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• 脚步
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假设是对自然法则的描述或对现实世界中现象的解释，可以通过观察和实验加以验证。在科学研究中，通常以探索性，可检验性和否定性主张的形式提出假设，用于解释自然界中观察到的某些现象。这是 假设解释。此外，该假设还可以描述法律，以及它在自然界中的作用。那是 一般假设。假设可以使这些 猜测：声称一个变量会通过受控实验影响另一个变量。但是，许多科学文献都支持以下假设： 教育判断 与预测无异。有关此误解的更多信息，请参见下文。

从物理科学到生命科学和社会科学，许多学术学科都使用假设检验作为检验思想，了解世界和丰富科学知识的手段。无论您是参加科学课的学者还是大一新生，重要的是要了解什么是假设，以及如何建立自己的假设并做出预测。以下说明将帮助您迈出第一步。

脚步

第1部分，共2部分：准备编写您的假设

1. 选择一个话题。 如果可以了解更多信息，请选择一个您认为有趣且有用的主题。
   • 如果您要为学校的作业写理论，则此步骤可能已经到位。
2. 阅读现有研究。 收集有关所选主题的所有信息。您需要成为该主题的专家，并且知道发现了什么。
   • 专注于学术和学术写作。确保您的信息准确，全面并且没有误导性。
   • 您可以在教科书中，图书馆或在线上找到信息。如果您还在上学，还可以从老师，图书馆员和同学那里获得帮助。
3. 文件分析。 花时间阅读您收集的材料。执行此操作时，查找并记录文档中未回答的问题。他们可以为您提供出色的研究驱动型想法。
   • 例如，如果您担心咖啡因对人体的影响，却发现似乎没有人发现咖啡因对男性和女性的影响不同，那就是一个开始。为您建立假设。或者，当您对有机耕作方法感兴趣时，可能会发现没有人考虑过有机肥料与无机肥料相比在植物中的生长速率是否不同。
   • 有时，您可以通过搜索“未定”或明确缺少信息的语句来检测现有文档中的空白。您还可以在看起来并不令人信服，不太可能或太不真实的文献中进行研究，例如：咖啡因提高了数学技能。如果这是可验证的主张，那么您将通过自己的调查对您的科学知识有很大帮助。如果我们能证明这一点，那肯定会变得更加惊人。如果结果不够有效，则说明您正在为自我检查，纠正的过程做出贡献-这是科学的一个非常重要的方面。
   • 检查这些类型的问题是填补研究领域中的重要空白并与众不同的好方法。
4. 提个问题。 在研究了材料之后，提出一个或多个您想进一步了解的未解决的问题。它们将是您的研究问题。
   • 继续上面的示例，您可能会问：“咖啡因与男性相比对女性有何影响？”或“与无机肥料相比，有机肥料如何影响作物生长？”。其余的研究旨在回答这些问题。
5. 查找可能答案的提示。 遇到研究问题后，请查看文献以查看发表的研究和/或理论是否为研究问题的概念性潜在答案提供任何线索。不管你是不是。如果是这样，它们可能是您的假设的基础。
   • 在上面的例子中，如果您从文献中看到，在其他刺激因素的作用下，对女性的影响水平似乎总是大于男性，这可能表明了这种情况。咖啡因也可能如此。同样，如果可以观察到，通常来说，堆肥似乎总是与较小的植物有关，您可以通过以下假设来解释：有机受精植物比受精植物生长得慢。肌肉。
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第2部分，共2部分：建立假设

