什么是研究假设（Research Hypothesis）？
一般假设
从小学开始，我们都熟悉 "假设 "这个词。假设是一种基于事实的猜测或预测，但尚未得到证实。它是科学方法的重要步骤。研究假设是实验的动力，可以证明假设，也可以反驳假设。
研究假设
研究假设比一般假设更具体。它是对研究结果的一种有根据的、预期的、可检验的预测。
什么是有效的研究假设？
一个好的研究假设是对与研究相关的因变量和自变量之间关系的清晰陈述，并且可以反证。
研究假设清单
写出可能的假设后，请确保它符合以下条件：
- 必须是可检验的： 你需要一种方法来证明你的假设。如果无法验证，那就不是假设。
- 必须包括因变量和自变量： 必须包含至少一个自变量（原因）和一个因变量（结果）。
- 语言必须通俗易懂： 尽可能简洁明了。不应留下任何解释的余地。
- 必须与研究课题相关： 如果你的研究课题是外太空，你或许就不应该谈论猫和狗。要与你的主题相关。
如何创建有效的研究假设
先提出问题
从新闻报道的角度出发提出研究假设。提出五个 "W "中的一个： 谁（Who）、什么（What）、何时（When）、何地（Where）或为什么（Why）。
初始问题可以是：天空为什么是蓝色的？
进行初步研究
一旦你心中有了问题，就围绕你的主题阅读研究报告。从学术期刊上收集研究成果。
如果你要查找有关天空的信息以及天空为什么是蓝色的，请研究有关大气层、天气、太空、太阳等方面的信息。
撰写假设草稿
一旦你对自己的课题感到满意并有了初步的了解，就可以提出一个可行的假设。不要太紧张。你的第一个假设不是永久性的。将其视为草稿。
假设的初稿可以是：地球大气中的某些分子对天空的蓝色有反应。
让你的草稿更完美
把你的研究假设完善起来。缩小范围，只包含上述 "研究假设清单 "中列出的信息。
既然你已经写出了研究假设，那就缩小它的范围。你的新假设可以是：太阳光照射到天空中的氧分子使天空呈现蓝色。
写一个零假设（Null Hypothesis）
你的零假设应该与你的研究假设相反。它应该能够被你的研究推翻。
在这个例子中，你的零假设将是： 太阳光照射到天空中的氧分子不会使天空呈现蓝色。
为什么要有一个清晰、可检验的假设？
稿件被期刊拒稿的主要原因之一是假设不充分。Ish Kumar Dhammi博士和Rehan-Ul-Haq博士在Indian Journal of Orthopaedics期刊上说："假设不充分、研究设计、方法和统计数据使用不当也是稿件被拒的原因。
James M. Provenzale博士在American Journal of Roentgenology期刊上说："在引言中明确声明研究问题（或假设）对审稿人理解研究意图至关重要。最好用通俗易懂的语言明确说明研究目标（例如，"我们着手确定条件 x 是否会产生条件 y"）。研究问题陈述不充分是稿件被拒的常见原因之一"。
使假设不充分的特征包括：
- 变量不明确
- 缺乏原创性
- 过于笼统
- 过于注重细节
- 过于模糊
- 无法证实
假设不充分会导致研究方法不充分。论文的目的是证明或反驳一个假设--或者证明或反驳一个零假设。如果假设不是研究内容的因变量，那么论文的研究方法就应该受到质疑。
一个强有力的假设对科学方法至关重要。假设说明了至少两个变量之间的假定关系，然后通过实验用统计学意义证明或推翻了这种关系。如果没有经过证实且可重复的关系，论文就会陷入可重复性危机。了解更多有关可重复性写作的信息。
Suvarna Satish Khadilkar博士在The Journal of Obstetrics and Gynecology of India期刊上发表了一项研究，她回顾了400篇被拒稿件，以了解这些稿件被拒的原因。她的研究显示，方法不当是稿件最终被拒的首要原因。
除了发表几率，Gareth Dyke博士认为，明确的假设有助于提高研究效率。
Gareth Dyke说："为研究课题制定一个清晰且可验证的假设，意味着你不会在研究工作中浪费时间、精力和金钱。"提炼出一个既有意义、有趣、可实现又可证明的假设，是所有有效研究的目标。"
研究假设的类型
这些类型的假设可能存在重叠。
简单假设 Simple hypothesis
简单假设是一种最基本形式的假设。它说明了一个独立变量和一个自变量之间的关系。
举例说明：每天喝苏打水（自变量）会导致肥胖（因变量）。
复杂假设 Complex hypothesis
复杂假设说明两个或两个以上自变量和因变量之间的关系。
举例说明：每天喝苏打水（自变量）会导致肥胖（因变量）： 每天喝苏打水（自变量）会导致肥胖（因变量）和心脏病（因变量）。
定向假设 Directional hypothesis
定向假设猜测实验结果的走向。它使用的词包括增加、减少、更高、更低、正、负、更多或更少（increase, decrease, higher, lower, positive, negative, more, or less）。在统计学中也经常使用。
举例说明： 受到辐射的人比没有受到辐射的人患癌症的风险更高。
非定向假设 Non-directional hypothesis
非定向假设表示因变量会受到影响，但没有说明影响的方向。
关联假设 Associative hypothesis
关联假设是，当一个变量发生变化时，另一个变量也会发生变化。
替代假设 Alternative hypothesis
替代假设是指变量之间存在某种关系。
- 与零假设相反
举例说明： 每天一个苹果，医生远离你。
零假设
零假设认为两个变量之间没有关系。它与备择假设相反。
研究人员利用零假设来否定它。零假设：
- 永远无法证明
- 只能被放弃
- 与替代假设相反
举例说明： 每天一个苹果不会让医生远离你。
逻辑假设 Logical hypothesis
逻辑假设是利用有限证据提出的解释。
例如：蝙蝠在黑暗中的导航能力比老虎强。
在这个假设中，研究者知道老虎在黑暗中看不见东西，而蝙蝠大多生活在黑暗中。
经验假设 Empirical hypothesis
经验假设也叫 "工作假设"。它采用试错法，改变自变量。
例如：
- 每天一个苹果，医生远离你。
- 每天两个苹果，医生远离你。
- 每天三个苹果，医生远离你。
在这种情况下，随着研究人员对其研究的进一步了解，研究会改变假设。
统计假设 Statistical hypothesis
统计假设是对部分人口或统计模型的描述。如果你要对大量人口进行陈述，这种类型的假设尤其有用。你不必对伊利诺伊州的全部人口进行测试，而只需对生活在那里的人进行较小范围的抽样调查。
例如：生活在伊利诺伊州的人中有 70% 缺铁。
因果假设 Causal hypothesis
因果假设是指自变量会对因变量产生影响。
例如：使用烟草产品会导致癌症。
最后
在将你的研究成果投向目标期刊前，请确保你的研究成果没有错误。您可以使用AJE的科学评审编辑服务，这项服务可以为您的论文提供很多有价值的评审建议，助力您完善论文，极大增加论文发表成功率。
