1。テスト可能性：
*仮説は、観察または実験を通じてテストできる必要があります。
*仮説をサポートまたは反論できるデータの収集を可能にする方法で定式化する必要があります。
2。偽造可能性：
*仮説は潜在的に反証されなければなりません。
*これは、仮説と矛盾する実験または観察の結果の可能性がある必要があることを意味します。
*偽造できない仮説は科学的ではありません。
3。精度：
*仮説は明確かつ具体的である必要があり、曖昧または曖昧な言語を避けてください。
*調査対象の変数とそれらの間の関係を明確に定義する必要があります。
4。 既存の知識に基づく：
*仮説はarbitrary意的またはランダムであってはなりません。既存の知識、観察、または分野での以前の研究に起因するはずです。
*既存の理論や概念の上に構築または挑戦する必要があります。
5。 par約：
*仮説は単純かつ単純でなければならず、仮定の数でこの現象を説明します。
*現象を適切に説明している限り、より単純な仮説よりも一般に、より複雑な仮説よりも好まれます。
6。 経験的：
*仮説は、観察可能な測定可能な現象に基づいている必要があります。
*仮説をテストするために使用されるデータは、客観的で定量化可能でなければなりません。
重要な注意： 科学的仮説は実証済みの事実ではないことを覚えておくことが重要です。これは、科学的方法を通じて厳密にテストする必要がある提案された説明です。 仮説が複数の研究によって裏付けられている場合でも、新しい証拠に基づいて常に改訂または拒否される可能性があります。
