作業仮説

この記事では、作業仮説とは何かについて説明します。したがって、作業仮説の意味、作業仮説が持つべき特性、作業仮説の例、そして最後に、さまざまな種類の作業仮説とは何かがわかります。

作業仮説とは何ですか?

作業仮説は、有効であると考えられ、研究を実施することによって検証される仮説です。簡単に言うと、作業仮説は、研究で実証することを目的とした 2 つの変数間の関係についてのステートメントです。

作業仮説は、研究者にとっての作業ガイドとして機能します。したがって、研究を実施する個人または人々のグループは、作業仮説に依存して研究を進めることになります。

ただし、作業仮説が間違っていることが判明したり、調査中に新たな問題が発生したりするなど、調査中に新しい仮説が生じる可能性があります。ただし、作業仮説は研究の主な仮説であり、研究を実施するために使用される仮説です。

一般に、作業仮説は、2 つ以上の変数間の関係に関する疑念に基づいて定式化されます。作業仮説が策定されると、その仮説を棄却または受け入れるための統計調査が実行されます。

作業仮説の特徴

作業仮説は次の特性を満たしている必要があります。

• 客観的: 作業仮説は客観的である必要があります。つまり、研究者の認識を含めることはできません。たとえば、研究者は、科学的根拠を持たずに、単にお茶が大好きだからというだけで、お茶が人類の幸福を改善するという仮説を立てることはできません。
• 具体的: 作業仮説では、研究課題を可能な限り詳細に説明するように努める必要があります。したがって、一般的すぎる作業仮説は有効ではありません。
• Clear : 作業仮説は、調査対象の変数間の関係を明確にする必要があります。さらに、仮説ステートメントは理解しやすいものである必要があります。
• テスト可能: 作業仮説で提案された関係は、経験的に反駁されるために観察および測定できなければなりません。
• 反証可能: 作業仮説は真または偽である可能性があるため、データのサンプルに対して実験または統計的研究を実行することによって検証可能である必要があります。

作業仮説の例

作業仮説の定義とその特徴を確認した後、概念を完全に理解するために作業仮説の例をいくつか見ていきます。

作業仮説の例:

1. 運転中の携帯電話の使用は交通事故を倍増させます。
2. 喫煙は肺がんのリスクを高めます。
3. 特定の製品の需要はその価格に反比例します。
4. 部屋を白く塗ると、部屋が清潔であることがより良く認識されます。
5. 肥料 A は肥料 B よりも作物の成長を早めます。

作業仮説の種類

作業仮説にはいくつかの種類があります。

• 記述仮説: 作業仮説は研究変数間の関係を説明しますが、原因は特定しません。例: 「咳止め薬の売上は過去 5 年間で 2 倍になりました。 »
• 因果仮説: 作業仮説は、研究された変数間の因果関係を定義します。例: 「過度のアルコール摂取は慢性疾患を引き起こします。 »
• 相関仮説: 作業仮説は、研究変数間の関係の程度を示しますが、原因は示しません。例: 「清潔であればあるほど、病気にかかる可能性は低くなります。
• グループ差異仮説: 作業仮説は、2 つの異なるグループ間に有意な差異があると述べています。例: 「喉の痛みには、薬 A の方が薬 B よりも効果的です。 »

仮説の対比

仮説検定は、作業仮説を棄却するか棄却しないために使用される統計的手法です。より正確には、仮説検定では、母集団パラメータの値が調査対象のサンプルで観察された値と一致するかどうかを評価します。

したがって、仮説検定では、統計サンプルが分析され、得られた結果に基づいて、以前に確立された作業仮説が棄却されるか受け入れられるかが決定されます。

したがって、統計学において、作業仮説が正しいことを証明する方法は、まずランダムなサンプルを選択し、次に関連する統計的尺度を計算し、最後に仮説を検証して、それが有効であるか偽であるかを判断することです。作業仮説。