研究仮説

この記事では、研究仮説とは何かについて説明します。したがって、研究仮説の意味、研究仮説が持つべき特徴、さらにこのタイプの仮説の例がわかります。

研究仮説とは何ですか?

研究仮説とは、研究を実施することで裏付けを試みる仮説です。したがって、研究の目的は研究仮説を実証することであるため、研究仮説は研究を進める際の研究者へのガイドとして役立ちます。

研究仮説は研究課題から生じ、通常は質問の形で定式化されます。したがって、研究仮説は、最初の問題に対する答えを提供しようとします。

つまり、研究仮説とは、研究者が統計的研究を実施することによって証明しようとする何かの主張または否定です。

研究仮説の特徴

研究仮説は次の特性を満たしている必要があります。

• 目的: 研究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、研究者が本当にお茶が好きであれば、科学的根拠なしに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: 研究仮説では、研究課題をできるだけ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、一般的すぎる研究仮説は有効ではありません。
• 明確: 研究仮説では、研究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。
• 検証可能: 提案された研究仮説は経験的に反駁できなければなりません。したがって、提案された関係は観察および測定できなければなりません。
• 反証可能性: 研究仮説は真実か虚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。

研究仮説の例

研究仮説の定義とその特徴がわかったところで、概念を完全に理解するために研究仮説の例をいくつか見ていきます。

研究仮説の例:

1. 運転中の携帯電話の使用は交通事故の増加につながります。
2. 喫煙は寿命を縮めます。
3. 製品の価格が高くなるほど、需要は低くなります。
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。

研究仮説の種類

研究仮説は次のタイプに分類できます。

• 記述仮説: 研究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 20% 増加しました。 »
• 因果関係の仮説: 研究仮説は、研究対象の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: 研究仮説では、研究変数間の関係の程度が述べられますが、その原因は述べられません。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: 研究仮説は、2 つの異なるグループ間に有意な差異があることを前提としています。例: 「喉の痛みには、薬 A の方が薬 B よりも効果的です。 »

帰無仮説と対立仮説

一般に、統計調査では、仮説が 1 つだけ立てられるのではなく、次の 2 つの仮説が立てられます。

• 帰無仮説: 統計的研究を実施することで裏付けたい仮説を否定する仮説であり、したがって研究仮説に反する仮説です。
• 対立仮説: 調査を実施することによって検証されなければならない関係を肯定する仮説であり、したがって調査仮説です。

実際には、対立仮説は帰無仮説よりも先に定式化されます。これは、対立仮説は研究仮説であり、データのサンプルの統計分析によってテストされることを目的とした仮説であるためです。帰無仮説は対立仮説を否定するだけで定式化されます。

仮説検証

統計学における仮説検定は、仮説を棄却または受け入れるために使用される方法です。簡単に言えば、仮説検定は、母集団に関する仮説を棄却するか受け入れるかを決定するために使用されます。

したがって、仮説検定中にデータのサンプルが分析され、得られた結果に基づいて、調査対象の母集団について以前に確立された仮説を棄却するか受け入れるかが決定されます。

したがって、仮説検定は、調査中に得られた結果に基づいて、研究仮説を拒否または承認する手順です。