การศึกษาวิจัยเริ่มต้นด้วยคําถาม นักวิจัยทั่วโลกถามคําถามและสร้างสมมติฐานการวิจัย ประสิทธิผลของการวิจัยขึ้นอยู่กับการพัฒนาสมมติฐานการวิจัยที่ดี ตัวอย่างของสมมติฐานการวิจัยสามารถแนะนํานักวิจัยในการเขียนสมมติฐานที่มีประสิทธิภาพ
ในบล็อกนี้ เราจะเรียนรู้ว่าสมมติฐานการวิจัยคืออะไร เหตุใดจึงมีความสําคัญในการวิจัย และประเภทต่างๆ ที่ใช้ในวิทยาศาสตร์ นอกจากนี้ เราจะแนะนําคุณตลอดการสร้างสมมติฐานการวิจัยและหารือเกี่ยวกับวิธีทดสอบและประเมินสมมติฐานนั้น
สมมติฐานการวิจัยคืออะไร?
สมมติฐานเป็นเหมือนการคาดเดาหรือแนวคิดที่คุณแนะนําให้ตรวจสอบว่าเป็นจริงหรือไม่ สมมติฐานการวิจัยคือข้อความที่ทําให้เกิดคําถามและคาดการณ์สิ่งที่อาจเกิดขึ้น
มันสําคัญมากในวิธีการทางวิทยาศาสตร์และใช้ในการทดลองเพื่อหาสิ่งต่างๆ โดยพื้นฐานแล้ว เป็นการคาดเดาอย่างมีการศึกษาว่าสิ่งต่าง ๆ เชื่อมโยงกันอย่างไรในการวิจัย
สมมติฐานการวิจัยมักจะรวมถึงการชี้ให้เห็นตัวแปรอิสระ (สิ่งที่พวกเขากําลังเปลี่ยนแปลงหรือศึกษา) และตัวแปรตาม (ผลลัพธ์ที่พวกเขากําลังวัดหรือดู) ช่วยวางแผนวิธีการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อดูว่ามีหลักฐานสนับสนุนหรือปฏิเสธการเชื่อมต่อที่คาดไว้ระหว่างตัวแปรเหล่านี้หรือไม่
ความสําคัญของสมมติฐานในการวิจัย
สมมติฐานมีความสําคัญมากในการวิจัย พวกเขาช่วยออกแบบการศึกษาอนุญาตให้มีการทดสอบภาคปฏิบัติและเพิ่มความรู้ทางวิทยาศาสตร์ของเรา บทบาทหลักของพวกเขาคือการจัดระเบียบโครงการวิจัย ทําให้พวกเขามีจุดมุ่งหมาย มุ่งเน้น และมีคุณค่าต่อชุมชนวิทยาศาสตร์ ลองดูเหตุผลสําคัญบางประการว่าทําไมพวกเขาถึงมีความสําคัญ:
- สมมติฐานการวิจัยช่วยทดสอบทฤษฎี
สมมติฐานมีบทบาทสําคัญในวิธีการทางวิทยาศาสตร์โดยให้พื้นฐานสําหรับการทดสอบทฤษฎีที่มีอยู่ ตัวอย่างเช่น สมมติฐานอาจทดสอบพลังการทํานายของทฤษฎีทางจิตวิทยาเกี่ยวกับพฤติกรรมของมนุษย์
- มันทําหน้าที่เป็นแพลตฟอร์มที่ยอดเยี่ยมสําหรับกิจกรรมการสืบสวน
ทําหน้าที่เป็นแท่นยิงจรวดสําหรับกิจกรรมการสืบสวน ซึ่งทําให้นักวิจัยมีจุดเริ่มต้นที่ชัดเจน สมมติฐานการวิจัยสามารถสํารวจความสัมพันธ์ระหว่างการออกกําลังกายกับการลดความเครียด
- สมมติฐานเป็นแนวทางในการวิจัยหรือการศึกษา
สมมติฐานที่มีสูตรดีเป็นแนวทางในกระบวนการวิจัยทั้งหมด ช่วยให้มั่นใจได้ว่าการศึกษายังคงมุ่งเน้นและมีจุดมุ่งหมาย ตัวอย่างเช่น สมมติฐานเกี่ยวกับผลกระทบของโซเชียลมีเดียต่อความสัมพันธ์ระหว่างบุคคลให้คําแนะนําที่ชัดเจนสําหรับการศึกษา
