定量的仮説とは？

定量的仮説には、ヌルと、統計分析により証明または反証される代替命題が含まれます。 このプロセスは、独立変数が従属変数に影響を与えると推測し、2つの間に関係があるかどうかを確認するために実験が行われます。 このタイプの仮説は数値で説明されており、特定のルールと制限があります。 帰無仮説は、一連の実験中に収集された統計データの結果として拒否または受け入れられます。

定性的仮説と定量的仮説の主な違いの1つは、非常に具体的な限界があることです。 帰無仮説の例としては、「週に5時間の学習時間を追加することで、大学生の成績の平均点が高くなる」ことがあります。 対立仮説は、おそらく「週に5時間の学習時間を追加しても、大学生の成績平均点は増加しない」と述べるでしょう。 帰無仮説を棄却または受け入れるためには、指定された期間にわたって実験データを記録する必要があります。

統計的有意性に基づいて定量的仮説測定データをテストすることを目的としたほとんどの研究は、エラーの可能性が低いことを意味します。 学習時間が大学生の成績平均点に与える影響を証明または反証する場合、コントロールグループがテストされる可能性が最も高いでしょう。 これらのグループの行動と環境は、通常、研究者によって管理されています。 データは、行動と環境が制御されていない学生のグループからも取得されます。

定量的仮説と調査研究は数値データに依存しているため、実験または調査の結果は数学的な値に変換されます。 たとえば、多くの市場調査研究では、各応答に数値を割り当てるスケールを使用しています。 「同意する」という応答は「4」という数字に対応し、「同意しない」という応答は「2」という数字に対応する場合があります。 アンケートのフィードバックがすべて記録および分析されると、回答の合計量に基づいた割合が各番号に割り当てられます。

統計分析は、調査および実験データの結果を調べるためによく使用されます。 定量的仮説が拒否されるか受け入れられるかは、分析の数値結果に依存します。 たとえば、学習時間に直接的な効果があることを証明するために、平均評点平均が少なくとも3.5でなければならない場合、平均3.45は定量的仮説の棄却になります。