Công Cụ Tạo Giả Thuyết

Hướng dự đoán của biến phụ thuộc

Cách Sử Dụng Công Cụ Tạo Giả Thuyết

1. Nêu biến độc lập. Đây là thứ bạn thay đổi hoặc so sánh, được diễn đạt dưới dạng một đại lượng đo được: số giờ ngủ mỗi đêm.
2. Nêu biến phụ thuộc. Đây là thứ bạn đo lường để thấy hiệu ứng: điểm kiểm tra. Thêm đối tượng nghiên cứu, chẳng hạn học sinh trung học, nếu tuyên bố của bạn áp dụng cho một nhóm cụ thể.
3. Chọn hướng dự đoán. Tăng, Giảm hoặc Thay đổi (theo cả hai hướng) mô tả điều bạn kỳ vọng sẽ xảy ra với biến phụ thuộc.
4. Nhấn Tạo Giả Thuyết rồi chỉnh sửa. Bốn dạng xuất hiện, mỗi dạng có nút Sao chép. Hãy điều chỉnh ngữ pháp và xác định từng biến thật chính xác trước khi dùng một dạng nào.

Bốn Dạng Giả Thuyết

Ví Dụ Minh Họa

Nhập số giờ ngủ mỗi đêm làm biến độc lập, điểm kiểm tra làm biến phụ thuộc, học sinh trung học làm đối tượng nghiên cứu, và giữ hướng ở Tăng. Công cụ trả về bốn tuyên bố:

• Nếu/thì: Nếu số giờ ngủ mỗi đêm được thay đổi, thì điểm kiểm tra sẽ tăng ở học sinh trung học.
• Có hướng (H1): Một sự thay đổi trong số giờ ngủ mỗi đêm sẽ dẫn đến sự gia tăng điểm kiểm tra ở học sinh trung học.
• Không có hướng (H1): Có mối quan hệ giữa số giờ ngủ mỗi đêm và điểm kiểm tra ở học sinh trung học.
• Không (H0): Không có mối quan hệ giữa số giờ ngủ mỗi đêm và điểm kiểm tra ở học sinh trung học; bất kỳ sự khác biệt quan sát được nào trong điểm kiểm tra đều là do ngẫu nhiên.

Đây chỉ là các khung, nên hãy đọc to từng câu. Nếu muốn nêu nguyên nhân cụ thể hơn, hãy viết lại: “Nếu học sinh ngủ thêm một giờ mỗi đêm, thì điểm kiểm tra trung bình của các em sẽ tăng.” Khi chọn Thay đổi (theo cả hai hướng), dạng có hướng sẽ viết “một sự thay đổi có thể đo lường được”, tức là tuyên bố không có hướng được diễn đạt bằng lời khác; trong trường hợp đó hãy dùng dạng không có hướng.

Giả Thuyết, Dự Đoán và Câu Hỏi Nghiên Cứu

Một câu hỏi nghiên cứu hỏi điều bạn muốn tìm ra (“Giấc ngủ có ảnh hưởng đến điểm kiểm tra không?”). Một giả thuyết là câu trả lời có thể kiểm chứng cho câu hỏi đó, được phát biểu về các biến. Giả thuyết không là phiên bản mà một kiểm định cố gắng bác bỏ: các kiểm định ý nghĩa hỏi dữ liệu của bạn đáng ngạc nhiên đến mức nào nếu H0 đúng, và bạn hoặc bác bỏ H0 hoặc không bác bỏ nó. Không bao giờ có gì được “chứng minh” cả. Bước tiếp theo sau khi viết xong giả thuyết, hãy dùng Công Cụ Tính Cỡ Mẫu, rồi T-Test Calculator hoặc P-Value Calculator khi đã có dữ liệu.

