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すべての研究は科学的方法を用いて行われます。科学的方法とは、仮説を立て、予測を行い、それを実験によって検証するための数学的かつ実験的な手法です。簡単に言えば、仮説とは「問題に対して提案された解決策」です。
仮説は、まだ事実によって検証されていない状態や前提を説明するために、互いの関係性として表現される要素を含みます。通常、科学的方法の手順には、このような仮説を作成し、さまざまな方法で検証し、その結果に基づいて修正することが含まれます。
研究仮説(research hypothesis)とは、「研究で予測される結果についての、具体的でテスト可能な予測」と定義されます。
仮説は研究プロセスを導き、研究の目的を補完する役割を果たします。複数回の検証を経て、仮説は科学理論の発展にも寄与します。 また、仮説はしばしば if-then(もし〜なら、〜である) の形式で書かれます。
仮説の例(Hypothesis Examples)
- タンポポは、窒素を多く含む土壌で2週間育てると、窒素が乏しい土壌で育てたものよりも葉が大きくなる( 窒素が植物の栄養成長を促進するため)
- もし企業が柔軟な勤務時間を提供すれば、従業員は職場でより幸せを感じるだろう。
仮説とは何か?
仮説は、研究における変数間の期待される関係を表し、いかなる研究を行う前に作成されます。仮説は意見ではなく、事実や観察に基づいた期待される関係です。これらは科学研究を支え、既存の知識を広げるのに役立ちます。
誤って作られた仮説は、実験全体に影響を及ぼし、結果に誤りをもたらす可能性があるため、仮説をどのように作るかを理解し、慎重に作成することが重要です。仮説のいくつかの情報源には、以前の研究からの観察、現在の研究や経験、競合他社、科学的理論、人々に影響を与える一般的な状況などがあります。

Figure 1 depicts the dFigure 1 は、研究デザインにおけるさまざまなステップを示し、仮説がプロセスのどこで作成されるのかを正確に示しています。
仮説には7つの異なるタイプがあります。— 単純仮説、複雑仮説、方向性仮説、非方向性仮説、関連仮説と因果仮説、帰無仮説、そして対立仮説です。
仮説の種類
仮説の 7 つのタイプは以下のとおりです。
- 単純仮説(Simple):
1つの従属変数と1つの独立変数の関係を予測する。
例:「毎日朝に運動すると、生産性が向上する。」 - 複雑仮説(Complex):
2つ以上の変数間の関係を予測する。
例:「毎日3時間以上ソーシャルメディアを使用すると、子どものメンタルヘルスと生産性に大人よりも悪影響を与える。」 - 方向性仮説(Directional):
期待される方向を特定し、「増加」「減少」「正」「負」「より多い」「より少ない」などの語を使用する。
例:「介入 X の導入は、従来の治療と比較して乳児死亡率を減少させる。」 - 非方向性仮説(Non-directional):
2つの変数間の関係の方向性、性質、または大きさを具体的に予測せず、関係が存在することだけを述べる。この仮説は、基礎となる理論がない場合や、結果が先行研究と矛盾する場合に使用されることがある。
例:「猫と犬は示す愛情の量が異なる。」 - 関連仮説と因果仮説(Associative and causal):
関連仮説は、変数間の相互依存性、つまり一方の変数の変化がもう一方にどのように影響するかを示す。
例:「身体活動レベルと全体的な健康には正の関連がある。」 - 一方、因果仮説は、変数間の原因と結果の関係を表す。
例:「長期的なアルコール使用は肝臓障害を引き起こす。」 - 帰無仮説(Null):
変数間に関係がないことを示すことで、元の仮説が誤りであると主張する。
例:「睡眠時間は生産性に何の影響も与えない。」 - 対立仮説(Alternative):
帰無仮説の反対を述べ、2つの変数の間に関係が存在することを示す。
例:「睡眠時間は生産性に影響を与える。」
仮説の特徴
では、優れた仮説とはどのようなものでしょうか?以下に、仮説が持つべき重要な特徴を挙げます。[8], [9]
- 検証可能であること:科学的手法を用いて仮説を検証し、予測の妥当性を肯定または否定できる必要があります。
