什么是‘假设’?
‘假设’是一个可以通过科学研究进行检验的声明。如果你想测试两个或多个变量之间的关系，你需要在开始实验或收集数据之前写出假设。同时，假设说明了你对你的研究将发现什么的预测。它是对你的研究问题的一个暂定答案，还没有经过测试。对于某些研究项目，你可能需要针对你的研究问题的不同方面写几个假设。
假设不只是一种猜测，它应该以现有的理论和知识为基础。它还必须是可检验的，这意味着你可以通过科学研究方法（如实验、观察和数据统计分析）支持或反驳它。最后，在构建假说时，你需要谨慎和彻底。假设构建中的一个小缺陷可能会对你的实验产生不利影响进而影响论文的分数和水准。
一个好的假设需要具备什么条件?
由于研究假设是关于你期望在研究中发生什么的具体的、可检验的预测，你可以考虑根据理论从以前发表的研究中提取假设。一个好的研究假设需要更深入的探讨，而不仅仅是一个猜测。特别是，你的假设可以从一个问题开始，通过研究背景进一步探讨。
制定一个有潜力的研究假设，你应该问自己以下问题:
- 你的假设与你的研究课题之间有什么关系？
- 你的假设是否可以检验？如果是，那么如何检验？
- 你想要通过这个假设解释什么？
- 你的假设是否包括自变量和因变量？
- 你能在不妨碍道德标准的情况下操纵你的变量吗？
上面列出的问题可以作为一个检查表，以确保你的假设是建立在坚实的基础上。此外，它还可以帮助你确定你的假设中的弱点，并在必要时对其进行修改。
研究假设的类型
研究假设可分为以下七类:
- 简单假设 它预测的是单一因变量和单一自变量之间的关系。
- 复杂假说 它预测了两个或更多的自变量和因变量之间的关系。
- 方向性假设 它规定了确定变量之间关系所要遵循的预期方向，并有相关理论支持。此外，它意味着研究者对某一特定结果的学术承诺。
- 4.非方向性假设 它并不预测两个变量之间关系的确切方向或性质。当没有涉及理论或研究结果与以前的研究相矛盾时，就会使用非方向性假设。
- 关联性假设和因果性假设 关联性假设定义了变量之间的相互依赖关系。一个变量的变化会导致另一个变量的变化。另一方面，因果假说提出了由于操纵自变量而对因变量产生的影响。
- 无效假设 它陈述了一个否定的声明，以支持研究者的结论，即两个变量之间没有关系。
- 替代假设 它指出研究的两个变量之间存在关系，而且结果对研究课题有意义。
如何制定有效的研究假设
一个可测试的假设不是一个简单的声明。它是一个错综复杂的声明，需要对科学实验、其意图和可能的结果提供一个清晰的介绍。然而，在建立一个令人信服的假说时，有一些重要的事情需要考虑。
- 说明你要解决的问题。 确保假设清楚地定义了实验的主题和重点。
- 试着把假设写成 “如果-那么 “的语句。 遵循这个模板。如果采取了一个特定的行动，那么就会出现某种结果。
- 定义变量 自变量是研究者改变或控制的东西。因变量是研究者所观察和测量的东西。
假设例子1: 每天暴露在阳光下会导致幸福水平的提高
在这个例子中，自变量是暴露在阳光下–假设的原因。因变量是幸福的水平–假设的效果。
假设例子2: 一个地区的煤厂数量越多（自变量），水污染越严重（因变量）
如果你改变自变量（建造更多的煤厂），就会改变因变量（水污染的数量）。
假设例子3: 饮食或普通汽水（自变量）对血糖水平（因变量）的影响是什么？
如果你改变自变量（你饮用的苏打水的类型），就会改变因变量（血糖水平）。
你不应该忽视上述步骤的重要性。你的实验及其结果的有效性有赖于一个强有力的可检验的假设。提出一个强有力的可检验的假设有几个好处，它迫使我们对研究的结果进行深入而具体的思考。因此，它使我们能够理解问题的含义和研究中涉及的不同变量。此外，它还能帮助我们在先前研究的基础上做出精确的预测。因此，形成一个假设对研究有很大的价值。
更重要的是，你需要为你的论文研究建立一个强大的可测试的研究假设。可检验的假说是一个可以作为实验结果被证明或反驳的假说。
设立可检验的假设的重要性
要使用科学方法设计和执行实验，你需要确保你的假设是可检验的。要被认为是可检验的，必须满足一些基本标准。
- 必须有可能证明该假设是真的。
- 必须有可能证明该假设是假的。
- 假设的结果必须是可重复的。
如果没有这些标准，假说和结果将是模糊的。因此，实验将无法证明或反驳任何重要的东西。
你在为科学实验建立假说方面有什么经验？你遇到了什么挑战？你是如何克服这些挑战的？请在评论区与我们分享你的想法。您还可以访问我们的问答论坛，了解由主题专家、知名研究人员和出版专家组成的团队回答的与研究写作和出版的不同方面有关的常见问题。