- สมมติฐานบางครั้งแนะนําทฤษฎี
ในบางกรณี สมมติฐานสามารถแนะนําทฤษฎีใหม่หรือการปรับเปลี่ยนทฤษฎีที่มีอยู่ได้ ตัวอย่างเช่น สมมติฐานที่ทดสอบประสิทธิภาพของยาใหม่อาจกระตุ้นให้มีการพิจารณาทฤษฎีทางการแพทย์ในปัจจุบันอีกครั้ง
- ช่วยในการทราบความต้องการข้อมูล
สมมติฐานชี้แจงข้อกําหนดด้านข้อมูลสําหรับการศึกษา เพื่อให้มั่นใจว่านักวิจัยรวบรวมข้อมูลที่จําเป็น ซึ่งเป็นสมมติฐานที่ชี้นําการรวบรวมข้อมูลประชากรเพื่อวิเคราะห์อิทธิพลของอายุที่มีต่อปรากฏการณ์เฉพาะ
- สมมติฐานอธิบายปรากฏการณ์ทางสังคม
สมมติฐานเป็นเครื่องมือในการอธิบายปรากฏการณ์ทางสังคมที่ซับซ้อน ตัวอย่างเช่น สมมติฐานอาจสํารวจความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยทางเศรษฐกิจและอัตราการเกิดอาชญากรรมในชุมชนที่กําหนด
- สมมติฐานให้ความสัมพันธ์ระหว่างปรากฏการณ์สําหรับการทดสอบเชิงประจักษ์
สมมติฐานสร้างความสัมพันธ์ที่ชัดเจนระหว่างปรากฏการณ์ปูทางสําหรับการทดสอบเชิงประจักษ์ ตัวอย่างอาจเป็นสมมติฐานที่สํารวจความสัมพันธ์ระหว่างรูปแบบการนอนหลับกับผลการเรียน
- ช่วยในการทราบเทคนิคการวิเคราะห์ที่เหมาะสมที่สุด
สมมติฐานแนะนํานักวิจัยในการเลือกเทคนิคการวิเคราะห์ที่เหมาะสมที่สุดสําหรับข้อมูลของพวกเขา ตัวอย่างเช่น สมมติฐานที่เน้นประสิทธิผลของวิธีการสอนอาจนําไปสู่การเลือกการวิเคราะห์ทางสถิติที่เหมาะสมที่สุดสําหรับการวิจัยทางการศึกษา
ลักษณะของสมมติฐานการวิจัยที่ดี
สมมติฐานเป็นแนวคิดเฉพาะที่คุณสามารถทดสอบได้ในการศึกษา มักมาจากการดูงานวิจัยและทฤษฎีในอดีต สมมติฐานที่ดีมักจะเริ่มต้นด้วยคําถามการวิจัยที่คุณสามารถสํารวจผ่านการวิจัยภูมิหลัง เพื่อให้มีประสิทธิภาพให้พิจารณาลักษณะสําคัญเหล่านี้:
- ภาษาที่ชัดเจนและเน้น: สมมติฐานที่ดีใช้ภาษาที่ชัดเจนและมุ่งเน้นเพื่อหลีกเลี่ยงความสับสนและทําให้แน่ใจว่าทุกคนเข้าใจ
- เกี่ยวข้องกับหัวข้อการวิจัย: สมมติฐานควรเกี่ยวข้องโดยตรงกับหัวข้อการวิจัย โดยทําหน้าที่เป็นสะพานเชื่อมระหว่างคําถามเฉพาะกับการศึกษาในวงกว้าง
- ทดสอบได้: สมมติฐานที่มีประสิทธิภาพสามารถทดสอบได้ซึ่งหมายความว่าสามารถตรวจสอบการคาดการณ์ด้วยข้อมูลจริงเพื่อสนับสนุนหรือท้าทายความสัมพันธ์ที่เสนอ
- ศักยภาพในการสํารวจ: สมมติฐานที่ดีมักมาจากคําถามการวิจัยที่เชิญชวนให้สํารวจเพิ่มเติม การทําวิจัยภูมิหลังช่วยค้นหาช่องว่างและพื้นที่ที่เป็นไปได้ในการตรวจสอบ
