仮説を書く

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ステップに
パート1/2：仮説を書く準備
パート2/2：仮説の定式化
チップ

仮説とは、自然界のパターンの説明、または観察や実験を通じてテストできる実際の現象の説明です。仮説が科学研究で使用される最も一般的な方法は、自然界で観察される現象を説明する、予備的で、テスト可能で、反駁可能なステートメントとしてです。より具体的には、そのようなステートメントを1つと呼びます 説明仮説。ただし、仮説は、自然界で観察されたパターンを説明するステートメントである場合もあります。この場合、ステートメントを1つと呼びます。 仮説の一般化。仮説はできます予測 generate：変数が制御された実験で特定の結果（効果または変更）をもたらすことを示すステートメント。しかし、多くの科学的情報源は、仮説は1つにすぎないという神話を煽っています 十分に根拠のある見積もり 予測と大差ありません。この誤解については、以下で詳しく説明します。物理科学から社会科学まで、多くの学問分野では、アイデアをテストし、世界についてさらに学び、科学的知識を増やす手段として仮説を使用しています。あなたが初心者の教師であろうと大学生であろうと、仮説と予測を理解し、定式化できることは非常に重要です。これらの手順は、途中で役立ちます。

ステップに

パート1/2：仮説を書く準備

件名を選択します。 興味があり、もっと知りたいトピックを選択してください。
- あなたが学校の仮説を書いているなら、このステップはあなたのためにすでに行われているかもしれません。
既存の研究を読んでください。 選択したトピックについてできる限りの情報を収集します。あなたはそのトピックの専門家になり、そのトピックについて何が知られているのかをしっかりと理解する必要があります。
- 学術的および科学的な情報源に焦点を当てます。あなたはあなたの情報が公平で、正確で、完全であることを確認したいです。
- 情報は教科書、図書館、またはオンラインで見つけることができます。学校では、教師、図書館員、仲間の学生に助けを求めることもできます。
文献を分析します。 集めた資料を読んで時間をかけてください。これを行うときは、文献で未回答の質問を探し、それらをメモしてください。これらは、調査する領域に優れたアイデアを提供します。
- たとえば、カフェインが人体に及ぼす影響に興味があるが、男性と女性の違いを誰も調べていないように思われる場合、これは仮説を立てるものです。または、有機農業に興味がある場合は、有機肥料が肥料と比較して植物の成長速度が異なるかどうかを誰もテストしていないことに気付くかもしれません。
- 「不明」などの記述や、明らかに情報が不足している場所を探すことで、既存の文献にギャップが見つかることがあります。また、カフェインが数学のスキルを向上させるなど、とてつもない、ありそうもない、またはあまりにも良すぎると思われる主張を文献で見つけることもあります。主張が検証可能である場合、あなたはあなた自身の研究をすることによって科学に素晴らしいサービスをすることができます。あなたが主張を確認することができれば、主張はさらに信頼できるものになります。あなたが主張の支持を見つけることができないならば、あなたは科学の自己修正の側面に貢献しています。
- これらのタイプの質問を研究することは、研究分野の重要なギャップを埋めることによって自分自身を差別化するための優れた方法を提供します。
質問をします。 あなたのトピックに関する文献を研究した後、あなたがさらに探求したい1つ以上の未回答の質問を思い付く。これらはあなたの研究の質問です。
- 上記の例に従って、「カフェインは男性と比較して女性にどのように影響しますか？」と自問するかもしれません。または「肥料と比較して、植物の成長に対する有機肥料の影響は何ですか？」その後、残りの調査では、これらの質問に答えることに焦点を当てます。
答えが何であるかについての手がかりを探してください。 1つ以上の調査用質問を生成した後、文献を調べて、そのトピックに関する既存の調査結果や理論が、調査用質問への回答が何であるかについてのアイデアを思い付く手がかりを提供するかどうかを確認します。もしそうなら、これらの手がかりはあなたの仮説の基礎を形成することができます。
- 上記の例によると、他の種類の覚醒剤が男性よりも女性に効果的であるように見えるパターンがあることを文献で発見した場合、これは同じパターンがカフェインにも当てはまることを示している可能性があります。同様に、有機肥料が一般的に小さな植物に関連しているように見える場合は、有機肥料にさらされた植物は肥料にさらされた植物よりも成長が遅いと仮定することで、このパターンを説明できます。

