과학 연구에서 가설의 유형 (및 예)
과학 연구에는 다양한 유형의 가설이 있습니다 . null, 일반 또는 이론 가설에서 보완 적, 대안 적 또는 작업 가설에 이르기까지.
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가설이란 무엇입니까?
그러나, 가설은 정확히 무엇이며 그것을 위해 무엇입니까? 가설은 연구 될 특정 변수 사이에 존재할 수있는 특성 및 결과를 기술한다.
과학적 방법을 통해 연구원은 그의 초기 (또는 주요) 가설의 타당성을 검증하려고 노력해야한다. 그것은 보통 작업 가설이라고 불리는 것입니다. 다른 경우에는 연구자가 여러 가지 보완 또는 대체 가설을 염두에두고 있습니다.
우리가 이러한 가설과 대안을 조사해 보면, 속성 적, 인과 적, 연합 적 가설의 세 가지 유형을 발견 할 수있다. 일반적 또는 이론적 가설은 변수들 사이의 관계 (음 또는 양)를 확립하는 반면, 작업 가설 및 대안은 이러한 관계를 효과적으로 계량화하는 것이다.
반면, 귀무 가설은 연구 된 변수들 사이에는 아무런 연관성이 없다는 사실을 반영한다. 실용 가설과 대립 가설이 유효하다는 것을 검증 할 수없는 경우, 귀무 가설은 옳다고 인정된다.
앞에서 언급 한 것들이 가장 일반적인 유형의 가설이지만, 상대적 조건부 가설도있다. 이 기사에서는 모든 유형의 가설을 발견하고 과학적 연구에서 어떻게 사용되는지 살펴 보겠습니다.
그 가설은 무엇인가?
과학적 연구는 하나 이상의 가설을 고려하여 시작되어야합니다 확인 또는 반증하기위한 것입니다.
가설은 단지 과학적 연구에 의해 확인 될 수 있는지 아닌지에 대한 추측 일뿐입니다. 즉, 가설은 과학자들이 문제를 제기하여 변수 들간의 가능한 관계를 수립하는 방법입니다.
과학적 연구에 사용 된 가설의 유형
과학에서 사용되는 가설 유형을 분류 할 때 따라야 할 몇 가지 기준이 있습니다. 우리는 그들을 아래에서 알 것이다.
1. Null 가설
귀무 가설은 연구 대상이 된 변수들 사이에는 아무런 관계가 없다는 것을 의미한다 . 또한 "관계 가설 없음"이라고도하지만 음수 또는 반대의 관계와 혼동되어서는 안됩니다. 단순히 연구 된 변수는 구체적인 패턴을 따르지 않는 것처럼 보입니다.
귀무 가설은 과학적 연구 결과로 업무 및 대안에 대한 가설이 관찰되지 않으면 받아 들여진다.
예제
"사람들의 성적 지향과 구매력 사이에는 아무런 관련이 없다."
2. 일반 또는 이론적 가설
일반적 또는 이론적 가설은 과학자들이 연구 전에 그리고 개념적으로 확립 한 가설들입니다 변수를 정량화하지 않아도된다. 일반적으로 이론적 가설은 그들이 연구하고자하는 현상에 대한 예비 조사를 통해 일반화 과정에서 태어난다.
예제
"연구 수준이 높을수록 급여가 높습니다." 이론적 가설에는 여러 가지 유형이 있습니다. 예를 들어, 차이 가설은 두 변수간에 차이가 있음을 나타내지 만 강도 또는 크기를 측정하지는 않습니다. 예 : "심리학 교수진에는 학생들보다 학생 수가 많습니다."
3. 작업 가설
작업 가설은 변수들 사이의 구체적인 관계를 증명하기 위해 사용되는 가설이다 과학적 연구를 통해 이러한 가설은 과학적 방법을 통해 확인되거나 반박되므로 때로는 "운영 가설"이라고도합니다. 일반적으로, 일하는 가설은 공제로부터 발생한다 : 특정 일반 원칙에 기초하여, 연구자는 특정한 경우의 특정 특성을 가정한다. 작업 가설에는 몇 가지 하위 유형이 있습니다 : 연관성, 속성 적 및 인과 적.
3.1. 연관성있는
연관 가설은 두 변수 간의 관계를 지정합니다. 이 경우 첫 번째 변수의 값을 알면 두 번째 변수의 값을 예측할 수 있습니다.