- รวมถึงตัวแปร: สมมติฐานควรระบุทั้งตัวแปรอิสระและตัวแปรตามอย่างชัดเจนโดยระบุปัจจัยที่กําลังศึกษาและผลลัพธ์ที่คาดหวัง
- ข้อพิจารณาด้านจริยธรรม: ตรวจสอบว่าตัวแปรสามารถจัดการได้โดยไม่ละเมิดมาตรฐานทางจริยธรรมหรือไม่ การรักษาแนวปฏิบัติด้านการวิจัยอย่างมีจริยธรรมเป็นสิ่งสําคัญ
- ทํานายผลลัพธ์: สมมติฐานควรทํานายความสัมพันธ์และผลลัพธ์ที่คาดหวังทําหน้าที่เป็นแผนงานสําหรับการศึกษาและเป็นแนวทางในการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูล
- เรียบง่ายและรัดกุม: สมมติฐานที่ดีหลีกเลี่ยงความซับซ้อนที่ไม่จําเป็นและเรียบง่ายและรัดกุมแสดงสาระสําคัญของความสัมพันธ์ที่เสนออย่างชัดเจน
- ชัดเจนและปราศจากสมมติฐาน: สมมติฐานควรมีความชัดเจนและปราศจากสมมติฐานเกี่ยวกับความรู้เดิมของผู้อ่านเพื่อให้เกิดความเข้าใจที่เป็นสากล
- ผลลัพธ์ที่สังเกตได้และทดสอบได้: สมมติฐานที่ชัดเจนหมายถึงการวิจัยที่ให้ผลลัพธ์ที่สังเกตได้และทดสอบได้ตรวจสอบให้แน่ใจว่าผลลัพธ์ของการศึกษาสามารถวัดและวิเคราะห์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
เมื่อคุณใช้คุณลักษณะเหล่านี้เป็นรายการตรวจสอบ จะช่วยให้คุณสร้างสมมติฐานการวิจัยที่ดีได้ มันจะเป็นแนวทางในการปรับปรุงและเสริมสร้างสมมติฐานระบุจุดอ่อนและทําการเปลี่ยนแปลงที่จําเป็น การสร้างสมมติฐานด้วยคุณสมบัติเหล่านี้ช่วยให้คุณทําการศึกษาวิจัยอย่างละเอียดและลึกซึ้ง
ประเภทของสมมติฐานการวิจัย
สมมติฐานการวิจัยมีหลายประเภท แต่ละประเภทมีจุดประสงค์เฉพาะเพื่อเป็นแนวทางในการตรวจสอบทางวิทยาศาสตร์ การรู้ความแตกต่างจะช่วยให้คุณสร้างสมมติฐานของคุณเองได้ง่ายขึ้น นี่คือภาพรวมของประเภททั่วไป:
01. สมมติฐานว่าง
สมมติฐานว่างระบุว่าไม่มีการเชื่อมต่อระหว่างตัวแปรที่พิจารณาสองตัวหรือสองกลุ่มไม่เกี่ยวข้องกัน ตามที่กล่าวไว้ก่อนหน้านี้สมมติฐานเป็นสมมติฐานที่ไม่ได้รับการพิสูจน์ซึ่งขาดข้อมูลสนับสนุนที่เพียงพอ มันทําหน้าที่เป็นคําแถลงที่นักวิจัยมุ่งหักล้าง ตรวจสอบได้ และสามารถปฏิเสธได้
ตัวอย่างเช่น หากคุณกําลังศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างโครงการ A และโครงการ B สมมติว่าทั้งสองโครงการมีมาตรฐานเท่ากันคือสมมติฐานว่างของคุณ ต้องมีความเฉพาะเจาะจงสําหรับการศึกษาของคุณ
02. สมมติฐานทางเลือก
