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如果我……，那……就会发生。
这种十分常见的陈述公式对大家来说应该是非常熟悉的了，因为它几乎是每个学科项目或者论文的起点。这就是一个Hypothesis（Hypothesis）---一个可以展示你“认为”在实验过程中会发生的陈述。这个Hypothesis是基于你已经拥有的知识，事实和数据做出来的。
所以，应该怎么写一个Hypothesis呢？如果您对Hypothesis的正确结构有清晰的了解，那么您应该不会觉得创建一个Hypothesis太难。但是，如果您以前从未写过Hypothesis，您可能会觉得它有点令人沮丧。在这篇文章中，我们将告诉你关于Hypothesis、它们的类型以及编写它们的实用技巧你需要知道的一切。
定义
根据定义，Hypothesis是基于现有知识做出的Hypothesis。详细地说，它是将最初的研究问题转化为基于现有事实和证据的逻辑预测的陈述。要解决特定问题，首先需要确定研究问题（研究问题），进行初步研究，并着手通过实验和观察结果来回答给定问题。然而，在进入研究的实验部分之前，他们应该首先确定他们期望看到的结果。在这个阶段，科学家做出有根据的猜测并写下一个Hypothesis，他或她将在研究过程中证明或反驳。
Hypothesis也可以看作是知识发展的一种形式。这是一个有充分根据的Hypothesis，旨在阐明所研究现象的性质和原因。
通常，Hypothesis是基于大量观察结果和证实该Hypothesis的示例而形成的。这样，它看起来是合理的，因为它有一些已知信息的支持。随后通过将Hypothesis转化为既定事实或反驳（例如，通过指出反例）来证明该Hypothesis，这使其可以将其归因于错误陈述的类别。
作为一名学生，您可能会被要求创建一个Hypothesis陈述作为学术论文的一部分。基于Hypothesis的方法通常用于科学学术作品，包括但不限于研究论文、论文和论文。
请注意，在某些学科中，Hypothesis陈述称为论文陈述。但是，其本质和目的保持不变——本声明旨在对调查结果做出Hypothesis，该Hypothesis将被证明或反驳。
Hypothesis的特征与来源
现在，正如您对Hypothesis的概括性了解一样，让我们看一下定义它的关键特征：
它必须清晰准确才能看起来可靠。
它必须是具体的。
应该有进一步调查和实验的空间。
一个Hypothesis应该用简单的语言来解释——同时保留它的重要性。
Hypothesis的主要来源是：
科学理论。
以前的研究和当前经验的观察结果。
不同现象之间的相似之处。
影响人们思维过程的一般模式。
Hypothesis的类型
主要学科的Hypothesis类型基本上分为两种：Alternative Hypothesis（替代Hypothesis）和Null Hypothesis（无效Hypothesis）。
这种类型的Hypothesis通常表示为 H1。此声明用于确定您的研究的预期结果。根据备择Hypothesis定义，此类Hypothesis可进一步分为两个子类：
方向性Directional——解释预期结果方向的陈述。有时这种类型的Hypothesis用于研究变量之间的关系，而不是在组之间进行比较。
非方向性Non-Directional——与方向性备择Hypothesis不同，非方向性Hypothesis并不意味着预期结果的特定方向。
来看一下这两种Alternative Hypothesis的范例
方向性Directional：Attending more lectures will result in improved test scores among students. 上更多的课将提高学生的考试成绩。
非方向性Non-Directional：Lecture attendance will influence test scores among students.出勤率会影响学生的成绩。
请注意，在定向Hypothesis中，我们指定了更多讲座的出勤率将提高学生的考试成绩，而在非定向Hypothesis中，我们仅声明两个变量之间存在关系（即讲座出勤率和学生的考试成绩）但没有具体说明性能会提高还是降低。
这种类型的Hypothesis通常表示为 H0。该陈述与您在整个研究过程中所期望或预测的情况完全相反——这意味着它与您的替代Hypothesis相反。简单地说，零Hypothesis声称Hypothesis中定义的变量之间没有确切或实际的相关性。
- 范例：Lecture attendance has no effect on student’s test scores. 听课对学生的开始成绩没有影响。
这两种类型的Hypothesis都提供了对研究问题的具体澄清和重述。这些Hypothesis与研究问题之间的主要区别在于，后者只是一个无法检验的问题，而Hypothesis可以。
基于前面提供的Alternative Hypothesis和Null Hypothesis示例，我们可以得出结论，这些Hypothesis的重要性和主要目的是它们提供了对主题的粗略描述。这些陈述的主要目的是为调查人员提供可以在研究中直接测试的特定猜测。简而言之，Hypothesis概述了研究的框架、范围和方向。尽管无效Hypothesis和替代Hypothesis是主要类型，但还有一些需要牢记：
Research Hypothesis（研究Hypothesis）- 用于检验两个或多个变量之间相关性的陈述。
- 范例：Eating vitamin-rich foods affects human health. 吃富含维生素的食物会影响人体健康。
Simple Hypothesis （简单Hypothesis）——用于表示一个自变量和一个因变量之间相关性的陈述。
- 范例：Eating more vegetables leads to better immunity. 吃更多蔬菜可以有更好的免疫力。