1. 变量定义。一般假设 描述了两个变量之间可能存在的规则或操作模式：自变量和因变量。如果通过实验验证了这一点，则可以决定给出它们存在的原因或它们背后的机制。建议的原因或机制是 假设解释.
   • 您也可以将自变量视为产生影响或效果的变量。在我们的示例中，自变量是性别：一个人是男性还是女性，肥料类型：无机肥料或有机肥料。
   • 因变量是受（独立于）自变量影响的对象。在上面的示例中，因变量将是咖啡因或肥料的测量效果。
   • 您的假设只能表明一种关系。最重要的是，它应该只有一个自变量。如果存在多个变量，则无法确定哪个变量是观察到的影响的真正来源。
2. 建立一个简单的假设。 当您花时间思考研究问题和变量时，请提出一个关于如何通过简单的断言连接变量之间的初步思想。
   • 在这一点上，不必太担心准确性或细节问题。
   • 在上面的示例中，可以确定一个人的性别是否会影响咖啡因对其的影响。例如，在这一点上，您的假设可能很简单：“一个人的性别与咖啡因影响其心律的方式有关。”或者，这可能是对植物和肥料生长的普遍肯定。您的简单解释假设可能是：“使用不同肥料的植物具有不同的大小，因为它们以不同的速度生长”。
3. 确定方向。 假设可以是有向的或无向的。标量假设指出，一个变量以某种方式影响另一个变量，但未指定其工作方式。假设倾向于提供有关关系的性质（或“方向”）的更多信息，特别是断言一个变量如何影响另一个变量。
   • 对于我们的示例，标量假说可能是：“一个人的性别与咖啡因导致该人的心率增加之间存在某种关系”和“一种肥料与一种树木生长”。
   • 猜测 以上示例的方向可能是：“使用咖啡因后，女性的心率增加将高于男性”，以及“无机肥料的生长速度快于使用堆肥的植物。肌肉 ”。实际上，预测和构成预测的理论是完全不同的陈述。这种差异将在下一节中进一步讨论。
   • 如果文档为构建方向预测提供了任何依据，则应这样做，因为定向预测会产生更多信息。特别是在物理科学中，通常不接受标量预测。
4. 具体说明您的假设。 一旦您在纸上有了一个大概的想法，现在是时候开始进行筛选了。规范 假设 尽可能地明确您将要检验和启发哪些想法 预测 变得具体且可衡量。结果，它们可以提供变量之间关系的证据。
   • 必要时，列出您希望发现新见解的整体（人员或事物）。例如，如果您仅对咖啡因对老年人的影响感兴趣，则您的预测可能是：“ 65岁以上女性的心率增加高于同年龄的男性”。如果您只对肥料对番茄的影响感兴趣，那么您的预测可能是：“无机肥料的生长速度将比前三个月施肥的西红柿快。 ”。
5. 确保它们是可测试的。 假设必须提出两个变量之间的关系或它们之间的关系背后的原因，并且可以在 真实可观察的世界.
   • 例如，您不想构造这样的假设：“红色是最好的颜色”。这是一种观点，不能通过实验进行测试。但是，通常的假设：“红色是最喜欢的颜色”可以通过简单的随机调查进行检验。如果您可以真正证明红色是最受欢迎的颜色，那么下一步可能是要问问题： 为什么红色是最受欢迎的颜色？ 建议的答案是 假设解释 你的。
   • 通常，假设以if-then句子的形式表达。例如：“如果给孩子服用咖啡因，他们的心律就会增加。” 该陈述不是假设。 这种陈述只是对遵循预测的实验方法的简要说明，是科学教育中最常见的错误陈述。为这种方法提出假设和预测的一种简单方法是问自己 为什么 您认为咖啡因会使您的心律加快。这里， 假设解释 可能是：咖啡因是一种兴奋剂。至此，一些科学家将写 研究假设，断言包括假设，实验和预测： 如果咖啡因是一种兴奋剂，而有些孩子服用了咖啡因，而另一些孩子则服用了不含咖啡因的饮料，那么服用咖啡因的孩子的心率将比其他人增加更多。.
   • 这听起来很奇怪，但是研究人员很少证明这一假设是对还是错。相反，他们寻找证据证明与假设相反的事实是不正确的。如果相反的说法（咖啡因不是一种兴奋剂）可能是错误的，则该假设（咖啡因是一种兴奋剂）可能是正确的。
   • 在上面的示例中，当检查咖啡因对儿童心率的影响时，证据表明您的假设不正确-有时称为 假设不，如果含咖啡因和非含咖啡因的孩子（称为对照组）的心率均未发生变化，或者两者的上升或下降幅度相同，则可能会出现-两者之间没有差异年轻。如果要测试不同肥料的效果，则表明您的假设不正确的证据是，无论肥料类型如何，植物的生长速度均相同，或者与有机肥料一起使用的植物生长得更快。这里要注意的重要事项是： 假设不 在统计学上检验结果的重要性时，它将变得更加有用。当将统计数据应用于实验结果时，研究人员将继续测试统计假设的思想。例如，测试两个变量之间没有关系或两组之间没有区别。
6. 测试您的假设。 进行观察或实验。证据可能会否定原假设，从而支持实验假设。但是，证据也可能不允许零假设，这是完全可以的。任何结果都很重要，即使它使您回到起点。不断地“回到起点”并回顾思想是真正的科学方法！广告

忠告

• 在研究文献时，寻找与您想要进行的研究相似的研究，并根据其他研究者的结果进一步发展。另外，请注意您怀疑的任何断言并亲自进行测试。
• 假设应该是特定的，但不应太笼统以至只能将其应用于您的实验。当然您需要了解一般想学习的人。但是，没有人（室友除外）对阅读带有以下预测的报告感兴趣：“我的三个室友能够做的俯卧撑次数不同”。
• 不要让个人观点和感受影响研究。永远不要说以下假设：“我相信...”，“我认为...”，“我觉得...”或“我的看法是……”。
• 请记住，科学不一定是线性过程，可以用许多不同的方法来进行。