- 反証可能であること:仮説を支持するのではなく、むしろ否定するようなデータを収集できる可能性がなければなりません。
- 論理的であること:仮説は単なる当て推量ではなく、既存の理論や過去の観察結果、先行研究、および論理的な推論に基づいているべきです。
- 肯定的な表現であること:関連性の存在を主張する仮説の記述は肯定的なものでなければなりません。つまり、関連性が存在しないことを示唆するような表現は避けるべきです。したがって、使用する言語の選択と仮説の適切な表現方法を理解することが極めて重要です。
- 明確かつ正確であること:使用する言語は容易に理解できるものであり、正しい専門用語を用いる必要があります。
- 研究課題に関連していること:仮説は研究課題に対して適切かつ具体的でなければなりません。
- 構成要素:優れた仮説には、変数、関係性、結果という重要な要素がすべて含まれている必要があります。
仮説の機能について
以下に、仮説が持つ主要な機能をいくつか挙げる:[1]
- 研究の方向性と進捗を維持する役割を担う。
- 命題の根底にある重要な前提条件を、簡潔な一文で表現する。
- 研究者が調査を開始する際の適切な研究環境を整備するとともに、最終報告書を参照する読者に対しても適切な文脈を提供する。
- 特定の現象が発生するメカニズムについての説明を提供する。
- 研究対象に必要かつ関連する、適切かつ正確な事実の選択を保証する。
要約すると、仮説は既知のデータを完成させる概念的要素、無秩序な要素を体系化する概念的関係性、そして未知の現象を説明するための概念的意味と解釈を提供するものである。
Paperpalを使って仮説を書く方法
以下は、仮説の書き方の主なステップです。1. 観察を行い、変数を特定する
対象を観察し、関係している変数間にパターンや関係性がないかを認識しようとします。このステップは、研究を始めるための重要な背景情報を提供します。 たとえば、オフィスの自動販売機が特定のスナックだけ頻繁に売り切れることに気づいた場合、他のスナックよりも多くの人がそのスナックを選んでいると予測できます。
2. 主たる研究質問(Research Question)を特定する
対象を特定しパターンを認識したら、次のステップは仮説が答えるべき質問を立てることです。たとえば、職場で従業員の休憩時間を観察した後、「なぜ従業員は午後よりも午前中に休憩を取ることが多いのか?」といった質問を立てることができます。
3. 先行研究を調べ、独自性と新規性を確認する
その質問に対する最初の答え(つまり仮説)は、対象に関する既存の情報に基づいています。
しかし、その仮説がすでに他の研究者によって提起されていないか、あるいは提起されたが否定されていないかを確認するためには、追加の情報を集める必要があります。
たとえば、観察に基づいて「オフィスのエアコン温度を低めに設定すると従業員はより効率的に働く」という仮説を立てたとします。しかし、予備調査を行うと、先行研究でこの仮説が誤りであると示されていたことがわかる場合があります。
Paperpalのリサーチ(Research)機能を使うと、2億5,000万件以上の研究論文から理論や先行研究を検索し、実験を実施するための研究方法を準備するための証拠を集めることができます。
以下に、Paperpal を使って予備研究を行う方法を紹介します。
- Search for theories and previous studies with Paperpal’s Research Feature
- Get a detailed summary with relevant research papers to go through
4. 一般的な文(general statement)を作成する
予備調査によってあなたの提案した答えの独自性が確認されたら、すべての変数、対象、そして予測される結果を含む一般的な文を作成します。
この文は if/then(もし〜なら〜だ)形式でも、宣言的な文(declarative statement)でも構いません。
Paperpalの執筆アシスト(Write)機能を使えば、あなたの研究質問やデータに基づいて仮説を作成する手助けができます。
