科学研究における仮説の種類（と例）

科学研究における仮説には様々な種類がある。帰無仮説、一般仮説、理論仮説から、補完仮説、代替仮説、作業仮説まで」

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仮説とは何か

しかし、仮説とはいったい何のためのものでしょうか。仮説は、研究対象となる特定の変数の間に存在する可能性のある特性や結果を特定します。

科学的手法を通じて、研究者は初期（または主要）仮説の妥当性を検証しようとしなければなりません。これを作業仮説と呼ぶことが多い。また、研究者はいくつかの補完的な、あるいは代替的な仮説を念頭に置いていることもある。

これらの作業仮説と代替仮説を検証すると、帰属仮説、因果仮説、連想仮説の3つのサブタイプがあることがわかった。一般仮説または理論仮説は、変数間の関係（負または正）を確立するのに役立ち、作業仮説と対立仮説はこの関係を効果的に定量化するものです。

一方、帰無仮説とは、調査した変数の間に評価できる関連性がないことを反映するものです。作業仮説と対立仮説が有効であることが証明できない場合、帰無仮説を正しいものとして受け入れる。

以上が最も一般的な仮説の種類と考えられるが、相対仮説や条件仮説もある。この記事では、仮説のすべての種類と、それらが科学的研究でどのように使用されるかを発見します。

仮説は何のためにあるのですか？

あらゆる科学研究は、確認または反論するための1つまたは複数の仮説から始める必要があります。言い換えれば、仮説は科学者が問題を述べ、変数間の可能な関係を確立する方法である。

科学研究で用いられる仮説の種類

科学で用いられる仮説の種類を分類する際に、従うことができるいくつかの基準がある。

帰無仮説

帰無仮説とは、調査対象の変数の間に関係がないという事実を指します。関係なし仮説」とも呼ばれるが、負の関係や逆の関係と混同してはならない。簡単に言えば、研究された変数は、特定のパターンに従っていないように見える。

科学的研究の結果、作業仮説と対立仮説が観察されない場合、帰無仮説が受け入れられる。

例

「人々の性的指向と稼ぐ力には関係がない」とする。

一般的または理論的仮説

一般的または理論的仮説とは、科学者が研究前に、変数を定量化せずに概念的に確立するものです。一般に、理論仮説は、研究したい現象に関する特定の予備観察を通じて一般化のプロセスから生じます。

例

「教育レベルが高いほど、給料が高い」理論仮説にはいくつかの下位分類がある。例えば、差分仮説は、2つの変数の間に差があることを示すが、その強さや大きさは測定しない。例：「心理学の学部では、男子学生よりも女子学生の方が多い」

作業仮説

作業仮説とは、科学的研究を通じて変数間の特定の関係を実証しようとする役割を果たすものである。これらの仮説は、科学的手法によって検証または反証されるので、「運用仮説」とも呼ばれることがあります。一般に、運用仮説は演繹から生じます。ある一般原則から、研究者は特定の事例のある特性を仮定します。作業仮説には、連想的、属性的、因果的といういくつかのサブタイプがある

3.1. 連想的

連想仮説は、二つの変数間の関係を指定する。この場合、第一変数の値がわかれば、第二変数の値を予測できる。

例

「高校1年生の入学者は高校2年生の2倍である」

3.2 属性仮説

属性の間に起こる事実を記述するためのもので、仮説は「属性的なもの」です。現実の現象や測定可能な現象を説明し、記述するために使用されます。

例

「ホームレスの多くは50～64歳である」

3.3. 因果仮説

因果仮説は、二つの変数間に関係を確立する。 2つの変数のうち一方が増減すると、もう一方も増減する。したがって、因果関係の仮説は、研究対象の変数の間に因果関係を確立する。因果関係の仮説を特定するためには、因果関係、すなわち統計的（または確率的）な関係を確立する必要がある。また、代替説明の反証を通じて、この関係を検証することも可能である。これらの仮説は、「もしXなら、Y」という前提に従います。

例

「ある選手が毎日1時間余分に訓練すると、投げの成功率が10％増加する」

代替仮説

代替仮説は、作業仮説と同じ疑問に対する答えを提供しようとするものです。しかし、対立仮説はその名前から推測できるように、異なる関係や説明を探求するものである。このように、1つの科学的研究の過程で、異なる仮説を調査することが可能です。

科学で用いられるその他の仮説の種類

一般的ではありませんが、異なる種類の研究にも用いられる仮説があります。 5888>

Relative hypotheses

Relative hypotheses record of two or more variables on another variable.

Example

“The effect of falling GDP per capita on number of private pension plans is less than effect of falling public spending on rate of child malnutrition”「一人当たりのGDPが低下すると、個人年金加入者数が減少し、子供の栄養不良の割合に影響を与える」。

変数1：GDPの下落
変数2：公共支出の減少
依存変数：個人年金を持つ人の数

条件付き仮説

条件付き仮説はある変数が他の二つの変数の値によって決まることを示すために使われるものです。原因仮説とよく似たタイプの仮説ですが、この場合は「原因」変数が2つで「結果」変数が1つだけです。

例

「選手がイエローカードをもらい、さらに第4審判から注意を受けた場合、5分間試合から除外しなければならない」とします。

原因1：イエローカードを受ける
原因2：警告を受ける
効果：5分間試合から除外される。このように、変数「効果」が発生するためには、2つの「原因」のうち片方だけでなく、両方を満たす必要があります。

その他の種類の仮説

これまで説明した仮説の種類は、科学や学術研究で最もよく使用されているものです。しかし、他のパラメータに基づいて分類することもできる。

確率的仮説

これらのタイプの仮説は、2つの変数の間に確率的な関係があることを示すものである。つまり、調査した大半のケースでその関係が成り立つのです。

例

「学生が1日10時間読書をしなければ、（おそらく）コースに落ちるだろう」。

決定論的仮説

決定論的仮説は、例外なく常に真である変数間の関係を示す。

例

「ある選手がクリートを履かないと、彼は試合でプレーできないだろう」:

“If a player does not wear cleats, he will not be able in match”.