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關于構建研究假設你需要知道的一切

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2022年04月11日 537 views

假設是一種可以通過科學方法來驗證的觀點，比如通過實驗或統計分析，或者兩者都可以。一個框架良好的研究假設有助于確定要采用的最合適的實驗設計，以及要收集的數據的確切性質，以便有效地對其進行測試。它有助于使研究目標盡可能清晰，是關于實驗結果如何回答研究問題的一種有根據的猜測。

在這篇文章中，我將討論如何構建一個好的研究假設。

找到一個研究主題或問題

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學生們經常問我的一個難題：“如何找到可以檢驗的想法？”答案很簡單，從“為什么”開始。問問自己為什么某件事會激起你的好奇心，為什么你想研究它。

下一步是弄清楚如何回答這個研究問題。嘗試以下兩個重要的實踐，這可能會幫助你構建一個合適的研究假設:

1. 磨練你的觀察能力和批判性思維能力

觀察的力量是發現別人可能忽略的細節的能力。通過批判性地分析某些觀察結果，科學家們發現了許多基本真理。例如，觀察蘋果掉落并批判性地思考這一過程幫助牛頓提出了一個關于萬有引力的假說。他最終通過實驗和數學計算解釋了物體下落的基本原因。

因此，敏銳地觀察事件并深刻地反思什么引起了你的注意是實踐科學方法的重要方式，而構建一個好的假設是掌握它的第一步。

2. 養成閱讀科學文獻的習慣

假設產生于現有的理論和現有的知識。所以，花時間學習更多你感興趣的話題。一個簡單的方法就是養成閱讀科普文章、科學雜志、科學評論文章和研究論文的習慣。

閱讀科學文獻可以將你的注意力吸引到新的研究領域，并加深你對這一主題的理解。這將使你能夠提出原創的問題，打開一個新的調研路線。一旦你有了一個問題，你可以閱讀更多的文獻，把你的問題轉化成一個具體的、集中的、可測試的假設。

理解變量

假設以變量為中心。考慮“施肥有助于植物長得更快”這一假設。你可以通過做一個實驗來測試它，將肥料添加到一組植物中，而不添加到另一組植物中。接下來，通過測量兩組植物的高度來收集數據，并比較它們是否不同。因此，你的假設讓你專注于你想要研究的特定特征(株高)以及一個變量(肥料)如何影響它。

假設框架和測試是圍繞著收集對象、特征、事件和被稱為“變量”的模式化數據以及它們之間的關系進行的。變量有兩種類型。

第一種類型是自變量:你可以在進行實驗時控制它。在上面的例子中，施肥是一個自變量。你可以使用不同類型的肥料，添加不同數量的肥料，甚至使用幾種肥料的組合。因此，可以用多種方式修改自變量。第二種類型是因變量:你在實驗中測量來收集數據。在上面的例子中，株高是因變量，因此不能改變或修改。

如果你改變因變量，你的研究問題也會改變。例如，如果你用開花代替植物高度，那么你的研究假設就變成了“施肥有助于植物更快開花”。現在，你將測量開花速度而不是植物高度，從而回答一個新的研究問題。

如果你用澆水來改變施肥這個自變量，那么這個假設可以被改寫為“定期澆水有助于植物長得更快。”為了檢驗這個假設，你仍然需要測量植物高度這個因變，它是固定的。

因此，對變量及其關系的清晰理解對于提出可行的假設和專注于你最初的研究問題是很重要的。

學會使用如果/那么格式

通常，假設語句使用如果/那么格式。這表明了一種潛在的因果關系，也就是說一個變量會影響另一個變量，例如，“如果你每天吃蔬菜和水果，那么你會發展出很強的免疫力。”

