仮説、概念、利点、用語、タイプ、例を理解する
仮説の定義
仮説という言葉の用語はギリシャ語から取られています。つまり、仮説は下を意味し、論文は確立、意見、または確実性を意味します。
仮説とは、その真実がまだ疑わしい意見であり、実験または研究を通じてその真実を証明するためにテストする必要があるか、テストする必要があります。
専門家による仮説の理解
この仮説の意味を明確にするために、いくつかの専門家を参照することができます。専門家による仮説の理解は次のとおりです。
（Fraenkel Wallen、1990：40）Yatim Riyanto、（1996：13）
この仮説は、研究の可能な結果についての予測です。 さらに、この仮説は、研究で提案された問題に対する一時的な答えです。 この仮説は必ずしも真実ではありません。 仮説が真であるかどうかは、経験的データをテストした結果に依存します。
Suharsimi Arikunto（1995：71）によると
この仮説は、調査で提起された問題について調査によって行われたとされる回答の代替として定義されています。 主張されている答えは一時的な真実であり、もちろん、調査を通じて収集されたデータを使用して真実がテストされます。 この立場では、仮説は真実に変わる可能性がありますが、真実から外れる可能性もあります。
（ジョン・W・ベスト、サナピア・ファイサル、1982年およびヤティム・リヤント、1996年）。
実施された研究は、実際には提案された仮説をテストすることだけを目的としているのではなく、存在する事実と現場で何が起こっているのかを見つけることも目的としています。 仮説の受け入れまたは拒否の声明は、研究の失敗の成功の声明と同一視することはできません。 仮説の定式化は、論理的根拠を目的としているだけでなく、データ収集プロセスと調査プロセス自体に方向性を与えることを目的としています。
沿って 語源
この仮説は、「未満」を意味するhypoと意見を意味するthesisの2つの単語から来ています。 したがって、この仮説は最終的な意見または結論ではなく、最初にその真実をテストする必要があります（Djarwanto、1994：13）。
（ドナルド・アリ、1992：120）
この仮説は、問題を解決するため、または症状を説明できるようにするために提案された一時的なステートメントです。
（モー。 Nazir、1998：182）。
この仮説は、真実を経験的に検証しなければならない研究問題に対する一時的な答えです。
（Sumadi Suryabrata、1991：49）。
技術的には、この仮説は、調査サンプルから得られたデータに基づいて、その真実についてテストされる母集団の状態に関するステートメントです。
（Sumadi Suryabrata、2000：69）。
統計的に、この仮説は、サンプル統計を通じてテストされるパラメーターの状態に関するステートメントです。
仮説の概念
Kerlinger（Riduan、2010：35）によると、この仮説は2つ以上の変数間の関係の主張として解釈されます。 一方、Sudjana（Riduan、2010：35）によると、これはこの仮説が仮定または推測であることを意味します できるようにするためにしばしば必要とされることを説明できるように作られている何かについて チェック。
上記の専門家の定義から、この仮説は一時的な答えまたは推測であり、科学的研究を通じて再テストする必要があると結論付けることができます。
作業仮説（対立仮説HaまたはH1）は、もちろん問題に答えることができるように定式化された仮説です。 研究問題に関連し、事実や現場での実際のデータサポートに基づかない理論を使用することによって フィールド。
対立仮説（Ha）は肯定的な文で定式化されます。
統計的に、仮説は母集団の状態についてのステートメントとして定義されます （パラメータ）テスト対象は、サンプルから取得したデータに基づいています 研究。 したがって、この統計計算では、帰無仮説が検定されます（H0）。 したがって、この帰無仮説は、そのパラメーターと 統計とその反対は、パラメータとパラメータの間に関係、影響、または違いがあることを示すHaです。 統計。 帰無仮説（H0）は、否定的な文を使用して記述されます（Riduan、2010：36）。
各研究は問題を定式化する必要はありません。 問題の定式化に答えることができ、仮説をテストできる、またはテストできるように、両方を定式化する必要があります 明確な文章を使用することで、多くの解釈を引き起こさず、具体的にすることができます 測定されます。 研究問題は質問文の形で定式化され、仮説は言明文の形で定式化されます。
仮説の特徴
良い仮説の特徴は次のとおりです。
- 仮説には説明力が必要です
- この仮説は、変数間の予想される関係も示さなければなりません。
