 観点 」 が 少なくとも 定め られ て い なけれ ば なら ない 。

この よう な 考え方 の 根底 に は 、 「 条件 出し 」 は 、 「 評価 値 （ 実験 データ ） を 、 実験 条件 に 基づい て 比較 する 」 という 基本 的 な 考え方 が ある 。

検討 する パラメータ の 数 が 多く なれ ば 多く なる ほど 、 パラメータ の 刻み 方 が 多く なれ ば 多く なる ほど 「 組み合わせ 爆発 」 と も いえる 様 な 現象 が 起こり 、 評価 す べき 「 実験 条件 の 組み合わせ 」 が 膨大 と なる 。

条件 を 振る 際 に は 、 「 実験 条件 の キザ み 方 」 も 問題 に なる 。

「 実験 条件 の キザミ 方 」 という の は 、 「 どの 条件 を 細かく 振る か 」 といった 事柄 を 指し示す 概念 で 、 初等 的 な 理解 として は 、 と いっ た こと が よく 言わ れる 。

0 人 = 1 回 , 1 人 = 1 回 , 2 人 = 4 回 , 3 人 = 6 回 , 4 人 = 8 回 , 5 人 = 7 回 , 6 人 = 6 回 , 7 人 = 5 回 , 8 人 = 3 回 , 9 人 = 1 回 この とき 、 「 H 1 : 甘 城 ブリリアントパーク の 平日 の 来場 者 数 は ポアッソン 分布 に 従う 」 と 言える か ？ 科学 的 な 考察 を 加える ため に は 、 統計 的 な 有意 差 を 得る ため に 必要 な 実験 例 数 の 設定 ,,,,,,。

科学 的 な 考察 を 加える ため に は 、 実験 データ を 適切 な 可視 化 手段 にて 可視 化 さ れる こと が 必要 と なる ,,,,,,。

特に 萌芽 的 な 研究 において は 、 「 ある程度 幅 を もっ た 実験 結果 でも 取り込める よう な 体系 を 作り 、 実験 で パラメータ を 抜き出し 、 外 挿 によって 近 縁 の 系 に対して 予測 を 立てる （ 所 謂 「 合わせ こみ ） 」 という 手法 が よく とら れる 。

科学 的 な 方法 を 実行 する 上 で は 、 調べる べき 対象 へ の 知識 、 それ 以前 の 基礎 的 な 知識 など が 要求 さ れる が 、 この よう な 知識 面 以外 に 、 「 対象 に 影響 を 与える ドミナント な 支配 法則 を まず 考慮 し て 概略 の 傾向 を 数値 的 に 掴む こと 」 「 実験 ノート を きちんと つけ られる こと 」 、 「 一定 の 計算 力 、 論理 的 な 思考 力 」 など の 知識 面 と は 異なる 素養 、 具体 的 に は スキル や 評価 項目 が 存在 する と 考え られ て いる 。

何故 なら ば 、 少なくとも 、 検証 可能 な 問題 に ブレーク ダウン し て 、 実験 手順 を 定める こと が 出来 なけれ ば 、 実験 すら 行え ず 、 したがって 、 部分 的 な 結果 すら 得 られ ない から で ある 。

多少 の 背伸び を し た として も 実験 手順 を 定める こと も 、 テクニシャン 的 に 実験 を する こと も 到底 でき ない よう な 身の丈 に 合わ ない 本質 論 を 論じ た がる 人間 の こと を 、 「 本質 病 」 と 揶揄 する 言い方 が ある （ 学界 の 俗語 ） 。

一つ の オーソドックス な やり方 は 、 「 誰か が ある 方法 で 銅 について 研究 し た ので 鉄 で 同じ 方法 を 試し て みよ う 」 「 誰か が 、 ある 方法 で 牛 について 研究 し た ので 豚 で 同じ 方法 を 試し て みよ う 」 といった 具合 に 過去 の 研究 の 実験 条件 の 一つ を 変え て 、 どの よう に 結果 が 変化 する か を 調べる 、 より 一般 に は 「 系 や 手段 を 変え て 比較 する 」 こと で 研究 テーマ を 見つける 方法 で ある 。