有料又有据的研究假设（Hypothesis）怎么写？（上）

在科研论文，尤其是定量研究论文中，研究假设起着核心作用。研究假设是基于已有知识对研究问题的预测性回答，需要通过科学方法检验。

一个清晰而有力的假设能够为整篇论文提供方向：它告诉读者研究者打算验证什么样的关系，并指导研究设计、数据收集和分析。

不同类型研究对假设的需求差异

定量研究

通常要求明确提出可检验的假设。这是因为定量研究旨在验证变量之间的关系，需要通过假设检验来确定结果是否显著。

可以说，假设是定量研究的基础：若要检验两个或多个变量之间的关系，研究者在开始实验或数据收集前就需要写出假设。

例如，在实验研究、调查分析中，我们常见研究者提出诸如“X将显著影响Y”或“处理组比对照组有更高的指标”这样的假设，然后设计实验和统计分析来验证。

这种先假设后检验的模式，保证了研究的方向明确，也方便读者理解研究者的预期。在医疗、心理、工程等定量领域，没有清晰假设往往会被视为研究设计不充分。

定性研究

通常不设置事先假设，而是围绕研究问题框架展开探索。定性研究关注的是对现象的深入理解和描述，研究者往往从开放性的“是什么/如何”问题入手，以访谈、观察等方法收集资料，然后归纳出见解。

在这种范式下，预先假设可能局限对现象的开放探索，因此许多定性研究选择不提出假设，而是集中于研究问题。在质性研究中通常更多使用研究问题而较少使用假设或具体量化的目标。这些问题以“什么”“如何”开头，开放式发问，旨在挖掘参与者的体验或现象本质。研究过程中，定性研究的问题可能会不断演进和细化。

因此，缺少假设并非缺陷，而是质性方法的一部分。不过需要注意，有些定性研究也可能生成假设。例如，在探索性研究的结论中，研究者可能根据质性结果提出新的假设，供后续定量研究检验（这被称为假设生成型研究）。

总体而言，质性研究对假设的需求不刚性：不强制要求事先假设，但鼓励在研究结束时总结出理论假设或模型。

混合方法研究

结合了定量与定性，两者可能并存研究假设和研究问题。例如，研究的定量部分预先提出假设，质性部分则围绕开放性问题展开。混合研究通常在研究设计中分别阐明定量假设和质性问题，以实现既验证关系又探索原因的目的。

如果采用顺序探索设计，研究者可能先进行质性研究生成假设，再在定量阶段验证假设。这种整合方式要求研究者清晰标明每部分的假设或问题，以免读者混淆。

如何构建一个优质的研究假设

· 明确独立变量和因变量

优秀的假设应该清楚说明哪些是自变量（独立变量，Independent Variable）和因变量（依赖变量，Dependent Variable），以及它们之间的预期关系。换言之，读者应能一眼看出假设中的“原因”和“结果”分别是什么。

例如：“每天接受阳光照射（自变量）会提高幸福感水平（因变量）”。在这一假设中，“日照时间”是可控制或分组的自变量，“幸福感评分”是可观测的因变量，两者的关系被预测为正向。明确变量还有助于确保假设可检验：只有当变量是清晰且可测量的，才能设计出相应的实验或调查来验证假设。

· 使用可操作的语言，避免含糊表达

假设中的每个概念都应可操作化，即能够通过后续研究进行测量或观察。避免使用泛泛且无法衡量的词汇。例如，不宜假设“X与Y有某种关系”而不说明关系类型（正相关？负相关？因果影响？）。模糊的表述会让假设无法通过数据证伪或支持。相反，采用精确且简明的措辞。可以运用量化描述（如百分比、频率）或明确方向的词语（如“增加”“降低”“更高”“更低”）。

确保一句假设中没有多义或模棱两可的成分，使其在他人看来具有一致的理解。例如，将“不充分的睡眠会导致不佳的记忆”表述为“每晚睡眠少于5小时的学生在记忆测试中的得分低于每晚睡眠超过7小时的学生”就更加具体可测。

· 避免过度预测性语言或暗示结论

撰写假设要有科学客观态度，既不能过于保守暧昧，也不能带有结论先行的主观倾向。所谓过度预测性语言，一方面指使用诸如“应该、可能、也许”等过于犹疑的词语，显得假设不够坚定；另一方面也指使用绝对化、预设结论的词语，比如“显然、必然”等，仿佛已经证明了结果。这两种极端都应避免。

正确的做法是：直接而中性地陈述预期关系。例如，用现在时表述“X会提高Y”，而非“X应该可以提高Y”或“我们已经证明X提高了Y”。有研究写作指南强调，假设应采用陈述语气而非讨论语气，尽量不用情态动词（如may, might, could）以增强表述的明确性。

同时，也不要在假设中包含因果推论的详细解释（那些内容应放在理论基础部分），更不应用主观评价词（如“更好”“更差”）去渲染结果。

总之，假设陈述应当像一个待验证的命题，而不是夸大的结论或含糊的猜测。这样既体现科学严谨，又避免给读者先入为主的印象。

· “一假设一表述”，不贪多求全

每条假设应聚焦于单一的关系或比较，避免在一个假设中夹杂多个不相关的预测。一条假设探讨太多变量或关系会使检验过程复杂化，也让读者难以抓住要点。

一个假设只讨论一个问题。如果研究涉及多个独立假设（比如多种因素分别影响某结果），最好将它们分列为H1, H2, H3…分别表述，而不是合并在一句话里。这样做不仅逻辑清晰，也方便读者和审稿人一一对应假设和结果。

与此同时，假设应与已有理论或观察相符，不能自相矛盾或违背常识。例如，不要提出与已被反复验证的科学规律相冲突的假设（除非有强有力的新理论支撑）。确保每个假设在理论上站得住脚且在实践中检验得了。只有精心打磨、聚焦单一点的假设，才能在后续分析中获得清晰的验证结果。

· 结构清晰，句式合理

为了让假设易读易懂，建议采用常见的句式模板来表述。其中，两类经典结构为：条件-结果式和直接陈述式。条件-结果式通常以“If… then…”开头，如“If （自变量变化），then （因变量变化）”，清楚体现因果关系。

例如：“If投入广告费用翻倍, then产品销量将提升”。这种句式直观表达了自变量的变化和预期结果的对应关系。直接陈述式则开门见山指出变量关系，例如“X将显著影响Y”或“X与Y呈正相关”。在学术论文中，更常用直接陈述来写假设，即直接说明变量之间的相关或因果关系。

比如：“上课出勤率（X）对考试成绩（Y）有正向影响”。如果是比较两组，则可用“比”字句，如“实验组的改善幅度将高于对照组”。

另外，可根据需要选择方向性假设或非方向性假设：前者指明预期方向（如“提高/多于”），后者仅指可能有差异但不确定方向（如“有所不同”）。无论哪种句式，都要保持句子简洁、不冗长，避免从句过多导致主旨不清。

总之，以读者可以快速理解的方式来表述假设结构，将大大提升论文的可读性和专业度。