Hypothesen für die Forschung formulieren

Erhalten Sie die Antwort auf folgende Fragen: Wie sollte der Forscher idealerweise eine Hypothese für die Forschung formulieren?

RL Ackoff hat versucht, diese Frage systematisch zu beantworten. Alle Forschungsprobleme reduzieren sich letztendlich auf die Frage, welches von alternativen Mitteln das effizienteste ist. Sobald diese alternativen Mittel formuliert sind, ist der Forscher in der Lage, von jedem Mittel eine Frage zu stellen, was als Beweis dafür gelten kann, dass dieses Mittel das effizienteste unter den Alternativen ist.

Die Antwort auf diese Fragen lautet normalerweise in der Form:

„Die jeweiligen Mittel können unter bestimmten Bedingungen als die effizientesten unter den Alternativen angesehen werden.“ Diese spezifischen Bedingungen sollten für jedes der alternativen Mittel formuliert werden. Die Aussagen dieser Annahmebedingungen sind die Hypothesen. Der Forscher weiß natürlich nicht, welche dieser alternativen Hypothesen wahr ist. Genau das soll die Forschung bestimmen.

Idealerweise sollte ein Forscher mit dem Versuch beginnen, alle alternativen Mittel (Erklärungslösungen) zu ermitteln, um sein Problem in den Griff zu bekommen. Dies bedeutet, dass der Forscher eine "Ressourcenumfrage" durchführen muss, die auch Umfragen zu verwandten Theorien oder Orientierungen beinhaltet. Dadurch kann aufgezeigt werden, welche alternativen Mittel, Lösungen oder Erklärungen auf das Problem angewendet werden können.

Der Forscher wird versuchen zu ermitteln, welche der alternativen Vorgehensweisen oder Lösungen oder Erklärungen hinsichtlich bestimmter Kriterien, z. B. der Vorhersagbarkeit der Wirtschaftlichkeit, am effizientesten sind. Nehmen wir nun an, dass ein Forscher ein Problem hat, dessen Lösung von bestimmten Vorhersagen und dem Ergebnis abhängt Forscher wissen, dass es drei alternative Theorien (Mittel) gibt, die für das Problem relevant sind.

Wenn nun eine der drei Theorien wahrscheinlicher ist, Ereignisse besser als die anderen beiden vorherzusagen, kann dies als die effizienteste als Lösung des Problems angesehen werden. Wenn es sich bei dem Problem um ein praktisches oder programmatisches Problem handelt, kann das Effizienzkriterium alternativer Maßnahmen die Einsparung von Wirtschaft, Zeit, Geld und Energie sein.

Die alternativen Hypothesen, die der Forscher formulieren will, sind nichts anderes als eine Aussage über die Bedingungen für jedes der alternativen Mittel, unter welchen Bedingungen (jedes alternative Mittel) als am effizientesten erachtet werden kann.

Einfach ausgedrückt, sind die alternativen Hypothesen die Aussagen über die Annahmebedingungen für jede der alternativen Vorgehensweisen oder alternativen Lösungen für das Problem. Angenommen, das Problem des Forschers besteht darin, zu entscheiden, welche der beiden Arten von Lehrmethoden für eine bestimmte Bildungseinrichtung empfohlen werden sollte.

Die Untersuchung entscheidet, die Prüfungsergebnisse des Studenten als Maß für die Effizienz (der Mittel) zu verwenden.

Dann wird für jede der alternativen Lehrmethoden seine Aussage über die Annahmebedingungen, dh alternative Hypothesen, wie folgt sein:

H1:

Die durchschnittliche Prüfungsnote, die durch das Lehrverfahren Nr. 1 erzeugt wird, ist größer als die durchschnittliche Prüfungsnote, die durch die Lehrmethode Nr. 2 erzeugt wird.

H2:

Die durch die Lehrmethode Nr. 2 erzeugte durchschnittliche Prüfungspunktzahl ist höher als die der Lehrmethode Nr. 1. Daher empfiehlt sich die Methode Nr. 2, wenn sich H2 als richtig erweist.

Wir stellen hier fest, dass ein mögliches Ergebnis nicht berücksichtigt wurde, dh die Testergebnisse sind für beide Lehrmethoden (Nr. 1 und Nr. 2) gleich. Wenn nun die Testergebnisse wirklich gleich sind, dh wenn beide Methoden gleich effizient sind, hat der Forscher keine Handlungsweise, um eine Empfehlung auszuwählen, folglich muss er möglicherweise eine andere Handlungsweise hinzufügen.

Es ist jetzt klar, dass die Formulierung alternativer Hypothesen die folgenden Schritte umfasst:

(1) Es wird ein Effizienzmaß für alle alternativen Handlungsoptionen ausgewählt (Prüfungspunkt: Umsatz, Produktivität usw.).

(2) Auf der Grundlage dieses ausgewählten Effizienzmaßes werden für jede alternative Vorgehensweise verschiedene Annahmebedingungen festgelegt.

(3) Die Annahmebedingungen werden als sich gegenseitig ausschließende und gemeinsam erschöpfende Hypothesen umformuliert.