สมมติฐานทางเลือกนั้นเป็นอีกทางเลือกหนึ่งสําหรับสมมติฐานว่าง มันเกี่ยวข้องกับการมองหาการเปลี่ยนแปลงที่สําคัญหรือทางเลือกที่อาจทําให้คุณปฏิเสธสมมติฐานว่าง เป็นแนวคิดที่แตกต่างเมื่อเทียบกับสมมติฐานว่าง
เมื่อคุณสร้างสมมติฐานว่าง คุณกําลังคาดเดาอย่างมีการศึกษาว่าบางสิ่งเป็นจริงหรือมีความเชื่อมโยงระหว่างสิ่งนั้นกับตัวแปรอื่นหรือไม่ หากมุมมองว่างบ่งชี้ว่ามีบางอย่างถูกต้องสมมติฐานทางเลือกบอกว่าไม่ถูกต้อง
ตัวอย่างเช่น หากสมมติฐานว่างของคุณคือ “ฉันจะรวยขึ้น 1000 ดอลลาร์” สมมติฐานทางเลือกคือ “ฉันจะไม่ได้รับ 1000 ดอลลาร์หรือรวยขึ้น”
03. สมมติฐานทิศทาง
สมมติฐานทิศทางทํานายทิศทางของความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระและตัวแปรตาม พวกเขาระบุว่าผลกระทบจะเป็นบวกหรือลบ
หากคุณเพิ่มชั่วโมงเรียน คุณจะพบความสัมพันธ์เชิงบวกกับคะแนนสอบของคุณ สมมติฐานนี้ชี้ให้เห็นว่าเมื่อคุณเพิ่มตัวแปรอิสระ (ชั่วโมงเรียน) จะมีตัวแปรตามเพิ่มขึ้น (คะแนนสอบ)
04. สมมติฐานที่ไม่มีทิศทาง
สมมติฐานที่ไม่มีทิศทางทํานายการมีอยู่ของความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร แต่ไม่ได้ระบุทิศทางของผลกระทบ แสดงให้เห็นว่าจะมีความแตกต่างหรือความสัมพันธ์อย่างมีนัยสําคัญ แต่ไม่ได้ทํานายลักษณะของความแตกต่างนั้น
ตัวอย่างเช่น คุณจะไม่พบความแตกต่างที่โดดเด่นในคะแนนสอบระหว่างนักเรียนที่ได้รับการแทรกแซงทางการศึกษาและผู้ที่ไม่ อย่างไรก็ตาม เมื่อคุณเปรียบเทียบคะแนนสอบของทั้งสองกลุ่ม คุณจะสังเกตเห็นความแตกต่างที่สําคัญ
05. สมมติฐานอย่างง่าย
สมมติฐานอย่างง่ายทํานายความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตามหนึ่งตัวกับตัวแปรอิสระหนึ่งตัวโดยไม่ระบุลักษณะของความสัมพันธ์นั้น มันง่ายและมักใช้เมื่อเราไม่รู้มากนักว่าทั้งสองสิ่งเชื่อมโยงกันอย่างไร
ตัวอย่างเช่น หากคุณใช้นิสัยการเรียนที่มีประสิทธิภาพ คุณจะได้คะแนนสอบสูงกว่าผู้ที่มีนิสัยการเรียนไม่ดี
06. สมมติฐานที่ซับซ้อน
สมมติฐานที่ซับซ้อนคือแนวคิดที่ระบุความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระและตัวแปรตามหลายตัว เป็นแนวคิดที่มีรายละเอียดมากกว่าสมมติฐานง่ายๆ
แม้ว่ามุมมองง่ายๆ จะชี้ให้เห็นถึงความสัมพันธ์ระหว่างเหตุและผลที่ตรงไปตรงมาระหว่างสองสิ่ง แต่สมมติฐานที่ซับซ้อนเกี่ยวข้องกับปัจจัยหลายอย่างและวิธีเชื่อมโยงถึงกัน