Complex Hypothesis （复杂Hypothesis）- 用于表明两个或多个自变量与两个或多个因变量之间的相关性的陈述。
- 范例：Eating more fruits and vegetables leads to better immunity, weight loss, and lower risk of diseases. 多吃水果和蔬菜可以提高免疫力、减轻体重和降低疾病风险。
Associative and Casual Hypothesis（关联Hypothesis和因果Hypothesis）——关联Hypothesis是一种陈述，用于在一个变量的变化不可避免地改变另一个变量的情况下表明变量之间的相关性。因果Hypothesis是强调变量之间因果关系的陈述。
Hypothesis vs. Prediction （Hypothesis与预测）
当谈到Hypothesis时，想到的另一个术语是预测。这两个术语经常互换使用，这可能会让人感到困惑。尽管Hypothesis和预测通常都可以定义为“猜测”并且很容易混淆，但这些术语是不同的。Hypothesis和预测之间的主要区别在于，前者主要用于科学，而后者最常用于科学之外。
简而言之，Hypothesis是一种明智的Hypothesis。这是基于现有知识、研究和/或一系列实验对未知（或鲜为人知）现象的性质所做的猜测，并且以有效事实为基础。Hypothesis的主要目的是利用现有事实在变量之间建立逻辑关系，以提供更精确的科学解释。此外，Hypothesis是可以通过进一步实验进行检验的陈述。这是您对研究的流程和结果所做的Hypothesis。
相反，预测是一种通常缺乏根据的猜测。尽管在理论上，预测可以是科学的，但在大多数情况下它是相当虚构的——即不基于当前知识和/或事实的纯粹猜测。通常，预测与预测未来可能发生或不发生的事件有关。通常，做出预测的人对他或她做出Hypothesis的主题几乎没有实际了解。
这些术语之间的另一个重大区别在于用于证明它们中的每一个的方法。一个预测只能被证明一次。您可以仅根据预测事件的发生或不发生来确定是对还是错。另一方面，Hypothesis为进一步的测试和实验提供了空间。此外，可以在多个阶段证明一个Hypothesis。这基本上意味着一个Hypothesis可以被使用不同科学工具和方法的不同科学家多次证明或反驳。
为了让您更好地了解Hypothesis与预测有何不同，让我们看一下以下示例：
- 范例：Hypothesis：If I eat more vegetables and fruits, then I will lose weight faster. 如果我多吃蔬菜和水果，那么我会更快地减肥。
这是一个Hypothesis，因为它基于普遍可用的知识（即水果和蔬菜与其他食物相比含有更少的卡路里）和过去的经验（即偏爱水果和蔬菜等健康食品的人更容易减肥）。这仍然是一个猜测，但它是基于事实的，可以通过实验来检验。
- 范例：Prediction：The end of the world will occur in 2023. 世界末日将在2023年发生。
这是一个预测，因为它预示着未来的事件。然而，这个Hypothesis是虚构的，因为它没有任何事实支持的实际证据。
基于前面所说的一切和我们的例子，我们可以强调以下关键要点：
· 与预测不同，Hypothesis是基于事实的更智能的Hypothesis。
· Hypothesis定义现有变量并分析它们之间的关系。
· 预测通常是虚构的，缺乏根据。
· 预测最常用于预测未来的事件。
· 一个预测只能被证明一次——当预测的事件发生或不发生时。
· 即使一位科学家已经证明或反驳了一个Hypothesis，它仍然可以是一个Hypothesis。未来的其他科学家可以使用其他方法和工具获得不同的结果。
怎么又快又好写Hypothesis
现在，当您知道Hypothesis是什么、存在哪些类型以及它与预测有何不同时，您可能想知道如何陈述Hypothesis。在本节中，我们将指导您完成编写良好Hypothesis的主要阶段，并提供方便的提示和示例来帮助您克服这一挑战：
定义你的研究问题
这里要记住一件事——不管你正在从事的论文或项目是什么，这个过程应该总是从提出正确的研究问题开始。一个完美的研究问题应该是具体的、清晰的、重点突出的（意思不是太宽泛）和易于管理。
进行基本的初步研究
如您所知，Hypothesis是对调查的预期结果和结果的有根据的猜测。因此，在做出此Hypothesis之前收集一些信息至关重要。
在这个阶段，您应该根据已经发现的内容找到您研究问题的答案。搜索事实、过去的研究、理论等。根据收集到的信息，您应该能够做出合乎逻辑的智能猜测。
提出Hypothesis
根据初步研究，您应该对在整个研究过程中可能发现的内容有一定的了解。使用这些知识来形成一个清晰简洁的Hypothesis。
根据您正在进行的项目类型以及您计划使用的Hypothesis类型，您可以通过几种不同的方式重申您的Hypothesis：
- Non-directional:
Eating fruits and vegetables will affect one’s human physical health.
- Directional:
Eating fruits and vegetables will positively affect one’s human physical health.
- Null:
Eating fruits and vegetables will have no effect on one’s human physical health.
最后，创建一个好的Hypothesis的最后一个阶段是完善你所拥有的。在此步骤中，您需要定义您的Hypothesis是否：
· 有明确的相关变量；
· 识别其变量之间的关系；
· 是具体的和可测试的；
· 暗示调查或实验的预测结果。
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