Điều Gì Làm Cho Một Giả Thuyết Có Thể Kiểm Chứng

• Cả hai biến phải đo lường được. Thay các từ ngữ mơ hồ bằng những thứ bạn có thể đếm hoặc chấm điểm. “Tập trung tốt hơn” không đo lường được; “điểm trên bài kiểm tra chú ý 10 phút” thì có thể. Nếu bạn không nêu được công cụ đo hoặc đơn vị, giả thuyết chưa sẵn sàng để kiểm chứng.
• Phải có thể bị bác bỏ. Một giả thuyết tốt có thể bị dữ liệu chứng minh là sai. Nếu không có kết quả nào có thể chống lại tuyên bố của bạn, nó không phải là giả thuyết khoa học mà chỉ là một ý kiến. Giả thuyết không (H0) tồn tại chính là để kiểm định của bạn có thứ để bác bỏ.
• Xác định đối tượng nghiên cứu. Một hiệu ứng tìm thấy ở sinh viên đại học có thể không đúng với trẻ em hoặc người lớn tuổi. Nêu rõ đối tượng giúp tuyên bố của bạn trung thực về việc kết quả áp dụng cho ai, và cho người đọc biết kết quả được khái quát đến mức nào.
• Thay đổi một biến tại một thời điểm. Nếu bạn tác động đồng thời lên hai điều, bạn không thể biết điều gì gây ra hiệu ứng. Hãy giữ một biến độc lập cho mỗi giả thuyết và giữ mọi thứ khác không đổi — đó là điều làm cho phép so sánh công bằng.

Bạn Cần Công Cụ Nào?

• Từ biến đến giả thuyết: trang này.
• Từ một chủ đề đến câu hỏi nghiên cứu: Công Cụ Tạo Câu Hỏi Nghiên Cứu; với câu hỏi lâm sàng theo dạng PICO, PICO Question Generator.
• Câu hỏi đặt cho người tham gia: Câu Hỏi Khảo Sát.
• Lập luận cho một bài luận thay vì một thí nghiệm: Công Cụ Tạo Luận Điểm.

Câu Hỏi Thường Gặp

Sự khác biệt giữa biến độc lập và biến phụ thuộc là gì?

Biến độc lập là thứ bạn thay đổi hoặc thao tác trong nghiên cứu — nguyên nhân nghi ngờ. Biến phụ thuộc là thứ bạn đo để thấy hiệu ứng. Trong “Giấc ngủ có ảnh hưởng đến điểm kiểm tra không?”, số giờ ngủ là biến độc lập và điểm kiểm tra là biến phụ thuộc.

H0 và H1 là gì?

H0 là giả thuyết không: nó phát biểu rằng không có hiệu ứng hoặc không có mối quan hệ giữa các biến, và đó là thứ mà các kiểm định thống kê thực sự kiểm tra. H1 (giả thuyết đối lập) phát biểu rằng có một hiệu ứng. Nghiên cứu không bao giờ chứng minh trực tiếp H1 — nó thu thập bằng chứng cho phép bạn bác bỏ hoặc không bác bỏ H0.

Sự khác biệt giữa giả thuyết có hướng và không có hướng là gì?

Giả thuyết có hướng dự đoán hiệu ứng đi theo chiều nào, chẳng hạn điểm số sẽ tăng. Giả thuyết không có hướng chỉ dự đoán rằng có mối quan hệ, không nêu chiều. Hãy dùng giả thuyết có hướng khi nghiên cứu trước đó cho bạn lý do để kỳ vọng một chiều cụ thể; nếu không, không có hướng là tuyên bố an toàn hơn.

Công cụ này có dùng AI để viết giả thuyết của tôi không?

Không. Nó đưa các biến của bạn vào các dạng giả thuyết chuẩn được dùng trong học phần phương pháp nghiên cứu — nếu/thì, có hướng, không có hướng và không. Tư duy khoa học vẫn là của bạn: công cụ chỉ xử lý các quy ước diễn đạt, và bạn nên chỉnh lại cách viết để mỗi biến được xác định chính xác.

Làm thế nào để viết một giả thuyết?

Nêu tên hai biến của bạn bằng thuật ngữ đo lường được, nói rõ bạn kỳ vọng biến độc lập tác động đến biến phụ thuộc như thế nào, và nêu tên nhóm bạn đang nghiên cứu. Viết sao cho dữ liệu có thể chỉ ra rằng nó sai. Công cụ đưa cho bạn cách diễn đạt đó dưới bốn dạng để chỉnh sửa.