Python・R・エクセルによるデータサイエンス | 統計解析講義

統計学におけるよい仮説の性質【統計解析講義基礎】 | 統計解析 - Python・R・エクセルを使った講義で最速マスター

統計学におけるよい仮説の性質【統計解析講義基礎】

統計学におけるよい仮説の性質【統計解析講義基礎】


統計学におけるよい仮説の性質【統計解析講義基礎】

 

よく練られた綿密な仮説は、研究にかけた手間暇がうまく実を結ぶか否かを大きく左右します。

 

これは主として、よく練られた仮説は、文献の適切なレビュー、変数間の関係についての論理的な組み立てに基づいた、熟考された研究プロジェクトを反映しているからです。

 

以下に、よい仮説の性質を要約します。

 

第1に、よい仮説は疑問文ではなく、平叙文として記述されています。

 

たとえば、「私立大学の1年次学生の在籍率は、お金が尽きたために低いのだろうか?」という問いは、いくつか文献レビューをして、

 

「私立大学の1年次学生の在籍率は、資金不足のせいで第2学期に戻ってくるだけの余裕がないために平均より低い」

 

とすることができます。

 

仮説は直接的で、明確な表現となっています。

 

第2に、よい仮説は変数間の関係を提案しています。

 

上の例では、学生が大学に残っているか否か(在籍)と、学生が退学した場合は大学に残らない理由が変数となります。

 

この例では、検証されるアイデアは、大学にお金がかかりすぎるために、新入生が大学に残らないというものです。

 

第3に、よい仮説は、その仮説に基づいている文献や先行研究の結果を反映しています。

 

これに関しては、図書館やオンラインでの昔ながらの検索作業が、ありえる関係をよく理解するために必要な情報を見いだし、研究全体にとってのその関係の重要性を教えてくれます。

 

第4に、よい仮説は、短く要領を得たものです。

 

仮説は文献のレビューや仮説そのものの理論的説明ではありません。

 

むしろ、変数間の関係の簡潔で明瞭な表現であって、その主題をある程度知っている人なら誰でも、それを読めば、その研究の中心となる目的を完全に理解できるのです。

 

最後に、よい仮説は検証可能です。

 

変数が明確であり、提案された変数の関係も明確です。

 

ここであげた例では、中心的な問いは大学への継続的な在籍と、なぜそれが起こらないかについての理由との関係です。

 

仮説は、なぜ継続的な在籍が生じないかについて、具体的に1つの理由を見ることに絞っています。

 

仮説をこのように述べることで、そのリサーチクエスチョンが検証可能なものとなり、結果や得られた新しい知見を、次の仮説や後に続く検証に適用できるようにするのです。

セミナー詳細こちら                    解析ご相談こちら


 

 

統計学におけるよい仮説の性質【統計解析講義基礎】

統計学におけるよい仮説の性質【統計解析講義基礎】

統計学におけるよい仮説の性質【統計解析講義基礎】