가설은 특정 질문에 대한 답을 찾기 위한 테스트 가능한 진술이며, 공식화된 가설은 실험에서 어떤 결과를 기대할 수 있는지에 대한 생각을 강요합니다. 

결과적으로 가설은 일상적인 작업에서 다양한 결과를 테스트하고, 다음과 같은 가능한 결말을 식별하는 등 거의 모든 작업에 사용할 수 있습니다. 연구의 기초를 형성합니다. 과학적 실험 등을 할 수 있습니다.

이 도움말을 통해 그 뒤에 숨은 이유, 다양한 유형 의 가설뿐만 아니라 가설을 작성하는 방법 더 명확하게 확인할 수 있습니다.

가설이란 무엇인가요?

가설은 아직 검증되지 않은 것에 대한 답을 찾기 위한 예측 방법, 제한된 증거에 기반한 아이디어 또는 제안을 말합니다. 

대부분의 경우, 여기에는 두 가지 관계를 제안하는 작업이 수반됩니다. 변수 (또는 그 이상): 독립 변수(변화)와 종속 변수(측정값)입니다. 예를 들어, 시험 전 밤새 공부하는 데 익숙하지만 항상 피곤해서 과목을 명확하게 이해하지 못해 성적이 좋지 않다고 가정해 보겠습니다.

따라서 가설은 낮에 공부하면 과목에 대한 이해도가 높아져 결과적으로 좋은 성적을 받을 수 있다는 것입니다. 이 예에서 독립 변수는 학습 시간이고 종속 변수는 과목에 대한 이해도와 성적입니다. 

보시다시피 가설은 거의 모든 상황에서 사용할 수 있지만, 연구 논문이나 과학 실험에서 가장 흔히 볼 수 있습니다. 

가설을 작성할 때는 가설을 적기 전에 신중하고 철저하게 작성하는 것이 중요합니다. 모든 가설은 사실을 통해 증명되어야 하기 때문입니다, 직접 테스트 및 데이터 증거를 통해 가설 구성에 사소한 결함이나 오해가 있어도 연구의 품질과 후속 결과에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 

연구 가설의 유형 및 예시

다음과 같은 다양한 유형의 가설을 사용할 수 있습니다. 자연 또는 가설의 목적(연구용이든 과학 실험용이든)에 따라 다릅니다. 

시작하기 전에 가설을 작성하는 방법다양한 유형을 살펴보고 어떤 유형이 가장 적합한지 알아보세요. 

가설을 작성하는 방법
GIPHY를 통해

간단한 가설

단순 가설은 독립 변수와 종속 변수라는 두 변수 간의 관계만 테스트하고 실험합니다. 앞서 학습 시간과 성적을 예로 들었듯이 말입니다.

복잡한 가설

더 복잡한 가설은 두 개 이상의 변수 간의 관계를 포함합니다. 예를 들어, 두 개의 독립 변수와 하나의 종속 변수 또는 그 반대의 경우입니다. 

예시: 빈곤이 높을수록, 사회의 문맹률이 높을수록 범죄 발생률도 높아집니다.

Null 가설

귀무 가설(약칭 H0)은 변수 간에 관계가 없다는 가설입니다. 

예시: 빈곤은 한 사회의 범죄율과 아무런 관련이 없습니다.

대체 가설

귀무 가설과 함께 대안 가설(H1 또는 HA)이 사용됩니다. 이는 귀무 가설의 반대를 나타내며, 하나만 참이어야 함을 의미합니다. 

예시: 빈곤은 사회 범죄율의 원인입니다..

복합 가설

복합 가설은 종속 변수의 정확한 매개 변수, 분포 또는 범위를 예측할 수 없는 가설입니다. 

우리는 종종 정확한 결과를 예측합니다. 예를 들어 "23세 남성의 평균 키는 189cm입니다."라고 말합니다. 여기서 우리는 정확한 매개변수를 제공하고 있습니다. 결과적으로 가설은 복합적인 것이 아닙니다. 

하지만 항상 정확하게 가설을 세울 수는 없습니다. 이러한 경우 "평균적으로 23세 남성은 다음과 같습니다. not 키 189cm." 23세 남성의 평균 키에 대한 분포 범위나 정확한 매개변수가 정해져 있지 않습니다. 따라서 정확한 가설이 아닌 복합적인 가설을 도입했습니다. 

