과학 연구의 가설 유형(및 예)
과학 연구에는 다양한 유형의 가설이 있습니다.. 무효, 일반 또는 이론적 가설에서 보완, 대안 또는 작업 가설에 이르기까지.
- 관련 기사: "15가지 연구 유형(및 특성)"
가설이란 무엇입니까?
그러나, 가설이란 정확히 무엇이며 무엇을 위한 것입니까? 가설은 연구할 특정 변수 사이에 존재할 수 있는 가능한 특성과 결과를 지정합니다.
통해 과학적인 방법, 조사자는 초기(또는 주요) 가설의 타당성을 확인하려고 노력해야 합니다. 이것은 일반적으로 작업 가설이라고 합니다. 다른 때에는 연구자가 몇 가지 보완적 또는 대안적 가설을 염두에 두고 있습니다.
이러한 작업 가설과 대안을 검토하면 귀인, 인과 및 연관 가설의 세 가지 하위 유형을 찾을 수 있습니다. 일반 또는 이론적 가설은 작동하는 가설과 대안은 변수를 효과적으로 정량화하는 것입니다. 관계.
반면에 귀무가설은 연구된 변수들 사이에 뚜렷한 연관성이 없다는 것을 반영하는 가설입니다. 작업가설과 대립가설이 타당한지 검증할 수 없는 경우에는 귀무가설이 맞는 것으로 인정한다.
이것들이 가장 일반적인 유형의 가설로 간주되지만 상대적 및 조건부 가설도 있습니다. 이 기사에서 우리는 모든 유형의 가설과 과학적 조사에서 어떻게 사용되는지 알아볼 것입니다.
무엇을 위한 가설인가?
모든 과학적 연구는 하나 이상의 가설을 고려하여 시작해야 합니다. 확인하거나 반박하기 위한 것입니다.
가설은 과학적 연구에 의해 확인되거나 확인되지 않을 수 있는 추측에 불과합니다. 다시 말해, 가설은 과학자들이 문제를 제기하고 변수 간의 가능한 관계를 설정하는 방법입니다.
과학 연구에 사용되는 가설의 유형
과학에서 사용되는 가설의 유형을 분류할 때 따를 수 있는 몇 가지 기준이 있습니다. 우리는 아래에서 그들을 만날 것입니다.
1. 귀무 가설
귀무가설은 조사한 변수들 사이에 관계가 없다는 사실을 의미합니다.. '비관계가설'이라고도 하지만 음의 관계나 역관계와 혼동해서는 안 된다. 간단히 말해서, 연구된 변수는 특정 패턴을 따르지 않는 것 같습니다.
과학적 연구 결과 작업 및 대립 가설이 관찰되지 않는 경우 귀무 가설이 채택됩니다.
예
"사람들의 성적 취향과 구매력 사이에는 아무런 관련이 없습니다."
2. 일반 또는 이론적 가설
일반적 또는 이론적 가설은 과학자들이 연구 이전에 설정하고 개념적으로, 변수를 수량화하지 않고. 일반적으로 이론적 가설은 연구하고자 하는 현상에 대한 사전 관찰을 통해 일반화하는 과정에서 발생합니다.
예
"학력이 높을수록 급여가 높아집니다." 이론적 가설에는 몇 가지 하위 유형이 있습니다. 예를 들어 차이 가설은 두 변수 사이에 차이가 있다고 지정하지만 그 강도나 크기는 측정하지 않습니다. 예: "심리학과에는 남학생보다 여학생이 더 많습니다."
3. 작업 가설
작업 가설은 변수 간의 구체적인 관계를 보여주려고 하는 것입니다. 과학적 연구를 통해 이러한 가설은 과학적 방법을 통해 검증되거나 반박되기 때문에 때때로 "운영 가설"이라고도 합니다. 일반적으로 작업 가설은 연역에서 탄생합니다. 특정 일반 원칙에서 연구자는 특정 사례의 특정 특성을 가정합니다. 작업 가설에는 연관, 귀인 및 인과와 같은 여러 하위 유형이 있습니다.
3.1. 연관
연관 가설은 두 변수 간의 관계를 지정합니다. 이 경우 첫 번째 변수의 값을 알면 두 번째 변수의 값을 예측할 수 있습니다.
