科学研究における仮説の種類（および例）

科学研究にはさまざまな種類の仮説があります. ヌル、一般的、または理論的な仮説から、補完的、代替的、または作業仮説まで。

• 関連記事： 「15種類の研究（とその特徴）」

仮説とは何ですか？

だが、 仮説とは正確には何であり、それは何のためにあるのでしょうか？ 仮説は、調査される特定の変数間に存在する可能性のある特性と結果を指定します。

を通って 科学的方法、調査員は、最初の（または主要な）仮説の妥当性を検証するように努める必要があります。 これは通常、作業仮説と呼ばれるものです。 また、研究者はいくつかの補完的または対立仮説を念頭に置いています。

これらの作業仮説と代替案を調べると、3つのサブタイプが見つかります。それは、帰属仮説、因果仮説、および結合仮説です。 一般的または理論的な仮説は、間の関係（負または正）を確立するのに役立ちます 作業仮説と代替案は効果的に定量化するものですが、 関係。

一方、帰無仮説は、調査された変数間に感知できるほどの関連性がないことを反映するものです。 作業仮説と対立仮説が有効であることが確認できない場合、帰無仮説は正しいと認められます。

これらは最も一般的なタイプの仮説と見なされていますが、相対的および条件付きの仮説もあります。 この記事では、すべてのタイプの仮説と、それらが科学的調査でどのように使用されるかを発見します。

仮説は何ですか？

科学的研究は、1つまたは複数の仮説を考慮して開始する必要があります それは確認または反論することを目的としています。

仮説は、科学的研究によって確認される場合とされない場合がある推測にすぎません。 言い換えれば、仮説は科学者が問題を提起し、変数間の可能な関係を確立する方法です。

科学的研究で使用される仮説の種類

科学で使用される仮説のタイプを分類するときに従うことができるいくつかの基準があります。 以下でお会いします。

1. 帰無仮説

帰無仮説は、調査された変数間に関係がないという事実を指します. これは「非関係仮説」とも呼ばれますが、負の関係または逆の関係と混同しないでください。 単純に、調査された変数は特定のパターンに従っていないようです。

科学的研究の結果、作業仮説と対立仮説が観察されない場合は、帰無仮説が受け入れられます。

例

「人々の性的指向と購買力の間に関係はありません。」

2. 一般的または理論的仮説

一般的または理論的な仮説は、科学者が研究の前に、そして概念的に確立したものです。、変数を定量化せずに。 一般に、理論的仮説は、彼らが研究したい現象についての特定の予備的観察による一般化のプロセスから生じます。

例

「研究のレベルが高ければ高いほど、給料も高くなります。」 理論的仮説にはいくつかのサブタイプがあります。 たとえば、差異仮説は、2つの変数の間に差異があることを指定しますが、その強度または大きさは測定しません。 例：「心理学部では、男性よりも女性の方が多い」。

3. 作業仮説

作業仮説は、変数間の具体的な関係を実証するのに役立つ仮説です。 科学的研究を通して。 これらの仮説は、科学的方法を使用して検証または反論されます。そのため、「運用仮説」としても知られることがあります。 一般に、作業仮説は演繹から生まれます。特定の一般原則から、研究者は特定のケースの特定の特性を想定します。 作業仮説には、連想的、属性的、因果的といういくつかのサブタイプがあります。

3.1。 連想

結合仮説は、2つの変数間の関係を指定します。 この場合、最初の変数の値がわかっていれば、2番目の変数の値を予測できます。

例

「高校1年生は高校2年生の2倍の数が在籍しています。」

3.2。 アトリビューティブ

帰属仮説は、変数間で発生するイベントを説明するために使用される仮説です。 これは、実際の測定可能な現象を説明および説明するために使用されます。 このタイプの仮説には、1つの変数しか含まれていません。

例

「ほとんどのホームレスの人々は50歳から64歳の間です。」

3.3。 因果関係

因果仮説は、2つの変数間の関係を確立します。 2つの変数の一方が増加または減少すると、もう一方は増加または減少します。 したがって、因果仮説は、調査された変数間の因果関係を確立します。 因果仮説を特定するには、因果関係、または統計的（または確率的）関係を確立する必要があります。 代替の説明の反駁を通じてこの関係を検証することも可能です。 これらの仮説は、「Xの場合はY」という前提に従います。

例

「プレーヤーが毎日さらに1時間トレーニングすると、射撃の成功率は10％増加します。」

4. 対立仮説

対立仮説は、作業仮説と同じ質問に対する答えを提供しようとします. ただし、その名前から推測できるように、対立仮説はさまざまな関係と説明を調査します。 このようにして、同じ科学的研究の過程で異なる仮説を調査することが可能です。 このタイプの仮説は、属性、結合、および因果に細分することもできます。

科学で使用されるより多くの種類の仮説

それほど一般的ではないが、さまざまなタイプの研究でも使用される他のタイプの仮説があります。 以下のとおりです。

5. 相対的な仮説

相対的な仮説は、2つ以上の変数の影響の証拠を提供します 別の変数で。

例

「一人当たりGDPの低下が、 民間年金は、公的支出の減少が栄養失調率に与える影響よりも少ない 子供っぽい"。

• 変数1：GDPの減少
• 変数2：公共支出の減少
• 従属変数：私的年金制度を持っている人の数

6. 条件付き仮説

条件付き仮説は、変数が他の2つの値に依存することを示すのに役立ちます. これは、因果関係の仮説と非常によく似たタイプの仮説ですが、この場合、2つの「原因」変数と1つの「効果」変数のみがあります。

例

「プレーヤーがイエローカードを受け取り、第4審判からも警告を受けた場合、そのプレーヤーは5分間ゲームから除外されなければなりません。」

• 原因1：イエローカードを受け取る
• 原因2：気づかれている
• 効果：5分間ゲームから除外されます。 ご覧のとおり、「効果」変数が発生するには、2つの「原因」変数の1つだけでなく、両方が満たされている必要があります。

他の種類の仮説

私たちが説明した仮説の種類は、科学的および学術的研究で最も一般的に使用されているものです。 ただし、他のパラメータに基づいて分類することもできます。

7. 確率論的仮説

このタイプの仮説は、2つの変数間におそらく関係があることを示しています. つまり、この関係は、調査したほとんどのケースで当てはまります。

例

「学生が1日10時間読書をしなければ、（おそらく）彼はコースに合格しません。」

8. 決定論的仮説

決定論的仮説は、常に当てはまる変数間の関係を示します、 例外なく。

例

「プレイヤーがクリートブーツを履かないと、ゲームをプレイできなくなります。」

書誌参照：

• Hernández、R.、Fernández、C。、およびBaptista、M.P。 （2010）研究方法論（第5版）。 メキシコ：マグロウヒルエデュケーション
• サルキンド、N.J。 （1999）。 研究手法。 メキシコ：プレンティスホール。
• Santisteban、C。 およびAlvarado、J.M。 （2001）。 心理測定モデル。 マドリード：UNED