仮説とは、特定の質問に対する答えを見つけるための検証可能なステートメントにすぎず、形式化された仮説は、実験でどのような結果を期待するかを考えさせるものである。 

その結果、仮説は、日常業務におけるさまざまな結果の検証、研究における可能性のある結末の特定、科学的実験の基礎の形成など、ほとんどのことに使用することができる。

この記事で、その理由、様々な種類の仮説だけでなく、その理由を知ることができます。 仮説の書き方 をより明確にしました。

仮説とは何か？

仮説とは、予測の方法であり、まだ検証されていないことに対して答えを見つけようとする試み、限られた証拠に基づくアイデアや提案のことです。 

多くの場合、独立変数（変化させるもの）と従属変数（測るもの）という2つの変数（またはそれ以上）の関係を提案することになる。例えば、テスト前に徹夜で勉強するのが習慣になっているが、いつも疲れていてよく理解できず、結果的に成績が悪くなってしまったとする。

つまり、「日中に勉強すれば、その教科を理解でき、その結果、良い成績が取れる」という仮説です。この例では、独立変数が勉強時間、従属変数が科目の理解度、成績です。 

このように、仮説はほとんどの場面で使われますが、最もよく見られるのは研究論文や科学実験の場面です。 

仮説を立てる際には、書き始める前に慎重かつ徹底的に行うことが重要です。仮説は、事実、直接のテスト、データの証拠によって証明されなければならないので、仮説の構築における小さな欠陥や誤解が、研究の質やその後の結果に悪影響を与える可能性があります。 

研究仮説の種類と例

研究や科学実験など、仮説の性質や目的に応じて、さまざまなタイプの仮説が用意されています。 

に入る前に 仮説の書き方では、どのような種類があるのか、見ていきましょう。 

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単純な仮説

単純な仮説では、独立変数と従属変数の2つの変数の関係を検証し、実験するだけである。先に勉強時間と成績で例証したように。

複合仮説

より複雑な仮説は、2つ以上の変数間の関係、例えば、2つの独立変数と1つの従属変数、またはその逆が含まれます。 

例 貧困や非識字率が高ければ、犯罪の発生率も高くなる。

Null Hypothesis（帰結仮説

帰無仮説とは、H0と略され、変数間に関係がないとするものである。 

例 貧困は社会の犯罪率と何の関係もない。

対立仮説

帰無仮説と合わせて、対立仮説（H1またはHA）が使われる。これは帰無仮説の逆を述べており、一方だけが真でなければならないことを意味する。 

例 貧困は社会の犯罪率の原因である.

複合仮説

複合仮説とは、従属変数の正確なパラメータ、分布、または範囲を予測しないものです。 

正確な結果を予測することも頻繁にあった。例えば、「23歳の男性の平均身長は189cmです」。ここでは、正確なパラメータを提供しているのです。その結果、仮説は合成されない。 

しかし、常に正確な仮説が立てられるわけではありません。こういう場合、「平均して23歳の男性は ノット 身長189cm"23歳男性の平均身長について、分布範囲や正確なパラメータを設定していません。そのため、厳密な仮説ではなく、複合的な仮説を導入しています。 

対立仮説（上述）は、帰無仮説以外のものとして定義されるため、一般に複合仮説となる。この「以外のもの」はパラメータや分布を特定しないので、複合仮説の一例となる。

論理的仮説

論理的に検証可能な仮説を論理仮説という。つまり、実際の証拠がなくても、論理的仮説は変数間の関係を示唆するのです。 

例 ワニの鱗は緑色なので、近縁の恐竜も緑色の鱗を持っていた可能性が高い。しかし、それらはすべて絶滅してしまったので、経験則ではなく、論理に頼らざるを得ない。

実証的仮説

経験的仮説は、論理的仮説の逆である。現在、科学的な調査によって検証されている仮説で、具体的なデータに基づくものです。これは「作業仮説」とも呼ばれます。

例 牛の寿命は、1日1ポンドのトウモロコシを与えることで短くなります。

統計的仮説

統計的仮説は、代表的な統計モデルを用いて、より大きな母集団についての結論を導き出すものである。すべてをテストするのではなく、部分集合をテストし、残りは以前に収集したデータに基づいて一般化します。 

例 天然の赤毛は、世界人口の約2%に見られると言われています。

方向性仮説

方向性仮説は、介入による効果がプラスになるかマイナスになるかを、テスト自体の前に予測するものである。 

例 雨天は、1週間の中・高強度運動の量に影響を与えるか？ポジティブに考えると、雨は1週間あたりの中等度から高度の運動量を減らします。

仮説の書き方 6つのステップ

1.質問する

仮説を書くということは、答えとなる質問があることを意味します。その疑問は、直接的で、焦点を絞った、具体的なものでなければなりません。質問を特定しやすくするために、この質問を古典的な6つで囲みます：誰、何、どこ、いつ、なぜ、どのように、です。しかし、仮説は質問ではなく、声明でなければならないことを覚えておいてください。

2.一次調査の収集

背景となる情報を集めるには、何冊もの本や学術雑誌を読み、実験や観察をする必要があるかもしれませんし、インターネットで検索する程度の簡単なものでいいかもしれません。

相反する研究結果は、仮説を立てる際に非常に有効です。その研究結果を反証として利用し、これらの懸念に対処するために研究を構成することができます。

3.変数を定義する

質問の内容が決まったら、独立変数と従属変数、そしてどのような仮説が当てはまるかを明らかにする必要があります。

4.If-Thenステートメントの形にする

仮説を構築する際には、if-then形式を用いると効果的です。例えば例えば、「もっと運動すれば、もっと痩せるだろう」。この形式は、複数の変数を扱う場合には厄介ですが、一般的には、検証しようとする因果関係を確実に表現する方法です。

5.仮説を証明するためにさらにデータを集める

仮説よりも優先されるのは、問いに答え、その正否を証明することです。仮説を立て、変数を決定したら、実験を開始します。理想的には、仮説を裏付けるデータを集めることです。

6.書き留める

最後に、仮説を書いたら、集めたデータをすべて分析し、研究論文形式で結論を導き出す。

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