必要なのは、研究質問とデータをウェブエディタに入力するか、文書としてアップロードし、Paperpal に「何を書くか」を指示するだけです。 その結果に基づいて、プロンプトを調整してより目的に合った成果物を得ることもできますし、AI と一緒にアイデアを出すこともできます。
5. 仮説文を完成させる
仮説文を最終的に作成する際には、PICOTモデルを使用します。
このモデルは、仮説を効果的に文章化するために必要な重要な構成要素を明確にするためのものです。
- Interest(関心/研究テーマ):研究または研究質問の主たる関心事
- Comparison(比較対象):主となる代替グループ
- Outcome(結果):期待される結果
- Time(期間):実験の実施期間
仮説文を完成させたら、その仮説が真であるか偽であるかをテストするために、実験を行う必要があります。
仮説の具体例
以下の表は、異なる種類の仮説の例を示しています。
| 種類 (Type) | 例 (Example) |
| 帰無仮説 (Null) | 多動性は砂糖の摂取と関連しない。 / 身長と靴のサイズの間には関係がない。 |
| 対立仮説 (Alternative) | 多動性は砂糖の摂取と正の関連がある。 / 身長と靴のサイズの間には正の関連がある。 |
| 単純仮説 (Simple) | 朝食を食べる学生は、食べない学生よりも試験の成績が良い。 / スクリーンタイムを減らすことは、睡眠の質を改善する。 |
| 複合仮説 (Complex) | 砂糖を多く含む食事をとり、座りがちな活動レベルの人々は、うつ病を発症する可能性が高い。 / 運転中に電話で話す運転者は、電話で話さない運転者よりも運転コースでミスをする可能性が高い。 |
| 方向性のある仮説 (Directional) | 仕事の満足度が高まるにつれて、従業員の離職率は低下する。 / 日光への露出が増えると、皮膚がんのリスクは高まる。 |
| 方向性のない仮説 (Non-directional) | 大学生は記憶課題において小学生と異なるパフォーマンスを示すだろう。(変化の方向を特定しない) / 広告への接触は、消費者の購買決定における変動と相関する。 |
| 関連仮説 (Associative) | 病院には、社会の他の施設よりも病気の人が多い。 / テレビを見ることは、間食の増加と関連している。 |
| 因果仮説 (Causal) | 不十分な睡眠は、記憶の定着を低下させる(原因と結果)。 / 娯楽用ドラッグは、精神病を引き起こす(原因と結果)。 |
まとめ
仮説の書き方について、記事で議論された主要なポイントの要約は以下の通りです。
- 仮説の定義: 仮説とは、限られた証拠に基づいて立てられる、変数間の関連性に関する仮定であり、検証されるべきものです。
- 仮説の構成要素: 仮説は、研究課題、独立変数、従属変数、および変数間の提案される関係という4つの部分から構成されています。
- 質の高い仮説の要件: その記述は、明確で、簡潔で、検証可能で、論理的で、反証可能である必要があります。
- 仮説の種類: 単純、複合、方向性のある、方向性のない、関連的、因果的、帰無、対立の7つの種類があります。
- 仮説の機能: 仮説は、研究が進行するための焦点と方向性を提供します。
- 科学的方法における役割: 仮説は、適切な実験計画を作成するのに役立つことで、科学的方法において重要な役割を果たします。
よくある質問
A1. 仮説と研究課題(リサーチクエスチョン)は目的と構造が異なります。以下の表に、両者の主な違いをまとめます。
仮説 (Hypothesis)
・提案された研究に基づいた予測を含む
・2つ以上の変数の関係を予測するように設計されている
・クローズドエンド(結論が限定される)
・研究テーマが確立されており、変数の関係に確信がある場合に使用される
研究課題 (Research Question)
・予測は含まれない
・変数が探求される可能性がある
・オープンエンド(議論を誘う)
・広く研究されていない新しいトピックに使用される。異なる変数の関係が十分に知られていない場合に使用される
研究課題と仮説の具体例
研究課題 (Research Question)
・60歳以上の成人が毎日リンゴを食べることは、医師の診察頻度にどのような影響を与えますか?
