研究方法における仮説：調査の基礎
仮説は、テスト可能な予測です 2つ以上の変数間の関係について。これは、研究方法の重要な要素であり、研究の設計とデータ分析の基礎を形成しています。
それをあなたの研究の結果についての教育を受けた推測と考えてください。
仮説の重要な特性：
* テスト可能： 仮説を支持または矛盾する証拠を収集することは可能でなければなりません。
* 特定： 関連する変数とそれらの間の予想される関係を明確に述べる必要があります。
* 測定可能： 変数は定量化可能または観察可能でなければなりません。
* 改ざん： 仮説が間違っていることが証明される可能性がある可能性があるに違いありません。
仮説の種類：
1。帰無仮説（H0）： この仮説は、関係がないことを示しています 調査対象の変数間。多くの場合、それは研究の出発点であり、目標は、帰無仮説を *拒否する *拒否する証拠を見つけることです。
*例：「男性と女性の平均身長に違いはありません。」
2。代替仮説（H1またはHA）： この仮説は、が関係があることを提案しています 変数間で、多くの場合、関係の方向（正または負）を指定します。
*例：「男性は平均して女性よりも背が高い。」
3。方向仮説： この仮説は、変数間の関係の特定の方向を示しています。
*例：「学習時間の増加は、試験スコアの増加につながります。」
4。非方向仮説： この仮説は、関係があるが、方向を指定していないと述べています。
*例：「学習時間と試験のスコアの間には関係があります。」
5。単純な仮説： この仮説は、2つの変数間の関係を調べます。
*例：「喫煙は肺がんを引き起こします。」
6。複雑な仮説： この仮説は、2つ以上の変数間の関係を調べます。
*例：「学習時間の増加とより良い学習習慣が、より高い試験スコアにつながります。」
研究における仮説の重要性：
* 方向とフォーカス： それらは研究の明確な方向性を提供し、特定の質問に研究を集中させるのに役立ちます。
* テスト可能性： それらは、実験を設計し、データを収集して提案された関係をテストすることを可能にします。
* 解釈： それらは、結果を解釈し、結論を引き出すためのフレームワークを提供します。
* 進歩： それらは、特定の分野での新しい理論の発展と知識の進歩に貢献しています。
覚えておいてください： 仮説は事実や実証済みの真実ではありません。これは、証拠に基づいてサポートまたは拒否されることができる科学的調査の出発点です。
