假设定义

无论你是初涉研究领域，还是正在撰写学位论文，你都可能对所使用的术语感到不知所措。尤其是“假设”一词经常被使用。你必须对假设是什么以及它如何帮助你的研究有深入的理解。在本文中，我们将讨论什么是假设、假设的类型以及撰写假设的一些技巧。

假设的定义

假设是对发生的任何事情或你所看到并认为是真的事情的潜在解释。它还可以帮助确定你认为可能相关的两个或多个变量之间的联系。

当专业人士撰写假设时，通常以如果-那么语句的形式呈现。例如，如果一个人摄入大量糖分，那么他们的牙齿就会蛀牙。这些语句指出特定的变量并提出结果。在这个特定的例子中，摄入的糖分量作为变量（自变量），而随后的蛀牙形成作为结果（因变量）。

最好在进行测试或进一步观察之前尽可能强有力地提出假设。这可以通过提问、集思广益、逻辑推理以及确保假设可以在现有限制内进行测试来实现。

变量的类型

自变量

在实验中，你可以自由改变或修改以研究其影响的变量称为自变量。它被称为“自变量”，因为它不受本研究中正在研究的任何其他因素的影响。

因变量

任何受自变量变化影响的事物都称为因变量。它是你感兴趣测量的结果，其是正向还是负向“取决于”你的自变量。

自变量与因变量

在组织复杂的项目或阅读学术研究报告时，区分自变量和因变量可能具有挑战性。

关注你正在进行的研究设计至关重要，因为一项研究中的因变量可能是另一项研究中的自变量。

以下是一些可用于识别不同类型变量的提示。

识别自变量

要确定你是否正在处理自变量，你可以使用以下问题集：

• 研究人员是否修改或控制该变量？
• 研究人员是否使用该变量作为受试者分组方法？
• 该变量是否比其他变量在时间上更早出现？
• 研究人员是否试图找出该变量是否以及如何影响另一个变量？

识别因变量

要确定你是否正在处理因变量，你可以使用以下问题集：

• 是否可以将该变量量化为研究结果？
• 该变量是否与研究中正在检查的另一个变量相关？
• 该变量是否在其他变量的值改变后才进行评估？

假设的类型

各行各业的专业人士都将假设作为其工作中的有力工具。提出假设的过程是发现趋势、寻找答案和选择最有效行动方案的有用方法。尽管它们最常与科学方法、研究项目和其他学术学科相关联，但假设也用于日常生活的各个领域，例如商业、教育，甚至个人决策过程。以下是一些不同类型的假设：

零假设

根据“零假设”，当前研究的两个变量之间没有任何关联（一个变量不影响另一个变量）。自变量的修改不会对因变量产生任何影响，因此因变量将保持不变。

示例

• 使用瓶装水或自来水对植物生长没有影响。
• 专业通灵师中奖的几率不比其他人高。

备择假设

备择假设与零假设相反，表示为 H1 或 Ha。它非常清楚地表明因变量确实对自变量有影响。例如，“经常接受物理治疗的运动员在场上表现有所改善”是一个很好的备择假设。或者“水在 100 摄氏度时会蒸发。”

备择假设又进一步细分为方向性假设和非方向性假设。

方向性假设

“方向性假设”是指一种假设类型，它表明结果将是正向或负向的。H1 后面跟着“<”或“>”符号。

非方向性假设

非方向性假设仅声称对因变量有影响。不清楚最终结果是正向还是负向。非方向性假设用符号“≠”表示。

简单假设

简单假设是反映精确两个变量之间关系的陈述。一个自变量和一个因变量。例如，“吸烟是肺癌最普遍的原因之一。” 肺癌是因变量，而吸烟是推动这种关系的自变量。

示例

• 如果你熬夜，第二天你会感到疲惫。
• 如果你在手机充电时关机，它会充电更快。

复杂假设

复杂假设展示了两个或多个因变量和自变量之间的联系。例如，如果你增加饮食中营养蔬菜和水果的数量，你将拥有更健康的身体，并降低患多种健康问题的几率，例如高血压或低血压、心脏病发作或肾衰竭。多吃蔬菜和水果是自变量，而高血压和低血压、心脏病发作和肾衰竭是因变量。因此，在简单假设中，只有两个变量之间存在关系，但在复杂假设中，涉及多个变量。

