假设的类型

本文解释了不同类型的假设。这样你就会知道有多少种假设，每种假设的解释以及所有类型假设的例子。

假设有哪些类型？

假设的类型有：

• 描述性假设：描述研究变量之间关系的一种假设。
• 相关假设：一种表明研究变量之间相关程度的假设。
• 因果假设：建立因果关系的一种假设。
• 统计假设：假设统计参数值的假设类型。

下面详细解释每种类型的假设。

描述性假设

描述性假设是一种假设，描述所研究的变量之间的关系，但不解释其原因。

例如，假设“快餐消费量比上一年增加了 15%”是一个描述性假设，因为它只是描述了一种现象。

换句话说，描述性假设是仅限于强调所研究人群的特征的陈述，但不表明该特征的原因。描述性假设用于描述性研究。

相关假设

相关假设是表明两个或多个变量之间存在关系的假设，但不表明哪个变量是另一个变量的原因。换句话说，相关假设只是表明两个或多个变量是相关的。

例如，假设“数学分数越高，统计分数越高”就是相关假设，因为它陈述了数学分数和统计分数相关，但没有陈述原因是什么。以及后果是什么。

因此，在相关假设中，变量的放置顺序并不重要，因为没有表达因果关系。

相关假设可以分为三个亚型：

• 正相关假设：当一个变量增加时，另一个变量也会增加。
• 负相关假设：当一个变量减少时，另一个变量也会减少。
• 混合相关假设：当一个变量增加时，另一个变量减少。

因果假设

因果假设或因果假说是提出两个或多个变量之间因果关系的一类假设。换句话说，因果假设试图解释两个或多个变量之间的因果关系。

例如，“CO ₂的排放导致地球温度升高”的假设是因果假设（或因果关系假设），因为它是指示原因及其结果的假设。

因此，因果假设不仅表明变量之间的关系，还表明哪些变量是原因，哪些变量是结果。

因果假设有两种亚型：

• 双变量因果假设：在这种类型的因果假设中，仅涉及两个变量，其中一个是原因，另一个变量是结果。
• 多元因果假设：在这种类型的因果假设中，有两个以上的变量参与，因此一个变量会引起两个或多个变量的变化，或者相反，两个或多个变量的修改会修改特定变量的值。

统计假设

统计假设是对统计参数值的假设。简而言之，统计假设是对总体特征的陈述。在统计学中，通过执行假设检验来拒绝或接受假设。

例如，假设“一台机器生产的零件的平均长度是 12 厘米”是一个统计假设，因为它对总体参数的值做出了假设，特别是它指出了该机器生产的总体的平均长度。件尺寸为 12 厘米。

一般来说，当怀疑总体参数的值与预期不同时，就会做出统计假设。一旦制定了统计假设，就进行统计研究来拒绝或接受所述假设。

统计假设分为两类：

• 零假设：这是统计假设，它认为我们关于总体参数的初始假设是错误的。因此，零假设是我们希望拒绝的假设。
• 备择假设：是为了验证研究的统计假设。也就是说，备择假设是研究者的先验假设，为了试图证明它是正确的，他将进行假设检验。