什么是定量假設(Quantitative Hypothesis)？
定量假設包含一個空命題和一個可供選擇的命題，該命題通過統計分析被證明或否定。這個過程推測一個自變量影響一個因變量，并進行一個實驗，以確定二者之間是否存在關系。這類假設在數值術語和有特定的規則和限制。無效假設...
定量假設包含一個空命題和一個可供選擇的命題，該命題通過統計分析被證明或否定。這個過程推測一個自變量影響一個因變量，并進行一個實驗，以確定二者之間是否存在關系。這類假設在數值術語和有特定的規則和限制。無效假設要么被拒絕要么被接受，這是在一組實驗中收集的統計數據的結果。
統計分析經常被用來檢驗調查和實驗數據的結果。定性假設和定量假設的主要區別之一是它有非常具體的限制。一個無效假設的例子可能是"額外五小時每周的學習時間會導致大學生的平均成績更高。"另一種假設可能會說"每周額外五小時的學習時間不會提高大學生的平均成績。"為了拒絕或接受無效假設，實驗數據需要在一段特定的時間內被記錄下來。大多數旨在檢驗定量假設的研究都是基于統計顯著性來衡量數據的，這意味著錯誤的可能性很小，在證明或否定學習時間對大學生平均成績的影響時，最有可能的是一個對照組這些群體的行為和環境通常是由研究者控制的，數據來源于行為和環境不受控制的一組學生研究依賴于數字數據，實驗或調查的結果被轉換成數學值。例如，許多市場研究研究使用的量表為每個回答指定一個數值。回答"同意"可能對應數字"4，當所有的調查反饋都被記錄和分析時，回答"不同意"可能對應數字"2"，然后根據回答總數的百分比分配給每個數字。統計分析經常被用來檢查調查和實驗數據的結果。定量假設是被拒絕還是被接受取決于分析的數值結果。例如，如果平均成績點平均值必須至少為3.5，以證明學習時間量有直接影響，則平均值為3.45將導致定量假設被拒絕。
統計分析經常被用來檢驗調查和實驗數據的結果。定性假設和定量假設的主要區別之一是它有非常具體的限制。一個無效假設的例子可能是"額外五小時每周的學習時間會導致大學生的平均成績更高。"另一種假設可能會說"每周額外五小時的學習時間不會提高大學生的平均成績。"為了拒絕或接受無效假設，實驗數據需要在一段特定的時間內被記錄下來。大多數旨在檢驗定量假設的研究都是基于統計顯著性來衡量數據的，這意味著錯誤的可能性很小，在證明或否定學習時間對大學生平均成績的影響時，最有可能的是一個對照組這些群體的行為和環境通常是由研究者控制的，數據來源于行為和環境不受控制的一組學生研究依賴于數字數據，實驗或調查的結果被轉換成數學值。例如，許多市場研究研究使用的量表為每個回答指定一個數值。回答"同意"可能對應數字"4，當所有的調查反饋都被記錄和分析時，回答"不同意"可能對應數字"2"，然后根據回答總數的百分比分配給每個數字。統計分析經常被用來檢查調查和實驗數據的結果。定量假設是被拒絕還是被接受取決于分析的數值結果。例如，如果平均成績點平均值必須至少為3.5，以證明學習時間量有直接影響，則平均值為3.45將導致定量假設被拒絕。
- 發表于 2020-08-17 13:07
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- 分類：科學教育
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