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 무엇인가??

그러나, 가설이란 정확히 무엇이며 그게 무엇인가?? 가설은 연구 될 특정 변수 사이에 존재할 수있는 특성과 결과를 명시합니다.

과학적 방법을 통해 연구원은 그의 초기 (또는 주요) 가설의 타당성을 검증하려고 노력해야한다. 이것은 일반적으로 작업 가설이라고 불리는 것입니다. 다른 경우에는 연구원이 여러 가지 보완 또는 대체 가설을 염두에두고 있습니다..

우리가 이러한 가설과 대안을 조사해 보면, 세 가지 하위 유형, 즉 속성 적, 인과 적 연관성 가설을 발견 할 수있다. 일반적 또는 이론적 가설은 변수들 사이의 관계 (음 또는 양)를 확립하는 데 도움이되는 반면, 작업 가설 및 대안은이 관계를 효과적으로 계량화하는 가설들이다.

반면, 귀무 가설은 연구 된 변수들 사이에 아무런 연관성이 없다는 사실을 반영한다. 작업 가설과 대립 가설이 유효하다는 것을 검증 할 수없는 경우, 귀무 가설은 옳다고 인정된다.

앞서 언급 한 것들이 가장 일반적인 유형의 가설이지만, 상대적 및 조건부 가설도있다. 이 기사에서는 모든 유형의 가설을 발견하고 과학적 조사에서 어떻게 사용되는지.

그 가설은 무엇입니까??

과학적 연구는 하나 이상의 가설을 고려하여 시작되어야합니다 확인 또는 반박하기위한.

가설은 과학적 연구에 의해 확인 될 수 있는지 아닌지에 대한 추측이다. 다른 말로하면, 가설은 과학자들이 문제를 제기하여 변수들 사이에 가능한 관계를 수립하는 방법이다.

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. 그것은 또한 "관계 가설 없음"이라고 불리우지 만 부정적인 또는 반대의 관계와 혼동해서는 안됩니다. 간단하게, 연구 된 변수는 구체적인 패턴을 따르지 않는 것처럼 보인다..

과학적 연구 결과가 일이나 대안이 없다는 가설로 귀결된다면 귀무 가설을 인정한다.

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 않아도됩니다. 일반적으로, 이론적 가설은 그들이 연구하고자하는 현상에 대한 일정한 예비 관찰을 통해 일반화 과정에서 태어난다.

예제

"연구 수준이 높을수록 급여가 높습니다." 이론적 가설에는 몇 가지 하위 유형이 있습니다. 차이 가설은 예를 들어 두 변수간에 차이가 있음을 명시하지만 강도 또는 크기를 측정하지는 않습니다. 예 : "심리학 교수진은 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 때때로 "운영상의 가설"이라고도합니다. 일반적으로, 일하는 가설은 공제로부터 발생한다 : 특정 일반 원칙에 기초하여, 연구자는 특정한 경우의 특정 특성을 가정한다. 작업 가설에는 몇 가지 하위 유형이 있습니다. 연관 형, 속성 형 및 인과 관계 형.

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

"대부분의 집없는 사람들은 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 인과 관계를 확립한다. 인과 관계 가설을 규명하기 위해서는 인과 관계 또는 통계적 (또는 확률 적) 관계가 수립되어야한다. 대체 설명을 통해이 관계를 확인할 수도 있습니다. 이 가정은 "X이면 Y,".

예제

"플레이어가 매일 1 시간 씩 더 많은 시간을 훈련하면 성공률은 10 % 증가합니다.".

4. 대체 가설

대안 가설은 작업 가설과 같은 질문에 대한 답을 제시하려고 시도한다. 그러나 교단에 의해 추론 될 수있는 것처럼, 대체 가설은 다른 관계와 설명을 탐구한다. 이런 식으로 동일한 과학적 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 가설 유형

그다지 일반적인 가설이 아닌 다른 유형이 있지만, 다른 유형의 조사에도 사용됩니다. 그들은 다음과 같습니다.

5. 상대 가설

상대 가설은 두 개 이상의 변수의 영향을 보여줍니다 다른 변수에 대해.

예제

"1 인당 GDP 쇠퇴가 민간 연금 계획을 가진 사람들의 수에 미치는 영향은 공공 지출이 아동 영양 실조의 비율에 미치는 영향보다 작다".

• 변수 1 : GDP 감소
• 변수 2 : 공공 지출 감소
• 종속 변수 : 사적 연금 플랜을 가지고있는 사람들의 수

6. 조건부 가설

조건부 가설은 변수가 다른 두 값의 가치에 의존한다는 것을 나타냅니다. 그것은 인과 관계와 매우 유사한 가설 유형이지만,이 경우 두 가지 변수 "원인"과 하나의 변수 "효과"가 있습니다.

예제

"선수가 옐로 카드를 받고 4 번째 심판에게 경고를 받으면 5 분 동안 게임에서 제외해야합니다".

• 원인 1 : 옐로우 카드 받기
• 원인 2 : 경고를받습니다.
• 효과 : 5 분 동안 게임에서 제외됩니다. 우리가 볼 수 있듯이, 변수 "효과"가 발생하기 위해서는 "원인"이라는 두 변수 중 하나를 충족시킬 필요가있을뿐만 아니라.

다른 종류의 가설

우리가 설명한 가설의 유형은 과학 및 학술 연구에서 가장 일반적으로 사용됩니다. 그러나 다른 매개 변수를 기반으로 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 못합니다".

8. 결정 론적 가설

결정 론적 가설은 항상 만나는 변수들 사이의 관계를 나타냅니다., 예외없이.

예제

"선수가 타코 부츠를 신지 않으면 그는 게임을 할 수 없다".

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