ตัวอย่างเช่น เมื่อคุณเพิ่มเวลาเรียน คุณมักจะได้คะแนนสอบที่สูงขึ้น ความเชื่อมโยงระหว่างเวลาเรียนกับผลการสอบได้รับผลกระทบจากปัจจัยต่างๆ รวมถึงคุณภาพการนอนหลับ ระดับแรงจูงใจ และประสิทธิผลของเทคนิคการเรียนของคุณ
หากคุณนอนหลับสบาย มีแรงจูงใจสูง และใช้กลยุทธ์การเรียนที่มีประสิทธิภาพ คุณอาจสังเกตเห็นความสัมพันธ์เชิงบวกที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้นระหว่างเวลาที่คุณใช้เรียนกับคะแนนสอบ ซึ่งแตกต่างจากผู้ที่อาจขาดปัจจัยเหล่านี้
07. สมมติฐานเชื่อมโยง
สมมติฐานเชื่อมโยงเสนอความเชื่อมโยงระหว่างสองสิ่งโดยไม่บอกว่าสิ่งหนึ่งทําให้เกิดอีกสิ่งหนึ่ง โดยพื้นฐานแล้ว มันแสดงให้เห็นว่าเมื่อสิ่งหนึ่งเปลี่ยนแปลง อีกสิ่งหนึ่งก็เปลี่ยนไปเช่นกัน แต่ไม่ได้อ้างว่าสิ่งหนึ่งทําให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในอีกสิ่งหนึ่ง
ตัวอย่างเช่น คุณอาจสังเกตเห็นคะแนนสอบที่สูงขึ้นเมื่อคุณเพิ่มเวลาเรียน คุณสามารถรับรู้ความสัมพันธ์ระหว่างเวลาเรียนและคะแนนสอบในสถานการณ์นี้
สมมติฐานของคุณยอมรับความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรทั้งสอง—เวลาเรียนและคะแนนสอบของคุณ—โดยไม่ยืนยันว่าเวลาเรียนที่เพิ่มขึ้นทําให้คะแนนสอบสูงขึ้นโดยตรง คุณต้องพิจารณาว่าปัจจัยอื่นๆ เช่น แรงจูงใจหรือรูปแบบการเรียนรู้ อาจส่งผลต่อความสัมพันธ์ที่สังเกตได้
08. สมมติฐานเชิงสาเหตุ
สมมติฐานเชิงสาเหตุเสนอความสัมพันธ์แบบเหตุและผลระหว่างตัวแปรสองตัว แสดงให้เห็นว่าการเปลี่ยนแปลงในตัวแปรหนึ่งทําให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในตัวแปรอื่นโดยตรง
ตัวอย่างเช่น เมื่อคุณเพิ่มเวลาเรียน คุณจะพบกับคะแนนสอบที่สูงขึ้น สมมติฐานนี้ชี้ให้เห็นถึงความสัมพันธ์ระหว่างเหตุและผลโดยตรง ซึ่งบ่งชี้ว่ายิ่งคุณใช้เวลาเรียนมากเท่าใด คะแนนสอบของคุณก็จะยิ่งสูงขึ้นเท่านั้น สันนิษฐานว่าการเปลี่ยนแปลงเวลาเรียนของคุณส่งผลโดยตรงต่อการเปลี่ยนแปลงผลการสอบของคุณ
09. สมมติฐานเชิงประจักษ์
สมมติฐานเชิงประจักษ์คือข้อความตามสิ่งที่เราเห็นและวัดได้ มันมาจากการสังเกตโดยตรงหรือการทดลองและสามารถทดสอบด้วยหลักฐานในโลกแห่งความเป็นจริง หากการทดลองพิสูจน์ทฤษฎี ก็จะสนับสนุนแนวคิดและแสดงให้เห็นว่าไม่ใช่แค่การคาดเดา สิ่งนี้ทําให้ข้อความมีความน่าเชื่อถือมากกว่าการคาดเดาอย่างดุเดือด
