仮説

仮説は、証明も反証もされていない仮定です。研究過程で、仮説は最初に立てられ、その仮説を棄却するか否かを目指します。仮説を棄却するかどうかを決定するためには、例えば実験や調査から得られたデータが必要で、これらは仮説検定 (hypothesis testing) を用いて評価されます。

通常、仮説は文献レビューから始めて形成されます。文献レビューに基づいて、なぜそのような仮説を立てたのかを正当化することができます。

仮説の例としては、「オーストリアで同じ職に就いている男性は女性よりも多く稼いでいる」といったものがあります。

この仮説をテストするには、例えば調査から得たデータと、t検定 (t-test) や相関分析 (correlation analysis) などの適切な仮説検定が必要です。心配無用、Reactive stat が適切な仮説検定を選択するのを手助けします。

仮説を立てるためには、まず研究問題を定義する必要があります。研究問題から、人口に関する正確に形成された仮説を導き出すことができます。例えば、「オーストリアで同じ職に就いている男性は女性よりも多く稼いでいる」といった仮説です。

仮説は単純な声明ではありません。研究過程で収集したデータでテストできるように形成されます。

仮説をテストするには、どの変数 (variables) が関与しているか、そして変数がどのように関連しているかを正確に定義する必要があります。したがって、仮説は変数間の因果関係や関連性に関する仮定です。

変数とは、異なる値を取ることができるオブジェクトやイベントの属性です。例えば、目の色は変数であり、オブジェクトの属性である目が異なる値（青、茶色など）を取ることができます。

社会科学の研究を行っている場合、変数は以下のようになるかもしれません：

* 性別 * 収入 * 環境保護に対する態度

医学分野で研究を行っている場合、変数は以下のようになるかもしれません：

* 体重 * 喫煙状況 * 心拍数

常に互いに正反対の2つの仮説があり、それぞれが反対の主張をします。これらの対立する仮説は、帰無仮説 (Null Hypothesis, H0) と対立仮説 (Alternative Hypothesis, H1) と呼ばれ、H0とH1で略されます。

帰無仮説 H0： 帰無仮説は、特定の特徴に関して2つ以上のグループ間に差がないと仮定します。

例： オーストリアの男性と女性の給与は異ならない。

対立仮説 H1： 一方、対立仮説は、2つ以上のグループ間に差があると仮定します。

例： オーストリアの男性と女性の給与は異なる。

テストしたい仮説、または理論から導き出された仮説は、通常、効果があることを述べます。例えば、性別が給与に影響を与える。この仮説は対立仮説と呼ばれます。

帰無仮説は通常、効果がないことを述べます。例えば、性別が給与に影響を与えない。仮説検定では、帰無仮説のみがテストされます。目標は、帰無仮説が棄却されるかどうかを herauszufinden（発見）することです。

どのような種類の仮説があり、それぞれが何を意味するかを説明します。

1. 帰無仮説（Null Hypothesis, H0）:

 帰無仮説は、研究問題において期待される効果や関係が存在しないと仮定します。通常、この仮説は研究者

によって棄却されることを目指しています。

2. 対立仮説（Alternative Hypothesis, H1）:

 対立仮説は、研究問題において何らかの効果や関係が存在すると仮定します。研究者はこの仮説を支持するための証拠を集めます。

3. 一方向仮説:

 一方向仮説は、効果や関係が特定の方向に存在すると仮定します（例：一方が他方よりも高い、または低い）。

4. 両方向仮説:

 両方向仮説は、効果や関係が存在するが、その方向は指定されていないと仮定します（例：二つのグループが異なるが、どちらが上か下かは指定しない）。

5. 因果仮説:

 因果仮説は、一つの変数が他の変数に影響を与えると仮定します（例：喫煙が健康に悪影響を及ぼす）。

仮説の検定とは、統計学的手法を用いて、帰無仮説を支持する証拠が十分に得られているか、あるいは棄却すべきかを決定するプロセスです。これは、観察されたデータが帰無仮説を支持するものか、あるいは対立仮説を支持するものかを評価するために行われます。

仮説の検定プロセスは、以下のステップで構成されます：

1. 問題の定義:

 研究者は研究したい問題を定義します。

2. 仮説の形成:

 研究者は帰無仮説と対立仮説を定式化します。

3. 実験計画:

 研究者はデータを収集するための方法を計画します。

4. データ収集:

 研究者は計画に従ってデータを収集します。

5. 仮説の検定:

 収集されたデータを用いて、帰無仮説を支持するか棄却するかを決定します。

6. 結論の引き出し:

 検定の結果に基づいて、研究者は結論を引き出します。

検定結果を正しく解釈するためには、p値 (p-value) を理解することが重要です。p値は、帰無仮説が真である場合に、観察されたデータまたはそれ以上に極端なデータが得られる確率を示します。p値が特定の閾値（通常は0.05）以下の場合、研究者は帰無仮説を棄却し、対立仮説を受け入れます。

ただし、p値が低いからといって、その研究結果が絶対的に正しいわけではありません。p値はあくまで、帰無仮説下でのデータの確率を示すもので、誤差の可能性を完全に排除するものではありません。そのため、研究結果の解釈は慎重に行う必要があります。

仮説：「オーストリアで同じ職に就いている男性は女性よりも多く稼いでいる」

この仮説を検定するプロセスは以下の通りです：

1. 問題の定義：

 「オーストリアでの性別による給与格差は存在するか？」

2. 仮説の形成：

 帰無仮説：「オーストリアで同じ職に就いている男性と女性の給与に差はない」
 対立仮説：「オーストリアで同じ職に就いている男性は女性よりも多く稼いでいる」

3. 実験計画：

 「統計的に有意なサンプルサイズを持つオーストリアの労働者からデータを収集する」

4. データ収集：

 「オーストリアのさまざまな産業から、同じ職種に就いている男性と女性の給与データを収集する」

5. 仮説の検定：

 「t検定やANOVA（分散分析）を使用して、男性と女性の給与の平均値に統計的に有意な差があるかどうかを評価する」

6. 結論の引き出し：

 「検定の結果、p値が0.05未満であれば、帰無仮説を棄却し、対立仮説を受け入れる。それ以外

の場合は、帰無仮説を受け入れる」

仮説の検定は、科学的な研究や意思決定プロセスにおいて重要な役割を果たします。しかし、検定結果の解釈は常に慎重に行われるべきです。これは、様々な要因（サンプルサイズ、バイアス、実験デザインなど）が結果に影響を及ぼす可能性があるためです。