牛津字典对科学方法的定义是：具有17世纪以来自然科学特征的方法或程序，包括：系统观察、测量和实验，及对提出的假说进行规划、测试和修正。
一千年以前，Alhazen论证了提出问题和验证问题的重要性，1638年Galileo在他的《Two New Sciences》中提出了这个方法。现代的科学方法基于二十世纪的假说-演绎模型，随着时间的流逝，在知识积累的基础上，科学在研究主题上发展出更为复杂的理解，科学方法也得到了重要的修正。科学方法这个模型可以被看做是科学革命的基础。
科学方法论是研究现象（科学研究）、获取新知识（学习）或纠正和完善知识体系（升级操作系统）的技术手段。
为达到科学这个目的，研究的实验证据或实测证据必须经得起精密推敲。
科学方法是一个持续循环的过程。往往以观察自然世界开始。
人类生来充满好奇心，总是对看到、听到的事情充满疑问，且经常对自然现象的发生和发展有自己的看法和解释，并提出假说。
好的假说推导的预期结果经受得住各方面的检验，并对自然做出深入观察。
一般来说，重复性实验是对假说最严格的测试，并以此收集可靠的证据。证据与预期之间的匹配程度，决定了需要对假说进行提炼、修改、扩展还是否定。一个假说如果能够得到很好的验证，那预示着假说”鲤鱼跃过龙门”，升级为理论。
科学方法就是科学的实现过程，是科学的研究方法也是科学本身。然而，实现科学方法的公式化很有难度。
虽然科学方法经常有固定的步骤程序，但它仅代表了一些普适的基本原则。不是所有的步骤在每一个科学探究中都出现，即使所有步骤都出现，它们的重要程度和出现顺序也不一定都一样。正如William Whewell(1794-1866)写到：创新、睿智、天才，是一步步实现的。
科学方法的全过程包括：推想（假说），基于假说得到逻辑结论（预期结果），基于预期结果展开实验以确定最初的假说正不正确。
首先：发现问题。这个问题可以是解释一个特定的现象，比如“为什么天空是蓝色的”，也可以是开放式的，比如“如何设计一款药物，用以治愈某种特定的疾病？”。从前人的实验、个人科学研究或个人主张以及其他科学家的工作中积累证据，并对这些证据做出评价。如果问题前人已经解决了，在前人证据的基础上又会发现新的问题。
在应用科学方法进行科学研究的过程中，发现并确定一个好的问题非常困难。问题好与不好直接影响了研究的最终结果。
其次：提出假说。假说的推想基础就是提出问题的知识背景。假说可以非常具体，比如：爱因斯坦的等价原理或者弗朗西斯克里克的“DNA促使RNA产生蛋白质”；假说也可以非常宽泛，比如：生存在未经探索的海洋中的不明物种。
统计假设是对数量的预计。例如，预计得某种疾病的人口数量。预计结果可以是一种新研制的药物将治愈患病人口中的一部分。与统计假设相关的术语是解消假设和备择假设。
解消假设先假定统计假设是错误的，比如：新研制药物对疾病不起任何作用，任何对疾病的治愈功能仅来自于随机效应。研究者一般都希望证明解消假设是错误的。
备择假设就是期望的结果，比如：新研制药物比随机效应要好。最后一点：一个科学假说一定是可检验的，也就是说存在一个实验结果与预期冲突；否则，完全一致的检验结果对假说没有意义。
然后：预期。这个过程包括确定假说的逻辑结果，然后选择一个或多个预期进行进一步的检验。一个预期越不仅仅是偶然正确，在它实现后就越有说服力。如果预期的证据开始并不知道，那么这些证据就越有说服力，这是因为后见之明偏误（事后诸葛亮）。
在观念上，预期也必须将假说从其他相似的替代假说中区分出来。如果两个假说得到同一个预期结果，检验预期的正确性将不会为任何一种假说提供证据。
再然后：检验。
检验就是研究现实世界与预期结果是否相一致。一般通过实验来实现。实验的目的是确定现实世界与预期是否一致。如果相一致，假说的可信度增高；否则，降低。此两者之间的一致性不保证假说一定是真的，后期的实验可能会发现新的问题。
Karl Popper建议科学家们尝试伪造假说。比如：对那些最能产生疑问的实验进行调查和检验。如果一些测试由规避风险的实验得到，即使结果可以提供大量的好的证据也没有说服力。
设计实验时要尽量避免出现误差，特别是通过合适的科学控制。比如：医疗检验通常通过双盲测试来进行。参试人员，在不知情的情况下吃下测试样品，且测试人员也不知道参试人员吃下的是测试药物还是安慰剂。因为一些信息会作为暗示使人们产生认知偏差。
此外，即使实验失败了也不意味着假说是错误的。实验总是基于多个假设，比如：测试仪器工作稳定，辅助假设的失败也可能导致实验的失败。
最后：分析。包括确定实验结果和决定下一步的行动。
比较预期结果与解消假设，确定哪个能更好地解释数据。
如果实验能够多次重现，就需要进行一个统计分析，比如卡方检验。
如果实验证据否定了假说，就需要重新提出一个新的假说；
如果实验结果支持假说，但是证据说服力不足，那么就需要检验假说的其他预言。
一旦一个假说被强有力的证据证明，就可以提出新的问题来深入探讨这个主题。在这个过程中，来自其他科学家和实验的证据常常会被吸纳进来。基于实验的复杂性，需要很多重复实验来为回答问题提供足够的有说服力的证据，或者建立许多特定问题的答案来回答一个更广泛的问题。