・柔軟な勤務時間と固定された勤務時間のどちらが、従業員の仕事の満足度に影響を与えますか?
・朝にコーヒーを飲むことは、従業員の生産性に影響を与えますか?
仮説 (Hypothesis)
・60歳を超えてから毎日リンゴを食べることは、医師の診察頻度の減少という結果をもたらすだろう。
・柔軟な勤務時間を提供する職場は、固定された勤務時間の職場よりも、従業員の仕事の満足度が高い。
・朝にコーヒーを飲むことは、従業員の生産性を向上させる。
A2. はい、あなたの仮説の有効性を測るための簡単なチェックリストを以下に示します。仮説を記述する際に、以下の項目を確認してください。
・述べられた変数間の関係と期待される結果を予測しているか。
・単純で簡潔な言葉を使用しており、冗長ではないか。
・読者がその主題について知識を持っていると仮定していないか。
・観察可能、反証可能、検証可能な結果を持っているか。
・研究課題に関連性があり、具体的であるか。
A3. 仮説は、観察と単純な証拠に基づいて、変数間の関連性について立てられた仮定または予測であり、通常は一般的な記述です。一方、研究目的はより具体的であり、仮説によって方向づけられます。
同じ仮説であっても、異なる方法を用いて検証することが可能であり、その場合、研究目的はそれぞれ異なるものになる可能性があります。
例: ルイ・パスツールは、標高が高い場所では食べ物が長持ちすることに気づき、標高の高い空気は(細菌が少ないか、あるいは全くないため)よりきれいであるためだと推論しました。彼は、研究室で空気をきれいにしてから食べ物に触れさせるという方法で、この仮説を検証しました。
このように、仮説は「もしその推論が正しければ、XがYにつながるだろう」という予測であり、研究目的は、これらの予測を検証するために策定されます。
A4. 帰無仮説検定は、サンプルにおける統計的関係において、変数間の2つの仮定または予測(帰無仮説と対立仮説)の間で決定を下すための手法です。
帰無仮説($H_0$) は、母集団において変数間に関係が存在しないと主張し、サンプルにおけるいかなる関係もサンプリング誤差または偶然の発生を反映しているとします。
対立仮説($H_1$) は、母集団において関係が存在すると主張します。
すべての研究において、研究者はサンプルにおける関係が偶然発生したのか、それとも母集団における関係を反映しているのかを決定する必要があります。これは、以下の手順で仮説検定を行うことによって実行されます。
帰無仮説が真であると仮定します。
帰無仮説が真である場合、サンプルの関係が発生する可能性がどの程度かを判断します。この確率を p値 と呼びます。
サンプルの関係が極めてありそうもない場合、帰無仮説を棄却し、対立仮説を採択します。そうでない場合は、帰無仮説を採択します。
A5. 研究の目的に応じて、いくつかの種類の仮説を使用できます。
帰無仮説は、変数間に関係がないことを示唆する場合に使用し、対立仮説は、関係の存在を提案する場合に使用します。
方向性のある仮説は、特定の結果(例:増加または減少)を予測する場合に選択し、方向性のない仮説は、変化を予想するものの、その方向を特定しない場合に使用します。
それぞれをいつ使用するかを理解することで、あなたの研究が統計的に適切であることを保証できます。
A6. 仮説を検証するには、バイアスを最小限に抑え、変数の制御を最大限に高める実験デザインを選択します。
まず、独立変数と従属変数を定義し、次に参加者を選択して、対照群と実験群に無作為に割り当てます。一貫した手順を使用し、結果への影響を避けるために盲検化(blinding)を検討してください。適切に構造化されたデザインは、研究結果の妥当性と信頼性を高めます。
A7. 一般的な間違いには、漠然としすぎている、または広すぎる仮説を作成すること、偏ったまたは主観的な言葉を使用すること、そして仮説を検証可能にすることを怠ることが含まれます。
強力な仮説は、具体的で、焦点を絞り、変数間に期待される関係を明確に述べる必要があります。根拠のない仮定を避け、あなたの研究の範囲内で仮説が測定可能であることを確認してください。
A8. 仮説は分野によって異なります。自然科学や社会科学では、研究仮説は測定可能な変数を含むことが多く、原因と結果の形式に従います。
人文科学では、仮説はより解釈的または理論的であり、直接的な関係を検証するのではなく、テーマや視点を探求することを目的とする場合があります。研究における仮説の形式と機能は、各分野の方法論と認識論に適応します。
A9. 通常、仮説は、問題と研究のギャップの概要を述べた直後の序論または研究提案書の終わりに配置されます。そこに配置することで、その研究が何を検証するのかを明確に示し、読者を方法論やデザインのセクションへとスムーズに導きます。
参照
- Dalen, DVV. The function of hypotheses in research. Proquest website. Accessed April 8, 2024. https://www.proquest.com/docview/1437933010?pq-origsite=gscholar&fromopenview=true&sourcetype=Scholarly%20Journals&imgSeq=1
