양적 가설이란 무엇입니까?

정량적 가설은 통계 분석을 통해 입증되거나 반증되는 대안 적 제안과 귀무를 포함합니다. 이 프로세스는 독립 변수가 종속 변수에 영향을 미치며 실험이 수행되어 두 변수 사이에 관계가 있는지 확인합니다. 이 유형의 가설은 숫자로 표시되며 특정 규칙과 제한이 있습니다. 귀무 가설은 일련의 실험 중에 수집 된 통계 데이터의 결과로 기각되거나 수용됩니다.

질적 가설과 양적 가설의 주요 차이점 중 하나는 매우 특정한 한계가 있다는 것입니다. 귀무 가설의 예는 "주당 5 시간의 추가 학습 시간으로 인해 대학생의 평균 점수가 높아집니다"입니다. 대안 적 가설은 아마도 "매주 5 시간의 추가 학습 시간은 대학생의 평균 학점을 증가시키지 않는다"고 언급 할 것입니다. 귀무 가설을 기각 또는 수용하기 위해서는 지정된 기간 동안 실험 데이터를 기록해야합니다.

정량적 가설을 검정하기 위해 제시된 대부분의 연구는 통계적 유의성을 기반으로 데이터를 측정하므로 오류 가능성이 낮습니다. 학습 시간이 대학생의 평균 학점 평균에 미치는 영향을 입증하거나 반증하는 경우, 통제 그룹을 테스트 할 가능성이 높습니다. 이 그룹의 행동과 환경은 일반적으로 연구원에 의해 제어됩니다. 행동과 환경이 통제되지 않은 학생들 그룹으로부터 데이터를 얻을 수도 있습니다.

정량적 가설 및 연구 연구는 수치 데이터에 의존하기 때문에 실험 또는 설문 조사 결과는 수학적 값으로 변환됩니다. 예를 들어, 많은 시장 조사 연구에서는 각 반응에 숫자 값을 할당하는 척도를 사용합니다. "동의"의 답은 숫자 "4"에 대응할 수있는 반면, "동의"의 응답은 숫자 "2"에 대응할 수있다. 모든 설문 조사 피드백이 기록되고 분석 될 때, 총 응답 량에 따른 백분율이 각 숫자에 할당됩니다.

통계 분석은 종종 설문 조사 및 실험 데이터의 결과를 검사하는 데 사용됩니다. 정량적 가설의 기각 여부는 분석의 수치 결과에 달려 있습니다. 예를 들어, 학습 시간이 직접적인 영향을 미친다는 것을 입증하기 위해 평균 학점 평균이 3.5 이상이어야하는 경우, 평균 3.45는 정량적 가설을 기각하게됩니다.