パート2/2：仮説の定式化

変数を決定します。 a 仮説の一般化 独立変数と従属変数の2つの変数の間に存在すると思われるパターンを記述します。実験でパターンが確認された場合は、パターンが存在する理由、またはパターンを生成するメカニズムを定式化できます。あなたが提案する理由、またはメカニズムは、 説明仮説.
- 独立変数は、ある種の違いや効果の原因と考えることができます。例では、独立変数は、人が男性か女性か、または肥料の種類（つまり、肥料が有機肥料か人工肥料か）の性別です。
- 従属変数は、独立変数の影響を受ける（つまり、「依存する」）変数です。上記の例では、従属変数はカフェインまたは肥料の測定された効果である可能性があります。
- あなたの仮説はただ一つの関係を示唆するべきです。とりわけ、独立変数は1つだけである必要があります。複数ある場合は、実際に観察される可能性のある影響の原因がどれであるかを判断できなくなります。
簡単な仮説を立てます。 研究の質問と変数について考えることに時間を費やしたら、変数が互いにどのように関連しているかについての最初のアイデアを簡単な宣言として書き留めます。
- この時点では、正確さや詳細について心配する必要はありません。
- 上記の例では、1つの仮説が、人の性別がカフェインによる影響に影響を与える可能性があるかどうかを説明している可能性があります。たとえば、この時点での仮説は、「人の生物学的性別は、カフェインが心拍数にどのように影響するかに関係している」というものです。他の仮説は、植物の成長と肥料についての一般的な声明である可能性があります。あなたの簡単な説明の仮説は、「異なる肥料を与えられた植物は、異なる速度で成長するため、サイズが異なる」のようなものである可能性があります。
あなたの方向を決定します。 仮説は、方向性がある場合と方向性がない場合があります。無指向性の仮説は、ある変数が他の変数に何らかの形で影響を与えると単純に述べていますが、具体的にはどのような方法ではありません。方向性仮説は、関係のタイプ（または「方向」）に関する詳細情報を提供します。具体的には、ある変数が別の変数にどのように影響するかを示します。
- 私たちの例を使用すると、方向性のない仮説は、「人の生物学的性別とカフェインが人の心拍数を増加させる程度との間に関係がある」、「肥料の種類と速度。植物が成長する速度。」
- 方向性予測上記と同じサンプル仮説を使用すると、「カフェインを摂取した後、女性は男性よりも心拍数の増加が強くなります」、「無機肥料で施肥した植物は有機肥料で施肥した植物よりも速く成長します」のようになります。確かに、これらの予測とそれらを可能にする仮説は、非常に異なるタイプの説明です。この違いについては、以下で詳しく説明します。
- 文献で方向予測を行うことが許可されている場合は、より多くの情報が提供されるため、これを行うことをお勧めします。特に自然科学では、方向性のない予測は不十分であると見なされることがよくあります。
具体的に。 紙に最初のアイデアが浮かんだら、洗練を始めましょう。あなたは作っていますか仮説できるだけ具体的にして、どのアイデアをテストして作成するかが明確になるようにします。予測より具体的で測定可能であるため、変数間の関係が証明されます。
- 必要に応じて、より多くの新しい知識を発見したい母集団（つまり、人や物）を指定します。たとえば、カフェインが高齢者に与える影響のみに関心がある場合、「65歳以上の女性は、同じ年齢の男性よりも心拍数が大幅に増加する」と予測できます。トマト植物に対する肥料の影響のみに関心がある場合、予測は次のようになります。「肥料で処理されたトマト植物は、有機肥料で処理されたトマト植物よりも最初の3か月で速く成長します。」
テスト可能であることを確認してください。 2つの変数間の関係について提案する仮説、または2つの変数間に関係が存在する理由が、で合理的に観察および測定できることを確認してください。 現実の観察可能な世界.