調整你的假設

現在想想這句話:“暴露在污染中對皮膚有害。”這樣的假設是無效的，因為它沒有明確指出要考慮和研究什么是有害的影響。這種不清晰可能導致數據收集的歧義。例如，人們可以考慮一系列特征來描述污染對皮膚的有害影響，如干燥、色素沉著、過敏等。因此，研究假設過于寬泛，需要縮小范圍。

那么現在想想這個:“暴露在污染中會導致痤瘡和相關的皮膚問題。”這一假設清楚地表明，實驗設計應該涉及對暴露在污染中的人和沒有暴露在污染中的人的痤瘡進行比較研究。這種研究假設的微調是建構穩健方法論的關鍵。

了解不同類型的假設

1. 簡單假設: 這描述了兩個變量之間的關系：一個獨立，另一個依賴。

舉例:

喝茶會減少身體對鐵的吸收。

2. 復雜假設: 這涉及到兩個以上的變量。這種組合可以是兩個自變量和一個因變量的組合，或者反之亦然。

舉例:

喝茶和缺乏維生素C會分別減少身體對鐵的吸收。

喝茶和缺乏維生素C都能分別減少身體對鐵的吸收，但男女的情況不同。

3. 實證假設: 這是一個基于假設的假設。假設是否正確取決于對收集到的數據的解釋。

舉例:

口罩可以同等地預防所有冠狀病毒變體。

4. 無效假設(H0) 和備擇假設(H1) :無效假設描述變量之間沒有關系。它被稱為無效假設，因為研究人員收集證據使其無效。

舉例:

使用發油或頭發生長血清并不影響男性的脫發率。

無效假設不能被證明;它只能被拒絕。因此，它主要是由備擇假設補充。備擇假設與無效假設相反。對于上面的例子，備擇假設的表達如下:

使用頭發生長血清的男性脫發率比使用發油的男性低。

在設計實驗時考慮無效假設和備擇假設是最小化缺陷并獲得精確、可靠結果的一種方法。在不推翻原假設的情況下證明另一個假設被認為是違法研究倫理的研究實踐。這是因為實驗結果從來不是絕對的，而是最接近的近似。因此，研究人員無法100%有把握地證明另一種假設。因此，在一個假設證明另一個假設之前，有必要收集證據來拒絕無效假設。

讓我們用上面的例子來理解這一點。你首先需要提供證據證明發油或生長血清影響男性脫發率。這樣的證據將反駁無效假設。下一步是收集數據，比較頭發生長血清和發油在促進男性頭發生長方面的效果(收集證據來支持你的備擇假設)。

5. 統計假設:這是對人口的一部分或子集進行統計測試，以產生統計證據，并將結果延申到其余的人口。這種假設如果在統計學上得到證實，即使它不在邏輯范圍內，也是成立的。

舉例:

75%的印度人缺乏維生素D。

6. 合理的假設: 這一假設使用邏輯來解釋觀察結果或暗示變量之間的關系，但對此可能缺乏廣泛的證據。在大多數情況下，也許不可能收集到證據，但一個合乎邏輯的假設往往不會被拒絕。

舉例:

固定的睡眠-覺醒模式可以提高學生的注意力和生產力。

最后，使用以下的指導原則來構建一個好的研究假設：

始終堅持道德規范。考慮一下你應該測試什么和你可以測試什么之間的道德界限。你的假設必須尊重保護社會文化和科學規范的科學責任和法律。
定義變量。如果能清楚地描述變量之間的關系，讀者就能直觀地看到實驗設計。
構建假設，清楚地表明是否正在探索因果關系。
考慮可測試性。假設是一種可以被檢驗的想法，這意味著它可以被證明或不能被證明。如果一個想法、思想或觀察不能在科學方法的范圍內得到驗證，那么它就形成了一個薄弱的或被迫的假設。因此，假設必須允許研究者通過實驗操作或控制一個自變量。
用簡單、清晰、簡潔的語言來寫假設。它必須沒有復雜的術語。
確保你的假設能夠以一種增加現有知識價值的方式回答問題。