대안 가설(위에서 설명한 바와 같이)은 일반적으로 귀무 가설 이외의 모든 가설로 정의되기 때문에 복합 가설이라고 합니다. 이 '이외의 모든 것'은 매개 변수나 분포를 지정하지 않으므로 복합 가설의 예입니다.

논리적 가설

논리적으로 검증할 수 있는 가설을 논리적 가설이라고 합니다. 따라서 논리적 가설은 실제 증거가 없어도 변수 간의 관계를 제안합니다. 

예시: 악어는 녹색 비늘을 가지고 있으므로 악어와 밀접한 관련이 있는 공룡도 녹색 비늘을 가지고 있었을 가능성이 높습니다. 그러나 모두 멸종되었기 때문에 우리는 논리에 의존해야 합니다. 경험적 데이터.

경험적 가설

경험적 가설은 논리적 가설의 반대 개념입니다. 현재 과학적 조사를 통해 검증되고 있는 가설로, 구체적인 데이터에 의존합니다. 이를 '작동 가설'이라고도 합니다.

예시: 소에게 하루에 1파운드의 옥수수를 먹이면 소의 수명이 단축됩니다.

통계적 가설

통계적 가설은 대표적인 통계 모델을 사용하여 더 큰 모집단에 대한 결론을 도출합니다. 모든 것을 테스트하는 대신 하위 집합을 테스트하고 이전에 수집한 데이터를 기반으로 나머지를 일반화합니다. 

예시: 자연스러운 붉은 머리카락은 전 세계 인구의 약 21%인 6천만 명에게서 발견됩니다.

방향성 가설

방향성 가설은 테스트 전에 개입의 효과가 긍정적일지 부정적일지 예측합니다. 

예시: 비가 오는 날씨가 일주일에 하는 중등도 또는 고강도 운동량에 영향을 주나요? 비가 오면 일주일에 하는 중등도에서 격렬한 운동의 양이 줄어드는 것은 사실입니다.

가설을 작성하는 방법 6 단계로

1. 질문하기

가설을 작성한다는 것은 답해야 할 질문이 있다는 것을 의미합니다. 질문은 직접적이고, 집중적이며, 구체적이어야 합니다. 식별을 돕기 위해 누가, 무엇을, 어디서, 언제, 왜, 어떻게라는 고전적인 6가지 질문으로 질문의 틀을 잡으세요. 하지만 가설은 질문이 아니라 진술이어야 한다는 점을 기억하세요.

2. 1차 조사 수집

주제에 대한 배경 정보를 수집하려면 여러 권의 책을 읽어야 할 수도 있습니다, 학술 저널, 실험 및 관찰을 통해 얻을 수도 있고, 인터넷 검색처럼 간단하게 얻을 수도 있습니다.

상충되는 연구 결과는 가설을 개발할 때 매우 유용할 수 있으며, 이러한 연구 결과를 잠재적인 반박 자료로 활용하고 이러한 우려를 해결하기 위해 연구를 구성할 수 있습니다.

3. 변수 정의

질문이 무엇인지 결정한 후에는 독립 변수와 종속 변수, 적용되는 가설의 유형을 식별해야 합니다.

4. If-Then 문 형식으로 작성하기

가설을 구성할 때 if-then 형식을 사용하면 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 "운동을 더 많이 하면 체중이 더 많이 빠진다." 이 형식은 여러 변수를 다룰 때 까다로울 수 있지만 일반적으로 테스트하려는 인과 관계를 안정적으로 표현할 수 있는 방법입니다.

5. 가설을 증명하기 위해 더 많은 데이터 수집하기

가설보다 우선시되는 것은 질문에 답하고 가설의 옳고 그름을 증명하는 것입니다. 가설을 세우고 변수를 결정한 후에는 실험을 시작할 수 있습니다. 이상적으로는 가설을 뒷받침할 데이터를 수집하는 것이 좋습니다.

6. 적어두기

마지막으로, 가설을 작성한 후에는 수집한 모든 데이터를 분석하여 결론을 도출하고 연구 논문 형식.

Mind the Graph로 인포그래픽의 힘 발휘하기

이 기회를 활용하여 비주얼 도구를 사용하여 연구 논문의 가설을 명확히 할 수 있습니다. 그래프에 집중하기 는 과학자를 디자이너로 변신시켜 과학 이미지와 인포그래픽 템플릿으로 연구의 시각적 효과를 높여줍니다.

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