- この仮説は妥当性がなければなりません
- 仮説は既存の知識と一致している必要があります
- この仮説も可能な限り単純かつ簡潔にする必要があります
1. Yatim Riyanto（1996：16）のJohn W.Best（1997）によると
良い仮説の特徴は次のとおりです。
- 常識的に受け入れられる
- 理論または既知の事実と一致している
- 公式はもちろんそれがテストされることができるような方法で述べられています
- また、シンプルで明確な定式化で述べられています
2. Yati Riyanto（1996：16）およびSuharsimi Arikunto（1995：64-65）のBorg and Gall（1979：61-62）
この仮説は、次の4つの基準を満たしている場合に適切であると言えます。
- 仮説は、2つ以上の変数間の関係の定式化である必要があります。
- この定式化された仮説には、以前の調査結果だけでなく、理由や理論的根拠も伴う必要があります。
- 仮説は妥当である必要があります。
- 仮説の定式化は短く簡潔でなければなりません。
この仮説を立てるための基準として使用できるのは、質問などではなく、ステートメント文で作成する必要がある仮説です。
より簡単に言えば、仮説の特徴は次のとおりです。
- 関係を述べる必要があります
- 科学に関連している必要があり、科学の発展に応じて
- シンプルでなければなりません
- テストできる必要があります
- 事実に従わなければならない
- 事実を説明できなければならない
仮説関数
症状を説明し、特定の分野の知識の拡大を促進します。
研究で直接テストできる2つの概念間の関係についての声明を提出します。
- 調査プロセスの指揮を支援します。
- 研究結論の準備のためのフレームワークの作成を支援します。
- 理論の真実をテストするプロセスを支援します。
- 理論を発展させる上で新しいアイデアを提供します。
- 研究中の現象についての知識を広げます。
仮説の利点
制限を設け、研究および研究作業の範囲を縮小します。
事実の状態と事実間の関係について研究者に警告します。これは、研究者の注意から単に消えてしまうことがあります。
重要で包括的な全体に調整することなく、散在する事実に焦点を合わせるための単純なツールとして。
テストのガイドとして、また事実への調整および事実間の調整として。
仮説用語
この仮説の要件は次のとおりです。
- 仮説は、簡潔、簡潔、明確に定式化する必要があります
- 仮説は、2つ以上の変数間の関係の存在を示すこともできなければなりません
- 仮説はまた、意見、すなわち専門家からの理論または関連する研究結果に基づいている必要があります。
仮説検定
ドナルド・アリ他（Arief Furchan、1982年; 133）また、研究者が行う必要がある仮説をテストするためのYati Riyanto（1996：16-17）：
- 仮説が真である場合に観察可能または観察可能となる結果について結論を導き出す
- 効果が発生したかどうかを示すために、実験、観察、またはその他の必要な手順を可能にする調査方法を選択してください。
- この方法を適用し、分析できるデータまたは分析できるデータを収集して、仮説がデータによってサポートされているかどうかを示します。
仮説検定では、仮説は論理検定だけでなく経験的検定にも合格する必要があります。 この仮説は経験的にテストされ、通常は推論統計を使用します。 表に含まれる係数値を参考に計算した結果です。 理論的。
この仮説は研究に含まれている必要はありません。つまり、提出する必要がなく、また定式化する必要のない研究者がいます。 研究者が結果に対する答えの予測を決定できない、またはできない、または決定できる場合の仮説 研究。 通常、仮説のない研究には、次のものが含まれます。
- 記述的研究
- 歴史研究
- 評価研究。
S.Margono（1997：192-193）による仮説を以下から検索できる場合、一部の情報源は証明されていません。
- 仮説を立てる際に使用された理論的根拠は時代遅れです。 有効ではない; または不十分です。
- 調査サンプルが小さすぎます
- この研究のサンプルは恣意的に採取されたものではありません
- 外部変数または外部変数を排除または中和する際の精度の欠如
- 有効で信頼できない機器またはデータ収集方法
- 使用されている研究デザインも適切ではありません
- 分析の計算もあまり正確ではありません
- 仮説自体は「偽」であり、実際、それは仮説と矛盾します（Sutrisno Hadi、1981）。
仮説の種類
以下は、以下を含む仮説のタイプです。
1. 研究仮説
この仮説の目的は、調査中の問題に対する回答を得ることであるため、この研究仮説は統計的検定を必要としない仮定です。