예
"고등학교 2학년 때보다 1학년 때 입학하는 사람이 두 배나 많다."
3.2. 명사 수식어
귀인 가설은 변수 사이에서 발생하는 사건을 설명하는 데 사용되는 가설입니다. 실제적이고 측정 가능한 현상을 설명하고 설명하는 데 사용됩니다. 이 유형의 가설에는 하나의 변수만 포함됩니다.
예
"대부분의 노숙자들은 50세에서 64세 사이입니다."
3.3. 인과관계
인과 가설은 두 변수 간의 관계를 설정합니다. 두 변수 중 하나가 증가하거나 감소하면 다른 변수는 증가하거나 감소합니다. 따라서 인과 가설은 연구된 변수 간의 인과 관계를 설정합니다. 인과 가설을 식별하려면 인과 관계 또는 통계적(또는 확률론적) 관계를 설정해야 합니다. 대안적 설명의 논박을 통해 이 관계를 검증하는 것도 가능하다. 이러한 가설은 "X이면 Y이다"라는 전제를 따릅니다.
예
"매일 1시간씩 추가 훈련을 하면 슈팅 성공률이 10% 증가합니다."
4. 대체 가설
대안 가설은 작업 가설과 동일한 질문에 대한 답을 제공하려고 시도합니다.. 그러나 그 이름에서 유추할 수 있듯이 대립 가설은 다양한 관계와 설명을 탐구합니다. 이런 식으로 동일한 과학적 연구 과정에서 다른 가설을 조사하는 것이 가능합니다. 이러한 유형의 가설은 또한 귀인, 연관 및 인과로 세분될 수 있습니다.
과학에서 사용되는 더 많은 유형의 가설
그렇게 일반적이지 않지만 다른 유형의 연구에서도 사용되는 다른 유형의 가설이 있습니다. 그들은 다음과 같습니다.
5. 상대 가설
상대 가설은 두 개 이상의 변수의 영향에 대한 증거를 제공합니다. 다른 변수에.
예
“1인당 GDP 하락이 계획을 갖고 있는 사람들의 수에 미치는 영향 사적연금은 공공지출 감소가 영양실조율에 미치는 영향보다 적습니다. 어린애 같은".
- 변수 1: GDP 감소
- 변수 2: 공공 지출 감소
- 종속변수: 사적연금을 가지고 있는 사람의 수
6. 조건부 가설
조건부 가설은 변수가 다른 두 값에 의존한다는 것을 나타내는 역할을 합니다.. 인과관계와 매우 유사한 가설의 한 유형이지만 이 경우에는 2개의 "원인" 변수와 하나의 "결과" 변수만 있습니다.
예
"선수가 옐로카드를 받고 4심의 경고를 받으면 5분 동안 경기에서 제외되어야 합니다."
- 원인 1: 옐로카드를 받다
- 원인 2: 주목받고 있다
- 효과: 5분간 게임에서 제외됩니다. 보시다시피 "효과" 변수가 발생하려면 두 "원인" 변수 중 하나가 충족되어야 할 뿐만 아니라 둘 다 충족되어야 합니다.
다른 종류의 가설
우리가 설명한 가설 유형은 과학 및 학술 연구에서 가장 일반적으로 사용되는 유형입니다. 그러나 다른 매개변수에 따라 분류할 수도 있습니다.
7. 확률적 가설
이 유형의 가설은 두 변수 사이에 가능한 관계가 있음을 나타냅니다.. 즉, 연구된 대부분의 사례에서 관계가 사실입니다.
예
"학생이 하루에 10시간을 책을 읽지 않으면 (아마도) 그 과정을 통과하지 못할 것입니다."
8. 결정론적 가설
결정론적 가설은 항상 참인 변수 간의 관계를 나타냅니다., 예외없이.
예
"플레이어가 클리트 부츠를 신지 않으면 게임을 할 수 없습니다."
참고 문헌:
- Hernández, R., Fernández, C. 및 Baptista, M.P. (2010) 연구 방법론(5판). 멕시코: McGraw Hill 교육
- Salkind, 뉴저지 (1999). 연구 방법. 멕시코: 프렌티스 홀.
- 산티스테반, C. 및 Alvarado, J.M. (2001). 심리 측정 모델. 마드리드: UNED