ตัวอย่างเช่นหากคุณเพิ่มปริมาณของยาบางชนิดคุณอาจสังเกตเห็นเวลาพักฟื้นที่เร็วขึ้นสําหรับผู้ป่วย ลองนึกภาพว่าคุณรับผิดชอบการทดลองทางคลินิก ในการทดลองนี้ผู้ป่วยจะได้รับยาในปริมาณที่แตกต่างกันและคุณวัดและเปรียบเทียบเวลาพักฟื้น สิ่งนี้ช่วยให้คุณเห็นผลกระทบของปริมาณที่แตกต่างกันโดยตรงต่อการฟื้นตัวของผู้ป่วยที่รวดเร็ว
ด้วยวิธีนี้คุณสามารถสร้างสมมติฐานการวิจัย: “การเพิ่มปริมาณของยาบางชนิดจะทําให้ผู้ป่วยฟื้นตัวได้เร็วขึ้น”
10. สมมติฐานทางสถิติ
สมมติฐานทางสถิติคือข้อความหรือสมมติฐานเกี่ยวกับพารามิเตอร์ประชากรที่เป็นเรื่องของการสอบสวน มันทําหน้าที่เป็นพื้นฐานสําหรับการวิเคราะห์และการทดสอบทางสถิติ มักได้รับการทดสอบโดยใช้วิธีการทางสถิติเพื่ออนุมานเกี่ยวกับประชากรจํานวนมากขึ้น
ในการทดสอบสมมติฐานหลักฐานทางสถิติจะถูกรวบรวมเพื่อปฏิเสธสมมติฐานว่างเพื่อสนับสนุนสมมติฐานทางเลือกหรือไม่ปฏิเสธสมมติฐานว่างเนื่องจากหลักฐานไม่เพียงพอ
ตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณกําลังทดสอบยาใหม่ สมมติฐานของคุณอาจเป็นได้ว่ายาไม่ได้ช่วยให้ผู้ป่วยดีขึ้น ดังนั้นคุณรวบรวมข้อมูลและใช้สถิติเพื่อดูว่าการเดาของคุณถูกต้องหรือว่ายาสร้างความแตกต่างได้จริงหรือไม่
หากข้อมูลแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่ายาช่วยได้คุณบอกว่าการเดาของคุณผิดและยาก็สร้างความแตกต่าง แต่ถ้าหลักฐานไม่แข็งแรงพอ คุณก็เดาแบบเดิมได้เพราะคุณไม่มีหลักฐานเพียงพอที่จะเปลี่ยนใจ
จะพัฒนาสมมติฐานการวิจัยได้อย่างไร?
ขั้นตอนที่ 1: ระบุปัญหาหรือหัวข้อการวิจัยของคุณ
กําหนดพื้นที่ที่สนใจหรือปัญหาที่คุณต้องการตรวจสอบ ตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีความชัดเจนและกําหนดไว้อย่างดี
เริ่มต้นด้วยการถามคําถามเกี่ยวกับหัวข้อที่คุณเลือก พิจารณาข้อจํากัดของการวิจัยของคุณและสร้างปัญหาที่ตรงไปตรงมาที่เกี่ยวข้องกับหัวข้อของคุณ เมื่อคุณทําเสร็จแล้ว คุณสามารถพัฒนาและทดสอบสมมติฐานพร้อมหลักฐานได้
ขั้นตอนที่ 2: ดําเนินการทบทวนวรรณกรรม
ทบทวนวรรณกรรมที่มีอยู่ที่เกี่ยวข้องกับปัญหาการวิจัยของคุณ สิ่งนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจสถานะปัจจุบันของความรู้ในสาขาระบุช่องว่างและสร้างรากฐานสําหรับสมมติฐานของคุณ พิจารณาคําถามต่อไปนี้:
- มีการวิจัยอะไรบ้างในหัวข้อที่คุณเลือก
- มีช่องว่างหรือคําถามที่ยังไม่มีคําตอบในวรรณกรรมปัจจุบันหรือไม่?
- วรรณกรรมที่มีอยู่จะมีส่วนช่วยในการวางรากฐานการวิจัยของคุณอย่างไร?
