相关假设

本文解释了什么是相关假设。因此，您将了解相关假设的含义、相关假设的示例以及相关假设的不同类型。

什么是相关假设？

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“数学成绩越高，统计成绩越高”就是相关假设，因为它陈述了数学成绩和统计成绩相关，但并没有说明原因是什么以及原因是什么。就是结果。

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。

相关假设的例子

一旦我们了解了相关假设的定义，我们就会看到此类假设的几个例子，以更好地理解这个概念。

相关假设的例子：

• 资本投资越大，销售的单位数量就越多。
• 我们越不信任一个人，与他们相处的时间就越少。
• 价格越低，需求越大。
• 越干净，感染疾病的可能性就越小。
• 一个人越害羞，他们的自尊心就越低。

请记住，假设只是猜测，因此您需要通过进行统计研究来检查假设是否正确。

相关假设的类型

相关假设可以分为三类：

• 正相关假设：当一个变量增加时，另一个变量也会增加。例如：“售价越高，单位利润就越高。 »
• 负相关假设：当一个变量减少时，另一个变量也会减少。例如：“运动越少，运动能力就越低。” »
• 混合相关假设：当一个变量增加时，另一个变量减少。例如：“回收的物品越多，污染就越少。 »

相关假设和因果假设

最后，让我们看看相关假设与因果假设有何不同，因为它们是经常被混淆的两种假设。

因果假设（或因果假设）是表明两个变量之间因果关系的假设。例如：“私人交通使用的增加导致地球污染加剧。 »

因此，相关假设和因果假设的区别在于，相关假设仅陈述变量之间的关系，而因果假设则表达变量之间的关系，而且还指定原因是什么，就是原因。结果呢？