In allen Forschungsbereichen (theoretisch oder handlungsorientiert) sollten alternative Handlungsoptionen (Lösungen, Erklärungen), Akzeptanzbedingungen (Ökonomie, Vorhersagen usw.) oder Hypothesen explizit gemacht werden.

Tatsächlich ist das Problem oder seine Formulierung wissenschaftlich bedeutungslos, wenn die Akzeptanz eines Satzes alternativer Hypothesen für ein nachfolgendes Verhalten (wissenschaftliches oder praktisches Verhalten) keinen Unterschied macht.

Es ist offensichtlich, dass es keinen wissenschaftlichen Weg gibt, eine der alternativen Hypothesen als gültig zu wählen, außer wenn es einen Effizienzindex gibt, der auf jede der alternativen Vorgehensweisen angewendet werden kann. Die Anwendbarkeit des Maßes der Effizienz auf alternative Vorgehensweisen hängt von bestimmten Bedingungen ab.

In unserer Darstellung der alternativen Lehrmethoden kann die Verwendung der Prüfungspunktzahl als Effizienzmaßstab beispielsweise nur dann geeignet sein, wenn jedem Schüler eine gleiche Zeitspanne zur Verfügung steht, um die gemeinsame Prüfung zu absolvieren.

Solche Bedingungen bilden die Übereinstimmungspunkte zwischen den Hypothesen. Diese Übereinstimmungen zwischen den Hypothesen sind entweder bekannt oder gelten als gültig. Wenn eine solche Annahme gemacht wird, muss der Forscher dies explizit machen.

Wenn der Forscher zwei Hypothesen aufstellt, muss es mindestens einen Übereinstimmungspunkt und einen Abweichungspunkt geben.

Diese alternativen Hypothesen können symbolisch wie folgt dargestellt werden:

H1 - MN1

H2 - MN2

H3 - MN3

H4 - MN4

Die alternativen Hypothesen sollten alle möglichen Ergebnisse der Forschung umfassen, dh sie sollten in Bezug auf die zu prüfenden Punkte der Uneinigkeit erschöpfend sein. Zweitens sollten sich die Hypothesen natürlich gegenseitig ausschließen.

Wenn diese beiden Anforderungen nicht erfüllt werden, gibt die Forschung keinen Hinweis darauf, welche Vorgehensweise oder Lösung aus dem gesamten Spektrum der durch die Alternativhypothesen dargestellten Möglichkeiten ausgewählt werden sollte.

Ein sehr effektiver Weg, um sich zu überzeugen, dass sich die Hypothesen gegenseitig ausschließen und das Universum der Möglichkeiten gemeinsam erschöpfen, ist die Verwendung der logischen Technik, die als „boolesche Erweiterung“ bezeichnet wird.

Angenommen, wir haben einen gemeinsamen Übereinstimmungspunkt (M) zwischen den späteren einheimischen Hypothesen und drei Meinungsverschiedenheiten (z. B. N, O und P), dann könnten die alternativen Hypothesen entsprechend den Anforderungen der Vollständigkeit und des gegenseitigen Ausschlusses als unter dargestellt werden.

Die allgemeine Übereinstimmung zwischen diesen Hypothesen kann die Prüfungsbewertung unter bestimmten Bedingungen sein. Somit ist M = Prüfungspunktzahl. Die Differenzpunkte können N = mehr als x sein; N '= weniger als x; in ähnlicher Weise O = mehr als y, O '= weniger als y und P = mehr als z, p' = weniger als z.

(Lesen Sie H4 als Prüfungspunktzahl ist mehr als x und y, aber weniger als z.)

Wenn es Unstimmigkeiten gibt, gibt es im Allgemeinen 2 n (2 x 2 x 2 x 2.n mal) alternative Hypothesen in einer ausschließlichen Klassifizierung. Nur einer von ihnen kann wahr sein und muss wahr sein.

Bei einer Forschung, die mehr als zwei Hypothesen umfasst, ist es ratsam, die Punkte der Unstimmigkeit symbolisch so zu formulieren, dass die Hypothesen konstruiert werden können. Intuition ist oft keine zufriedenstellende Orientierung.

Zuvor wurde vorgeschlagen, dass es für jede alternative Vorgehensweise idealerweise eine Hypothese geben sollte. Ein solches Problem ist ein Problem, das eine Schätzung umfasst, z. B. Schätzen einer optimalen Anzahl von Arbeitern für eine Produktionseinheit 100, 250, 300 usw.

Die Auswahl der effizientesten Vorgehensweise hängt von einer Schätzung des Wertes einer kritischen Variablen ab (dh der genauen Anzahl der Arbeiter). In solchen Fällen ist es nicht wirtschaftlich, jede alternative Vorgehensweise explizit zu formulieren und eine Hypothese zu verknüpfen in Bezug auf jeden. Wir können nur eine Kurzformulierung verwenden.

Die Alternativhypothese kann einfach ausgedrückt werden als: "K Arbeiter werden benötigt", und das Problem der Forschung besteht darin, dieses K zu schätzen. Da nun die Schätzung des Wertes einer Variablen fehlerbehaftet ist, ist es ratsam, die Schätzung als auszudrücken Ein Wertebereich statt eines einzelnen Werts, z. B. 300 = 50 Arbeiter (250 bis 350).