仮説の書き方：11ステップ - チップ

コンテンツ

手順
助言

仮説は、自然の法則の説明または現実世界の現象の説明であり、観察と実験を通じて検証することができます。科学的研究では、仮説はしばしば探索的で検証可能で否定的な主張の形で提案されます-自然界で観察される現象のいくつかを説明するために使用されます。これは 仮説の説明。さらに、仮説は、法律、それが自然界でどのように機能するかを説明することもできます。あれは 一般的な仮説。仮説はこれらを作ることができます推測：制御された実験を通じて、一方の変数が他方に影響を与えると主張しています。しかし、多くの科学文献は、仮説は単にそれであるという見解を支持しています 教育的判断 予測と何ら変わりはありません。この誤解についての詳細は以下にあります。

物理科学から生命科学や社会科学に至るまで、多くの学問分野では、アイデアをテストし、世界を理解し、科学的知識を豊かにする手段として、仮説テストを使用しています。あなたが科学の授業の学者であろうと新入生であろうと、仮説とは何か、そしてあなた自身の仮説を構築して予測を行う方法を理解することは重要です。以下の手順は、最初のステップを実行するのに役立ちます。

手順

パート1/2：仮説を書く準備をする

トピックを選ぶ。 あなたがそれについてもっと学ぶことができるならば、あなたが興味深くそして役に立つと思うトピックを選んでください。
- 学校の課題の理論を書いている場合、このステップはおそらくすでに実施されています。
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見つけることができるすべての情報を収集します。あなたはその主題の専門家になり、何が発見されたかを知る必要があります。
- アカデミックおよびアカデミックライティングに焦点を当てます。情報が正確で包括的であり、誤解を招かないようにしてください。
- 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。まだ学校に通っている場合は、教師、図書館員、クラスメートからも助けを得ることができます。
ドキュメント分析。 収集した資料を時間をかけて読んでください。これを行うときは、ドキュメント内の未回答の質問を見つけてメモしてください。彼らはあなたに優れた研究主導のアイデアを与えることができます。
- たとえば、カフェインが人体に与える影響に関心があり、カフェインが男性と女性にどのように異なる影響を与えるかを誰も知らないように思われる場合は、それが出発点になる可能性があります。あなたがあなたの仮説を構築するためのポイント。あるいは、有機農法に興味がある場合、有機肥料が無機肥料と比べて植物の成長速度が異なるかどうかを誰も考えていないことに気付くかもしれません。
- 「未定」や明示的に情報が不足しているなどのステートメントを検索することで、既存のドキュメントのギャップを検出できる場合があります。また、次のように、あまり説得力がない、可能性が低い、またはあまりにも良すぎると思われる文献を調べることもできます。カフェインは数学のスキルを向上させます。それが検証可能な主張である場合、あなたはあなた自身の調査をすることによってあなたの科学的知識に大いに役立つでしょう。それが検証できれば、その主張はさらに驚くべきものになるでしょう。結果が十分に有効でない場合、あなたは自己検査、修正のプロセスに貢献しています-科学の非常に重要な側面です。
- これらのタイプの質問を調べることは、研究分野の重要なギャップを埋め、異なるものにするための優れた方法です。
質問をします。 資料を調べた後、詳細を知りたい1つ以上の未回答の質問をします。それらはあなたの研究課題になります。
- 上記の例を続けると、「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？」と尋ねるかもしれません。または「無機肥料と比較した場合、有機肥料は作物の成長にどのように影響しますか？」研究の残りの部分は、これらの質問に答えることを目的としています。
考えられる答えのヒントを見つけてください。 研究の質問がある場合は、文献を確認して、公開されている研究や理論が研究の質問に対する概念的な潜在的な回答の手がかりを提供しているかどうかを確認してください。あなたによってかどうか。もしそうなら、それらはあなたの仮説の基礎になることができます。
- 上記の例で、他のいくつかの刺激物を使用すると、女性への影響のレベルが常に男性よりも大きいように見えることが文献を通して見られる場合、これはこの状態の兆候である可能性があります。これはカフェインにも当てはまるかもしれません。同様に、観察可能な場合、一般に、堆肥は常に小さな植物と関連しているように思われる場合、有機施肥植物は施肥植物よりも成長が遅いという仮説によって説明できます。筋。
広告