ขั้นตอนที่ 3: กําหนดคําถามการวิจัยของคุณ
จากการทบทวนวรรณกรรมของคุณ ให้สร้างคําถามการวิจัยที่เฉพาะเจาะจงและรัดกุมซึ่งจัดการกับปัญหาที่คุณระบุ คําถามการวิจัยของคุณควรชัดเจน มุ่งเน้น และเกี่ยวข้องกับสาขาวิชาของคุณ
ขั้นตอนที่ 4: ระบุตัวแปร
กําหนดตัวแปรสําคัญที่เกี่ยวข้องกับคําถามการวิจัยของคุณ ตัวแปรคือปัจจัยหรือปรากฏการณ์ที่คุณจะศึกษาและจัดการเพื่อทดสอบสมมติฐานของคุณ
- ตัวแปรอิสระ: ตัวแปรที่คุณจัดการหรือควบคุม
- ตัวแปรตาม: ตัวแปรที่คุณวัดเพื่อสังเกตผลกระทบของตัวแปรอิสระ
ขั้นตอนที่ 5: ระบุสมมติฐาน Null
สมมติฐานว่างเป็นคําแถลงว่าไม่มีความแตกต่างหรือผลกระทบอย่างมีนัยสําคัญ มันทําหน้าที่เป็นพื้นฐานสําหรับการเปรียบเทียบกับสมมติฐานทางเลือก
ขั้นตอนที่ 6: เลือกวิธีการที่เหมาะสมสําหรับการทดสอบสมมติฐาน
เลือกวิธีการวิจัยที่สอดคล้องกับวัตถุประสงค์การศึกษาของคุณ เช่น การทดลอง การสํารวจ หรือการศึกษาเชิงสังเกต วิธีการที่เลือกช่วยให้คุณสามารถทดสอบสมมติฐานการวิจัยของคุณได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การสร้างสมมติฐานการวิจัยมักจะใช้เวลามากกว่าหนึ่งครั้ง คาดว่าจะทําการเปลี่ยนแปลงเมื่อคุณรวบรวมข้อมูล เป็นเรื่องปกติที่จะทดสอบและปฏิเสธสมมติฐานสองสามข้อก่อนที่คุณจะพบคําตอบที่ถูกต้องสําหรับคําถามการวิจัยของคุณ
การทดสอบและประเมินสมมติฐาน
การทดสอบสมมติฐานเป็นส่วนสําคัญของการวิจัย มันเหมือนกับด้านการปฏิบัติของสิ่งต่าง ๆ ที่นี่หลักฐานในโลกแห่งความเป็นจริงจะช่วยให้คุณกําหนดได้ว่าสิ่งต่าง ๆ เชื่อมโยงกันอย่างไร ลองสํารวจขั้นตอนหลักในการทดสอบสมมติฐาน:
- ระบุสมมติฐานการวิจัยของคุณ
ก่อนการทดสอบ ให้ระบุสมมติฐานการวิจัยของคุณให้ชัดเจน สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการวางกรอบทั้งสมมติฐานว่าง ซึ่งบ่งชี้ว่าไม่มีผลกระทบหรือความสัมพันธ์ที่มีนัยสําคัญ และสมมติฐานทางเลือก โดยเสนอผลลัพธ์ที่คาดหวัง
- รวบรวมข้อมูลอย่างมีกลยุทธ์
วางแผนว่าคุณจะรวบรวมข้อมูลอย่างไรในแบบที่เหมาะกับการเรียนของคุณ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าวิธีการรวบรวมข้อมูลของคุณตรงกับสิ่งที่คุณกําลังศึกษา
ไม่ว่าจะผ่านการสํารวจการสังเกตหรือการทดลองขั้นตอนนี้ต้องการความแม่นยําและการปฏิบัติตามวิธีการที่กําหนดไว้ คุณภาพของข้อมูลที่รวบรวมมีผลโดยตรงต่อความน่าเชื่อถือของผลการศึกษา
- ทําการทดสอบทางสถิติที่เหมาะสม
เลือกการทดสอบทางสถิติที่สอดคล้องกับลักษณะของข้อมูลและสมมติฐานที่กําลังทดสอบ ไม่ว่าจะเป็นการทดสอบ t-test, การทดสอบไคสแควร์, ANOVA หรือการวิเคราะห์การถดถอยการเลือกเครื่องมือทางสถิติที่เหมาะสมเป็นสิ่งสําคัญยิ่งสําหรับผลลัพธ์ที่แม่นยําและเชื่อถือได้
- ตัดสินใจว่าความคิดของคุณถูกหรือผิด
หลังจากการวิเคราะห์ทางสถิติ ให้ประเมินผลลัพธ์ในบริบทของสมมติฐานว่างของคุณ คุณต้องตัดสินใจว่าคุณควรปฏิเสธสมมติฐานว่างของคุณหรือไม่
- แบ่งปันสิ่งที่คุณพบ
