假设生成器
输入您的自变量和因变量、可选的研究对象以及您预期的方向,即可获得四种标准格式的假设:if/then、方向性(H1)、非方向性(H1)和零假设(H0)。这是诚实的模板,不使用 AI——工具负责填入措辞,科学思考仍然由您完成。免费,无需注册。
因变量的预测方向
如何使用假设生成器
- 命名自变量。 这是您改变或比较的内容,写成可测量的事物:每晚睡眠时长。
- 命名因变量。 这是您为观察效应而测量的内容:考试成绩。如果您的主张针对某一特定群体,请添加研究对象,例如高中生。
- 选择预测方向。 提高、降低或变化(任一方向),描述您预期因变量会发生什么变化。
- 点击“生成假设”并进行编辑。 四种格式会出现,每种都带有复制按钮。在使用之前,请调整语法并精确定义每个变量。
四种格式
| 格式 | 工具填入的句式 | 适用于 |
|---|---|---|
| If/then | 如果 [IV] 发生变化,那么 [DV] 将会增加、减少或发生变化。 | 学校科学项目与实验报告 |
| 方向性(H1) | [IV] 的变化将导致 [DV] 的增加、减少或可测量的变化。 | 基于先前研究的预测;与单侧检验相匹配 |
| 非方向性(H1) | [IV] 与 [DV] 之间存在关联。 | 预期存在效应但方向未知;与双侧检验相匹配 |
| 零假设(H0) | [IV] 与 [DV] 之间不存在关联;[DV] 中观察到的任何差异均属偶然。 | 统计检验实际检验的陈述 |
若您提供了研究对象,它会以“研究对象为……”的形式附在每条陈述的末尾。您选择的方向会出现在 if/then 和方向性格式中;非方向性和零假设格式不依赖方向。
示例
将每晚睡眠时长作为自变量,考试成绩作为因变量,高中生作为研究对象,并将方向保持为提高。工具会返回四条陈述:
- If/then: 如果每晚睡眠时长发生变化,那么考试成绩将会增加,研究对象为高中生。
- 方向性(H1): 每晚睡眠时长的变化将导致考试成绩的增加,研究对象为高中生。
- 非方向性(H1): 每晚睡眠时长与考试成绩之间存在关联,研究对象为高中生。
- 零假设(H0): 每晚睡眠时长与考试成绩之间不存在关联,研究对象为高中生;考试成绩中观察到的任何差异均属偶然。
这些只是框架,请逐句朗读,并让原因更具体,例如:“如果学生每晚多睡一个小时,那么他们的平均考试成绩将会提高。”选择变化(任一方向)时,方向性格式读作“可测量的变化”,这与非方向性主张只是换了说法;此时请使用非方向性格式。
假设、预测与研究问题
研究问题询问您想要查明什么(“睡眠会影响考试成绩吗?”)。假设是对它的一个可检验的回答,针对变量作出陈述。零假设是检验试图推翻的版本:显著性检验询问如果 H0 为真,您的数据会有多令人意外,然后您要么拒绝 H0,要么未能拒绝它。没有任何东西会被“证明”。写完假设后的下一步,请使用样本量计算器,获得数据后再使用T 检验计算器或P 值计算器。
什么样的假设是可检验的
- 两个变量都必须可测量。 将模糊的术语替换为可以计数或评分的内容。“更好的专注力”不可测量;“10 分钟注意力任务中的得分”则可以。如果您说不出测量工具或单位,这个假设还没有准备好接受检验。
- 它必须可以被证伪。 好的假设可以被数据证明为错误。如果没有任何可能的结果会与您的主张相悖,那它就不是科学假设,而只是一种观点。零假设(H0)的存在正是为了让您的检验有一个可以拒绝的对象。
- 明确研究对象。 在大学生中发现的效应,未必适用于儿童或老年人。明确研究对象可以让您的主张对结果的适用范围保持诚实,并告诉读者这些发现的推广程度。
- 每次只改变一个变量。 如果您同时操纵两个东西,就无法判断是哪一个导致了效应。每个假设只保留一个自变量,并保持其他条件不变,这才让比较公平。
您需要哪个工具?
- 变量转化为假设:本页。
- 主题转化为研究问题:研究问题生成器;临床问题的 PICO 形式,请使用PICO 问题生成器。
- 需要向参与者提出的问题:调查问题。
- 用于论文而非实验的论点:论文陈述生成器。
常见问题
- 自变量和因变量有什么区别?
- 自变量是您在研究中改变或操纵的内容,即可疑的原因。因变量是您为观察效应而测量的内容。在“睡眠是否影响考试成绩?”这个问题中,睡眠时长是自变量,考试成绩是因变量。
- H0 和 H1 是什么?
- H0 是零假设:它声称您的变量之间不存在效应或关联,统计检验正是以它为对照进行检验的。H1(备择假设)则声称存在某种效应。研究从不直接证明 H1,它收集的证据让您能够拒绝或未能拒绝 H0。
- 方向性假设与非方向性假设有什么区别?
- 方向性假设预测效应的方向,例如预测分数将会提高。非方向性假设只预测存在某种关系,并不指明方向。当先前的研究让您有理由预期某个特定方向时,使用方向性假设;否则,非方向性假设是更稳妥的主张。
- 这个工具会用 AI 来撰写我的假设吗?
- 不会。它会将您的变量填入研究方法课程中使用的标准假设格式:if/then、方向性、非方向性和零假设。科学思考仍然由您完成:该工具只处理措辞惯例,您应该进一步完善措辞,确保每个变量都被精确地定义。
- 如何撰写假设?
- 用可测量的术语命名两个变量,说明您预期自变量如何影响因变量,并指明您研究的群体。写法应使数据能够证明它是错误的。生成器会以四种格式给出这种措辞,供您编辑。