- McLeod S. Research hypothesis in psychology: Types & examples. SimplyPsychology website. Updated December 13, 2023. Accessed April 9, 2024. https://www.simplypsychology.org/what-is-a-hypotheses.html
- Scientific method. Britannica website. Updated March 14, 2024. Accessed April 9, 2024. https://www.britannica.com/science/scientific-method
- The hypothesis in science writing. Accessed April 10, 2024. https://berks.psu.edu/sites/berks/files/campus/HypothesisHandout_Final.pdf
- How to develop a hypothesis (with elements, types, and examples). Indeed.com website. Updated February 3, 2023. Accessed April 10, 2024. https://www.indeed.com/career-advice/career-development/how-to-write-a-hypothesis
- Types of research hypotheses. Excelsior online writing lab. Accessed April 11, 2024. https://owl.excelsior.edu/research/research-hypotheses/types-of-research-hypotheses/
- What is a research hypothesis: how to write it, types, and examples. Researcher.life website. Published February 8, 2023. Accessed April 11, 2024. https://researcher.life/blog/article/how-to-write-a-research-hypothesis-definition-types-examples/
- Developing a hypothesis. Pressbooks website. Accessed April 12, 2024. https://opentext.wsu.edu/carriecuttler/chapter/developing-a-hypothesis/
- What is and how to write a good hypothesis in research. Elsevier author services website. Accessed April 12, 2024. https://scientific-publishing.webshop.elsevier.com/manuscript-preparation/what-how-write-good-hypothesis-research/
- How to write a great hypothesis. Verywellmind website. Updated March 12, 2023. Accessed April 13, 2024. https://www.verywellmind.com/what-is-a-hypothesis-2795239
- 15 Hypothesis examples. Helpfulprofessor.com Published September 8, 2023. Accessed March 14, 2024. https://helpfulprofessor.com/hypothesis-examples/
- Editage insights. What is the interconnectivity between research objectives and hypothesis? Published February 24, 2021. Accessed April 13, 2024. https://www.editage.com/insights/what-is-the-interconnectivity-between-research-objectives-and-hypothesis
- Understanding null hypothesis testing. BCCampus open publishing. Accessed April 16, 2024. https://opentextbc.ca/researchmethods/chapter/understanding-null-hypothesis-testing/#:~:text=In%20null%20hypothesis%20testing%2C%20this,said%20to%20be%20statistically%20significant
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