- たとえば、「赤が最も美しい色」などの仮説はあまり役に立ちません。この声明は意見であり、実験によってテストすることはできません。ただし、赤が最も人気のある色であるという一般化された仮説は、単純なランダム調査でテストできます。赤が最も人気のある色であることを実際に確認できる場合は、次のステップは次のように尋ねることです。 なぜ赤が最も人気のある色なのですか？ あなたが提案する答えはあなたです 説明仮説.
- 多くの場合、仮説はif-then文の形式で作成されます。たとえば、「子供がカフェインを摂取している場合、心拍数は増加します」。 この声明は仮説ではありません。 これらの種類の説明は、実験方法の簡単な説明とそれに続く予測であり、科学教育における仮説の最も一般的な誤用です。この方法で仮説と予測を定式化する簡単な方法は、自問することです。なぜあなたはカフェインを与えられた子供の心拍数が増加すると思います。君は 説明仮説 この場合、カフェインが覚醒剤である可能性があります。この時点で、一部の科学者はいわゆる 研究仮説、仮説、実験、および予測がすべて1つのステートメントに含まれているステートメント：カフェインが覚醒剤であり、カフェインを含む飲み物を与えられる子供とカフェインを含まない飲み物を与えられる子供がいる場合、カフェインを含む飲み物を受け取った子供の心拍数は、カフェインを受け取った子供の心拍数よりも増加します。カフェインなしで飲む。
- 奇妙に聞こえるかもしれませんが、研究者は仮説が正しいか間違っているかを証明することはめったにありません。代わりに、彼らは彼らの仮説の反対が真実である可能性が低いという証拠を探します。反対（カフェインは覚醒剤ではない）が当てはまらない可能性が高い場合、仮説（カフェインは覚醒剤である）は当てはまる可能性があります。
- 上記の例を使用して、子供の心拍数に対するカフェインの効果をテストすると、仮説が真実ではないという証拠（別名 帰無仮説）、カフェイン入り飲料を摂取した子供とカフェイン入り飲料を摂取しなかった子供（プラセボ対照）の心拍数が同じサイズで変更、減少、または増加していない場合、および子供たちの2つのグループ間の違い。さまざまな肥料の効果をテストしたい場合、仮説が正しくないことの証明は、肥料に関係なく植物が同じ速度で成長すること、または有機肥料で処理された植物がより速く成長することである可能性があります。ここで重要なのは、研究者が統計を使用して結果の意味をテストすると、帰無仮説が実際にはるかに役立つようになることです。実験の結果に統計が使用される場合、研究者は帰無仮説のアイデアをテストします。たとえば、2つの変数の間に関係がない、または2つのグループの間に違いがないなどです。
仮説をテストします。 観察するか、実験を行ってください。あなたの証明はあなたが帰無仮説を棄却することを可能にするかもしれません、それであなたの実験的仮説を立証します。しかし、証拠はあなたが帰無仮説を棄却することを許さないかもしれません、そしてそれは大丈夫です。あなたの結果があなたを製図板に送り返すときでさえ、すべての結果は重要です。あなたのアイデアを洗練するために常に「画板」に戻ることは、科学が実際にどのように機能するかです！

チップ

あなたの文献検索中に、あなたがやりたいことと同様の研究を行い、他の研究者の発見に取り組むようにしてください。ただし、疑わしいと思われる申し立てにも注意を払い、自分でテストしてください。
仮説を具体的にしますが、特定の実験以外に仮説を適用できないほど具体的ではありません。結論を出したい母集団について完全に明確にしたいのですが、「私の3人のルームメイトはそれぞれ異なる数の腕立て伏せを行うことができます。。」
あなたの感情や意見をあなたの研究から遠ざけてください。仮説は、「私は信じている...」、「私は思う...」、「私は感じる...」、「私のアドバイスはそれです...」のようなことを決して述べるべきではありません。
科学は必ずしも直線的なプロセスではなく、さまざまな方法でアプローチできることを忘れないでください。