1。既存の知識に基づく：
- 仮説は薄い空気から出てきません。既存の知識、観察、および以前の研究に根ざしています。あなたは単にランダムにアイデアを捨てているわけではありません。あなたはすでに知られていることに基づいています。
2。関係を予測します：
- 仮説は、物事がどのように接続されているかについての特定の予測を述べています。たとえば、「肥料の量を増やすと、植物の成長が増加します。」これにより、肥料と植物の成長との明確な関係が確立されます。
3。テスト可能で偽造可能：
- 仮説の重要な特徴は、テスト可能でなければならないということです。実験を設計するか、データを収集して、仮説が当てはまるかどうかを確認できます。 また、偽造可能である必要があります。つまり、それが間違っていることを証明する可能性があります。 これは科学的プロセスにとって重要です。
4。具体的で測定可能：
- 良い仮説は正確で明確です。 「肥料は植物の成長に役立つ」と言う代わりに、「週に10グラムの窒素ベースの肥料を追加すると、肥料のない植物と比較してトマト植物の高さが20％増加する」と言うかもしれません。
このように考えてみてください：
* 推測： 「今日は雨が降るかもしれないと思う。」
* 仮説： 「気圧計の読み取り値が29.5インチ未満に低下すると、今後24時間以内に雨が降る可能性が高くなります。」
仮説は気象パターンの知識に基づいており、特定の関係を予測し、テスト可能です（気圧計を確認して雨が降るかどうかを確認できます）。
要するに 仮説とは、科学的調査の段階を設定する構造化された情報に基づいた声明であり、証拠を収集して結論を引き出すことができます。それは単なるランダムな推測ではありません。それは私たちの周りの世界を理解するための足がかりです。