示例

• 烟草和其他药物使用与多种癌症、抑郁症和呼吸道感染有关。
• 失业、贫困和文盲人口比例较高的人更有可能实施盗窃和其他类似罪行。

实证假设

“实证假设”一词用于描述任何其结论仅基于确凿的、可观察的事实的类型研究。当某人将某物称为实证时，他们本质上是在说它是由科学实验或数据结果驱动的。

例如，正在进行研究以评估居家办公是否可以帮助减轻高生产力工作带来的压力。进行了一项实验，分为两组员工：一组在家工作，另一组在办公室工作。两组都受到仔细观察。这项研究的结果将提供关于居家办公是否可以帮助减轻压力的实证数据。

示例

• 已经表明，服用铁补充剂的女性患贫血的几率低于服用维生素 B12 的女性。
• 如果你每小时洗手，你就不太可能生病。

联想假设和因果假设

在制定联想假设或因果假设时，不考虑所涉及的变量数量。它们决定了变量之间是如何相互关联的。联想假设意味着改变自变量或因变量都会对其他变量产生连锁反应。在因果假设的框架下，自变量对因变量有直接影响。

如何正确撰写假设

提出问题

好奇心一直是人类历史上一些最重要科学进步的驱动力，因此一个好的开始方式是质疑你周围的现实。为什么事情会以这种特殊方式运作？哪些因素导致你在环境中看到的效果？如果可能，选择一个能激起你兴趣的研究课题，这样你的好奇心就会自然而然地产生。

进行初步研究

接下来，你应该开始收集一些关于你的主题的背景信息。尽可能多地收集关于你选择关注的主题的数据。你需要了解关于该主题的一切，并成为该领域的专家。

你必须非常确定你所拥有的信息是公正、正确和完整的。专为学术研究设计的数据库，例如 Google 学术搜索和 Web of Science，可以帮助你找到与你的研究主题相关的可靠来源的论文。

你可以在书籍、图书馆甚至互联网上寻找知识。如果你还在大学，你可以选择向你的老师、图书馆甚至你的同学寻求帮助。

明确你的变量

在你对假设有了大致了解之后，下一步是确定哪些变量将是自变量，哪些将是因变量。请务必记住，自变量只能是你完全可以控制的事物，并且在为实验确定假设之前，你应该考虑实验所施加的限制。

以“如果-那么”句子的形式表达。

在起草假设时，使用如果-那么结构来陈述它很有帮助。例如，“如果我每天给植物浇水，那么它会生长得更好。”就是使用这种模式的句子。当处理多个变量时，这种方法可能会变得复杂，但总的来说，它是呈现你正在评估的因果关系的可靠技术。

制定假设

当你完成所有之前的阅读和调查后，是时候提出假设了。假设是基于作者根据现有信息的最佳估计对现象的解释。该理论可以用易懂、简洁和详细的方式表达。它可以预测你的实验结果。例如，如果你正在研究不同颜色的光对植物生长的影响，你的一个假设可能是红光会导致植物生长得更快，从而增加高度。

完善你的假设

撰写假设后，花一些时间审查它。确保你的假设可以测试。这是科学过程中至关重要的一步，因为它有助于保持你的研究重点，并确保你的假设包含变量、预期结果和明确的测试程序。此外，它可能有助于识别理论中的任何缺陷并评估如何克服它们。

一个好的假设的特征

制定假设非常重要，因为它可能决定你研究的成败。它包括将你的工作发表在学术期刊上的可能性。因此，在你制定假设时，请务必注意以下几点：

• 为了看起来足够合理，研究假设需要简单明了，同时包含所有必要信息。
• 它必须是可测试的。如果你的研究过于牵强或由于技术原因无法完成，那么它将毫无意义。
• 研究假设需要不言自明，以免读者心中留下任何不确定性。
• 如果你正在构建一个关系假设，你需要包含变量并在它们之间建立适当的关系。
• 假设必须保持并代表进一步研究和实验的范围。

研究中假设的主要来源

有许多不同的来源可用于形成假设。假设最重要的来源如下。

• 自身经验
• 想象力和批判性思维
• 直接经验
• 观察
• 科学理论
• 前期研究
• 文化

结论

在任何科学调查过程中，假设的制定都是一个必不可少的步骤。它显示了研究人员希望在实验或研究中发现什么。在某些情况下，假设不受研究支持；然而，这并没有降低研究的有用性。这样的研究提高了我们对自然界许多组成部分之间相互关系的理解。除此之外，它还帮助我们形成新的理论，我们以后可以对其进行检验。