研究仮説も、次のようないくつかのタイプに分けられます。
- この記述的仮説は、いくつかの異なるカテゴリが存在するコミュニティのサンプルに対する回答または暫定的な仮定です。
- この比較仮説は、2つ以上のサンプル間の比較（比較）について質問する問題の定式化における暫定的な推測です。
- この連想仮説は、研究における2つ以上の変数間の連想（関係）の一時的な仮定です。
この比較仮説は、次の2つの部分にも分かれています。
- 2つ以上のサンプル（kサンプル）の関連（ペア）の比較。
- 2つ以上のサンプル（kサンプル）での独立した比較。
2. 統計的仮説
この統計的仮説は、既存のすべてのデータからのデータの一部を使用して分析をテストする際に使用される仮定の1つです。 したがって、使用される仮説は推測統計法です。
推測統計は、サンプルデータを分析するために使用される統計手法であり、その結果は、サンプルが取得される母集団に一般化されます。 仮説は2つ以上の変数を使用できます。
この統計的仮説は、次の2つの部分に分けることができます。
- ゼロまたは空（Ho）の仮説は、変数間に差がないことを説明できるというものです。
- この対立仮説（Ha）は、変数間の関係の影響があることを説明するものです。
対立仮説（Ha）
また、2つの対立仮説、すなわち方向性仮説と非方向性仮説があります（Fraenkel and Wallen、1990：42; Suharsimi Arikunto、1989：57）。
- a）この方向性仮説は、研究者によって提案された仮説であり、研究者はすでに 独立変数が変数に影響を与えると予測されていたことをしっかりと述べていることがわかりました 依存。
- b）この無指向性の仮説は、提案されている仮説であり、 この研究者によって定式化された、この独立変数が変数に影響を与えるかどうかは明らかではないようです 依存。
仮説の例
以下は、以下を含む仮説の例です。
1. 記述的仮説の例
ある研究者が、ジャカルタ市のバクソペダスという名前のレストランについて調査を行いました。 レストランで使用されているミートボールにホウ砂などの有害な成分が含まれているかどうかについて そうではありません。
この研究では、Bakso Pedas Jakartaレストランで見つかったミートボールという単一の変数が使用されたため、使用された仮説は単一の仮説です。
使用された理論に基づいて、研究者が行うことができる2つの仮説的な選択があります。
H0：Bakso PedasJakartaレストランのミートボールにはホウ砂が含まれています。
H1：バクソペダスジャカルタレストランのミートボールにはホウ砂が含まれていません。
2. 比較仮説の例
研究者はまた、ペルシジャサポーターの忠誠心と比較したペルセバヤフットボールクラブサポーターの忠誠心に関する研究を実施しました。
各サッカークラブのサポーターが同じ忠誠心を持っているかどうか。
研究者は、次の点に関して問題を定式化することができます。
この研究では、複数の変数を使用しました。 最初の変数はペルセバヤサポーターの忠誠心であり、2番目の変数はです。 ペルシジャ支持者の忠誠心。
問題の定式化では、2つの変数間の比較について尋ねられるため、使用される仮説は比較仮説です。
使用された理論に基づいて、次の2つの仮説の選択肢があります。
H0：ペルセバヤクラブのサポーターは、ペルシジャクラブのサポーターと同じレベルの忠誠心を持っています。
H1：ペルセバヤクラブの支持者は、異なる（同じではない）忠誠度を持っています。つまり、ペルシジャクラブの支持者との忠誠心です。
3. 連想仮説の例
研究者は、メロドラマ「Person Tiga」と、それが10代の少年の服装における（社会的）ライフスタイルに与える影響について調査しました。
研究者は問題を定式化することができますか、または定式化することができます。
この研究では、複数の変数も使用しました。 つまり、最初の変数。 連続ドラマ「TheThirdPerson」、および2番目の変数。 ドレスを着た10代の少年のスタイル。
問題の定式化は2つの変数間の関係に疑問を投げかけるため、この研究では結合仮説を使用します。
使用された理論に基づいて、次のような2つの仮説の選択肢があります。
H0：メロドラマ「TheThird Person」は、10代の少年のドレスのスタイルに影響を与えます。
H1：メロドラマ「サードパーソン」は10代の少年の着こなしに影響を与えません。
したがって、仮説の定義の説明、うまくいけば、説明されていることがあなたに役立つことができます。
関連項目問題の定式化を理解する
関連項目発芽の定義
関連項目専門家による価値論、側面および部品の理解
パートナーリンク：
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