예제
"고등학교 2 학년 때보다 고등학교 1 학년에 등록한 학생의 수가 2 배입니다."
3.2. 기여할 수있는
귀납적 가설은 변수 사이에서 발생하는 이벤트를 설명하는 데 사용되는 가설입니다. 실제적이고 측정 가능한 현상을 설명하고 설명하는 데 사용됩니다.이 유형의 가설에는 하나의 변수 만 포함됩니다.
예제
"노숙자의 대부분은 50 세에서 64 세 사이입니다."
3.3. 인과 관계
인과 관계 가설은 두 변수 사이의 관계를 수립합니다. 두 변수 중 하나가 증가하거나 감소하면 다른 변수가 증가하거나 감소합니다. 따라서 인과 관계 가설은 연구 된 변수 사이의 원인 - 결과 관계를 확립한다. 인과 관계 가설을 식별하기 위해서는 인과 관계 또는 통계적 (또는 확률 론적) 관계가 설정되어야한다. 대체 설명에 대한 반박을 통해이 관계를 확인할 수도 있습니다. 이 가설은 "X이면 Y, 그 다음에 Y"를 전제로합니다.
예제
"선수가 매일 추가 시간을 훈련하면 던지기 성공률이 10 % 증가합니다."
4. 대안 가설
대안 가설은 작업 가설과 같은 질문에 대한 답을 제시하려고 시도한다 . 그러나 그 교단에 의해 추론 될 수있는 것처럼, 대체 가설은 다른 관계와 설명을 탐구한다. 이런 식으로 같은 과학 연구 과정에서 다른 가설을 조사하는 것이 가능합니다. 이 유형의 가설은 또한 속성 적, 연관 적 및 인과 적으로 세분 될 수있다.
과학에 사용되는 더 많은 유형의 가설
그다지 일반적인 가설이 아닌 다른 유형이 있지만, 다른 유형의 조사에도 사용됩니다. 다음과 같습니다.
5. 상대 가설
상대 가설은 두 개 이상의 변수의 영향을 보여줍니다 다른 변수에.
예제
"개인 연금 계획을 가진 사람들의 수에 대한 1 인당 GDP 쇠퇴의 영향은 아동 영양 실조 비율에 대한 공공 지출 감소의 효과보다 적습니다."
- 변수 1 : GDP 감소
- 변수 2 : 공공 지출 감소
- 종속 변수 : 사적 연금 플랜을 가지고있는 사람들의 수
6. 조건부 가설
조건부 가설은 한 변수가 다른 두 변수의 값에 의존한다는 것을 나타냅니다 . 인과 관계와 매우 유사한 가설 유형이지만,이 경우 두 가지 변수 "원인"과 하나의 변수 "효과"만 있습니다.
예제
"선수가 옐로우 카드를 받고 4 번째 심판에게 경고를 받으면 그는 5 분 동안 경기에서 제외해야합니다."
- 원인 1 : 옐로우 카드 받기
- 원인 2 : 경고를받습니다.
- 효과 : 5 분 동안 게임에서 제외됩니다. 우리가 볼 수 있듯이, 변수 "효과"가 발생하기 위해서는 두 가지 변수 중 하나 인 "원인"을 충족시킬 필요가있을뿐만 아니라 둘 다 필요합니다.
다른 가설의 가설
우리가 설명한 가설의 유형은 과학 및 학술 연구에서 가장 일반적으로 사용됩니다. 그러나 다른 매개 변수를 기준으로 분류 할 수도 있습니다.
7. 확률 론적 가설
이 유형의 가설은 두 변수 사이에 가능한 관계가 있음을 나타냅니다 . 즉, 연구 된 대부분의 경우 관계가 성취됩니다.
예제
"학생이 하루에 10 시간을 낭비하지 않으면 (아마) 코스를 통과하지 못할 것입니다."
8. 결정 론적 가설
결정 론적 가설은 항상 만나는 변수들 간의 관계를 나타냅니다. 예외없이
예제
"선수가 타코 부츠를 쓰지 않으면 그는 게임을 할 수 없습니다."
서지 참고 문헌 :
- Hernández, R., Fernández, C. 및 Baptista, M.P. (2010) 연구 방법론 (5 판). 멕시코 : McGraw Hill 교육
- Salkind, N.J. (1999). 연구 방법. 멕시코 : Prentice Hall.
- Santisteban, C. and Alvarado, J.M. (2001). 심리적 모델. 마드리드 : UNED
