解析と実験

質問

私は現在研究で解析と実験を行っています。
実験は解析モデルの妥当性を検証するのもと位置づけて行っておりましたが，解析モデルの結果と異なる結果となってしまいました。
これでは解析モデルの妥当性を検証できません。
このように実験結果と解析結果が異なる場合，どのように論文をまとめればよいのでしょうか。

回答よろしくお願いします。

回答No.1

totototo10 · ベストアンサー

どのような実験を行なったかはわかりませんが

～という結果を、予想(期待)される結論として
～という工程で実験を行なった結果
～という予想と異なる結論になりました。

でいいんじゃないでしょうか？

大事なのは
どのような方法で、どんな結論が出たのかということですから
解析モデルの妥当性を実証する実験であったにせよ
「今回のやり方では、このモデルの妥当性を実証できません！」
という結論でもかまわないと思います。
ただ
準備、工程、結果、検証、今後の課題
は、しっかり考える必要はあると思います。

補足

質問者のjunjun2027です。

回答ありがとうございます。
おっしゃる通りだと思います。しかし今回の実験は企業との共同実験であり，実験体(実物)，実験場所等はすでに企業が用意してあり，実験体，また場所等の制約により準備や工程は考える余地がほとんどありませんでした。
また，「今回のやり方では、このモデルの妥当性を実証できません！」としてしまうと，解析で出た結果の信用性は失われ，解析を行う意味がなくなってしまうように思われます。

よろしければ私の考えに回答をいただけると幸いです。

回答No.2

noname#160321

まず第一に解析モデルと実験を結びつける「論理」(時にはアルゴリズム)が正しいかどうかが問題です。
もし論理的にモデルと実験が一致しなければならないという結論が得られる場合、解析モデルはその現象を正しく表していないと言う結論になります。
その場合は正直に「失敗です」と言うか、あるいはやり直すのが「王道」。
「詭弁を弄する」という手もありますが。

補足

質問者のjunjun2027です．

回答ありがとうございます．
今回の実験体(実物)は非常に複雑であり，解析モデルはかなり簡素化してあります．(今以上に実験対象に近い解析モデルにすると解析ができない．)

問題としては実験体と解析モデルの固有周期が一致しないことですが，解析モデルの剛性を高めることで解析モデルの妥当性を示すことは間違っているのでしょうか．