เมื่อพูดถึงสิ่งที่คุณพบในการวิจัยของคุณ ให้ชัดเจนและเป็นระเบียบ บอกว่าความคิดของคุณได้รับการสนับสนุนหรือไม่ และพูดคุยเกี่ยวกับความหมายของผลลัพธ์ของคุณ นอกจากนี้ ให้กล่าวถึงข้อจํากัดในการศึกษาของคุณและแนะนําแนวคิดสําหรับการวิจัยในอนาคต
บทบาทของ QuestionPro ในการพัฒนาสมมติฐานการวิจัยที่ดี
QuestionPro เป็นแพลตฟอร์มการสํารวจและการวิจัยที่มีเครื่องมือสําหรับการสร้าง แจกจ่าย และวิเคราะห์แบบสํารวจ มีบทบาทสําคัญในกระบวนการวิจัย โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อคุณอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการพัฒนาสมมติฐาน นี่คือวิธีที่ QuestionPro สามารถช่วยคุณพัฒนาสมมติฐานการวิจัยที่ดี:
- การออกแบบแบบสํารวจและการรวบรวมข้อมูล: คุณสามารถใช้แพลตฟอร์มเพื่อสร้างคําถามที่ตรงเป้าหมายซึ่งช่วยให้คุณรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
- การวิจัยเชิงสํารวจ: ผ่านการสํารวจและกลไกข้อเสนอแนะบน QuestionPro คุณสามารถทําการวิจัยเชิงสํารวจเพื่อทําความเข้าใจภูมิทัศน์ของเรื่องใดเรื่องหนึ่งได้
- การทบทวนวรรณกรรมและการวิจัยภูมิหลัง: แบบสํารวจ QuestionPro สามารถรวบรวมความคิดเห็นประสบการณ์และความชอบของประชากรตัวอย่าง ข้อมูลนี้และการประเมินวรรณกรรมอย่างละเอียดสามารถช่วยให้คุณสร้างสมมติฐานที่มีพื้นฐานที่ดีโดยการปรับปรุงความรู้ด้านการวิจัยของคุณ
- การระบุตัวแปร: เมื่อใช้คําถามแบบสํารวจที่กําหนดเป้าหมายคุณสามารถระบุตัวแปรที่เกี่ยวข้องที่เกี่ยวข้องกับหัวข้อการวิจัยของพวกเขาได้
- สมมติฐานการทดสอบ: คุณสามารถใช้แบบสํารวจเพื่อทดสอบสมมติฐานหรือสมมติฐานบางอย่างอย่างไม่เป็นทางการก่อนที่จะตั้งสมมติฐานการวิจัยอย่างเป็นทางการ
- เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูล: QuestionPro มีเครื่องมือสําหรับการวิเคราะห์ข้อมูลแบบสํารวจ คุณสามารถใช้เครื่องมือเหล่านี้เพื่อระบุรูปแบบ ความสัมพันธ์ หรือแนวโน้มของข้อมูลที่รวบรวมได้
- ปรับแต่งสมมติฐานของคุณ: เมื่อคุณรวบรวมข้อมูลผ่าน QuestionPro คุณสามารถปรับสมมติฐานของคุณตามคําตอบในโลกแห่งความเป็นจริงที่คุณได้รับ
สมมติฐานการวิจัยเปรียบเสมือนแนวทางสําหรับนักวิจัยด้านวิทยาศาสตร์ เป็นความคิดที่คิดมาอย่างดีซึ่งได้รับการทดสอบอย่างละเอียดถี่ถ้วน แนวคิดนี้มีความสําคัญเนื่องจากนักวิจัยสามารถสํารวจสาขาต่างๆ เช่น การแพทย์ สังคมศาสตร์ และวิทยาศาสตร์ธรรมชาติ สมมติฐานการวิจัยเชื่อมโยงทฤษฎีกับหลักฐานในโลกแห่งความเป็นจริง และทําให้นักวิจัยมีเส้นทางที่ชัดเจนในการสํารวจและค้นพบ
QuestionPro Research Suite เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สําหรับนักวิจัย ทําให้การสร้างแบบสํารวจรวบรวมข้อมูลและวิเคราะห์ข้อมูลทําได้ง่าย สนับสนุนการวิจัยทุกประเภท ตั้งแต่การสํารวจแนวคิดใหม่ๆ ไปจนถึงการสร้างสมมติฐาน โดยเน้นที่การใช้ข้อมูล จะช่วยให้นักวิจัยทํางานได้ดีที่สุด
คุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ QuestionPro Research Suite หรือไม่? ใช้ประโยชน์จากการทดลองใช้ฟรีของ QuestionPro เพื่อดูความสามารถเบื้องต้นและตระหนักถึงศักยภาพสูงสุดของความพยายามในการวิจัยของคุณ