パート2/2：仮説を立てる

変数の定義。一般的な仮説 独立変数と従属変数の2つの変数の間に存在する可能性のあるルールまたは操作モードについて説明します。これを実験的に検証する場合は、存在する理由または背後にあるメカニズムを提供することを決定できます。提案された理由またはメカニズムは 仮説の説明.
- 独立変数は、違いや効果をもたらす変数と見なすこともできます。この例では、独立変数は性別です。人は男性または女性であり、肥料の種類は無機または有機肥料です。
- 従属変数は、独立変数の影響を受ける（「依存する」）オブジェクトです。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になります。
- あなたの仮説はただ一つの関係を示唆するべきです。最も重要なことは、独立変数が1つだけであることです。複数ある場合、どの変数が観察された効果の真の原因であるかを判断できません。
簡単な仮説を立てます。 研究の質問や変数について考えることに時間を費やしたときは、単純なアサーションで変数を接続する方法の最初のアイデアを提示してください。
- この時点では、正確さや詳細についてあまり心配する必要はありません。
- 上記の例では、人の性別がカフェインの効果に影響を与える可能性があるかどうかについての肯定である可能性があります。たとえば、この時点で、あなたの仮説は次のように単純である可能性があります：「人の性別はカフェインが彼らの心拍数に影響を与える方法と関係があります。」または、それは植物と肥料の成長の一般的な肯定である可能性があります。あなたの簡単な説明の仮説は、「異なる肥料を含む植物は、異なる速度で成長するため、異なるサイズを持っている」かもしれません。
方向を決定します。 仮説は、有向または無向にすることができます。スカラー仮説は、一方の変数が他方に何らかの影響を与えると述べていますが、それがどのように機能するかを指定していません。仮説は、関係の性質（または「方向」）に関するより多くの情報を提供する傾向があり、具体的には、一方の変数が他方にどのように影響するかを主張します。
- 私たちの例では、スカラー仮説は次のようになります。「人の性別とカフェインがその人に引き起こす心拍数の増加との間には関係があります」と「肥料との間には関係があります木の成長」。
- 推測上記の例の方向性は、「カフェインの後、女性の心拍数の増加は男性よりも高くなる」および「無機肥料は、堆肥を使用する植物よりも速く成長する」である可能性があります。筋肉」。実際、予測と予測を形成する理論は非常に異なるステートメントです。この違いについては、次のセクションで詳しく説明します。
- ドキュメントが有向予測を構築するための基礎を提供している場合、有向予測はより多くの情報をもたらすため、それを行う必要があります。特に物理科学では、スカラー予測は受け入れられないことがよくあります。
あなたの仮説を具体的にしてください。 紙の上で大まかなアイデアができたら、今がふるい分けを始める時です。仕様仮説可能な限りあなたに、どのアイデアがテストされ、あなたに触発されるかを正確に明確にします予測具体的で測定可能になります。結果として、それらは変数間の関係の証拠を提供することができます。
- 必要に応じて、新しい洞察を明らかにすることを望んでいる全体（人または物）を作成します。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歳以上の女性の心拍数の増加は同じ年齢の男性よりも高い」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。「無機肥料は、最初の3か月間施肥されたトマトよりも速く成長します。 "。
それらがテスト可能であることを確認してください。 仮説は、2つの変数間の関係、またはそれらの間の関係の背後にある原因を提案する必要があり、で観察および測定できます。 現実の観察可能な世界.
- たとえば、「赤が最適な色」という仮説を立てたくない場合があります。これは意見であり、実験的にテストすることはできません。ただし、「赤が最も好まれる色」という一般的な仮説は、単純なランダム化された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本当に証明できる場合、次のステップは質問をすることかもしれません： なぜ赤が最も人気のある色なのですか？ 提案された答えは 仮説の説明 きみの。
- 通常、仮説はif-then文の形式で表現されます。例：「子供にカフェインを与えると、心拍数が増加します。」 この声明は仮説ではありません。 このタイプのステートメントは、予測に続く実験方法の簡単な説明にすぎず、科学教育で最も一般的な誤った表現です。このアプローチの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。なぜあなたはあなたの心拍数がカフェインで増加すると思います。ここに、 仮説の説明 それは可能性があります：カフェインは刺激剤です。この時点で、一部の科学者は書くでしょう 研究仮説、アサーションには、仮説、実験、および予測が含まれます。カフェインが刺激剤であり、カフェインを与えられている子供もいれば、カフェインを含まない飲料を与えられている子供もいる場合、カフェイン入りの飲み物を飲む子供の心拍数は他の子供よりも高くなります。.
- 奇妙に聞こえますが、研究者が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おそらく真実ではないという証拠を探します。反対（カフェインは刺激剤ではない）が正しくない可能性が高い場合、仮説（カフェインは刺激剤である）は正しい可能性があります。
- 上記の例では、カフェインが子供の心拍数に及ぼす影響を調べると、証拠はあなたの仮説が正しくないことを示唆しています-時々 仮説なし、カフェイン入りの子供とカフェインなしの子供の両方（コントロールグループと呼ばれる）の心拍数が変化しなかった場合、または両方が同じ程度で増加または減少した場合に表示される可能性があります-2つの間に違いはありません若い。さまざまな肥料の効果をテストしたい場合、仮説が正しくないという証拠は、肥料の種類に関係なく植物が同じ速度で成長するか、有機肥料で使用される植物がより速く成長することです。ここで注意すべき重要なことは次のとおりです。 仮説なし 結果の重要性を統計的にテストすると、はるかに便利になります。統計が実験の結果に適用されると、研究者は統計的仮説のアイデアをテストし始めます。たとえば、2つの変数の間に関係がないこと、または2つのグループの間に違いがないことをテストします。
仮説をテストします。 観察または実験を行う。証拠は、ヌル仮説の拒絶を可能にし、したがって実験的仮説を支持する可能性があります。ただし、証拠がnull仮説を許可していない可能性もあり、それはまったく問題ありません。たとえそれがあなたをスタートラインに戻したとしても、どんな結果も重要です。継続的に「出発点に戻り」、アイデアをレビューすることは、真の科学の方法です。広告

助言

文献を研究するときは、自分がやりたい研究に類似した研究を探し、他の研究者の結果に基づいてさらに発展させてください。また、疑わしいアサーションに注意を払い、自分でテストしてください。
仮説は具体的である必要がありますが、実験にのみ適用できるほど圧倒的であってはなりません。確かにあなたは一般的な勉強したいことを理解する必要があります。ただし、「ルームメイトを除く）は、「3人のルームメイトが実行できるプッシュアップの数が異なる」という予測でレポートを読むことに興味を持っている人は誰もいません。
個人的な意見や感情が研究に影響を与えないようにしてください。「私は信じている...」、「私は思う...」、「私は感じる...」、「私の意見は...」という仮説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。