上文[1]从开始从事科学研究后会遇到的情况入手，提请你关注“思考与动手”问题。本文谈谈科研结果与立题的问题。大学教育给许多人的烙印是，科学是逻辑性极强的，谁先谁后是计划好的且有条不紊的。然而，不少成功人士会告诉你，许多科学发现其实是意外的，是不可预见的。“眼下的实验结果也许就正是我们要的结局”，这种想法是值得赞许的，且也有利于成功。这种不可预测的特点正是科学研究为什么总是令人兴奋的原因。想象力和多维思考不仅在艺术中而且在科学中也是重要的。这当然不是要低估科学的严格性、观察性和仔细分析的重要意义，值得你关注的是永远不要忘记寻找和思考科学中那些不可预见的事物。

研究之初别忘了决定你试图解决或回答的课题或问题是什么。这看起来是那么显而易见，让人感到用不着特意一提。但是，经常发生的事是，在许许多多的实验细节之中，你可能已把最初的目的忘得一干二净。所以，记住只要可能的话，做最简单的实验，它常常会给出最说明问题的结果。许多科学家在他们为了得到科研经费而开始填写正式的项目申请书时，就已经开始设计最关键的实验。在项目建议书中，必须清楚地描述（因此也须思考清楚）课题的假说、研究目的和问题，然后以十分逻辑的顺序讨论清楚如何用实验来检验或得到研究结果。当然，对于每一个实验，都应该用这种方式进行构想。

许多研究项目涉及到“大问题”和“小问题”，这就是说总的、长期的目标往往被分为一系列的实验。这些实验既可能是对假说某个方面的检验，也可能给出项目的必要的背景性工作。在列出这些问题后，弄清楚这些问题可否从实验上检验，是十分必要的。有些问题太大了，以至于在一个研究项目中你根本不可能给出答案，比如说，“大脑是怎么工作的”，这样的题目需要你终生研究。可是这样的题目又可以用一小步一小步的成功，来接近最终答案。在另一方面，即使最简单的科学问题，用特定的系列试验也可能得不到答案，导致这个结果的原因可能很多，如不合适的实验设计、过多的约束变量以及缺乏必要的工具。这种问题最容易出现于复杂系统中，例如生物体、生态系统和大范围地理问题。在这种系统中，通常必须给出一些必要的假定，以便设计实验。这些假设也不会总是对的。在为了检验一个特定的假设而设计“清晰”实验时，所遇到的最大挑战是不可控的变量或潜在的约束变量。为了面对复杂系统，常常必须做一系列的实验。在决定“这个实验不可能回答你的问题”、“这个问题是处理不了的”以及“这个系统太复杂了”之间，经常会有一个很好的平衡。在实际操作时必须找到这个平衡。有时你的实验虽然不能给出完整的答案，但对此却提供了潜在的有价值的贡献。对局限性的认识（以及在从数据中得到结论时考虑这些局限）肯定要比你简单地决定不做实验更为合适。实验总是要做的。一个通常的例子是利用基因修饰的实验动物。在动物中取掉某个基因，为分辨其功能及基因产物的重要性，提供了有价值的方法。但基因法会因被污染而提供虚假的结果。尽管所有的影响因素都必须被排除，最终，这类实验被证明是非常有价值的。（待续）