무료 가설 생성기 대응되는 반증 가능 쌍으로 작성

대립가설(H1)은 실제 예측을 진술한다. 어떤 효과, 차이 또는 연관성이 존재한다는 뜻이다. 귀무가설(H0)은 그 정확한 반대를 진술한다. 아무것도 존재하지 않는다는 뜻이다. 유의성 검정은 귀무가설을 중심으로 구성되며, 귀무가설이 참일 때 현재 데이터가 얼마나 드물게 보일지를 묻는다. 따라서 정확히 대응하는 귀무가설이 없는 대립가설은 작동하는 가설의 절반에 불과하다. 이 도구는 둘 중 하나만 따로 반환하지 않는다.

방향성(단측) 가설은 예를 들어 운동이 안정 시 심박수를 낮춘다는 식으로, 효과가 어느 방향으로 나타날지를 확정합니다. 비방향성(양측) 가설은 심박수가 변한다는 것만 주장하며, 어느 방향인지는 지정하지 않습니다. 이론이나 선행 증거가 실제로 한쪽을 가리킬 때만 방향성 가설을 선택하세요. 그 확정에는 비용이 따르기 때문입니다. 선택한 통계 검정은 그로부터 따라오며, 반대 방향으로 나타난 효과는 발견이 아니라 귀무 결과(null result)가 됩니다. 정말로 확신이 없을 때는 비방향성이 더 안전한 기본값입니다.

검증 가능하다는 것은, 실제로 사용할 수 있는 도구로 측정할 수 있는 변수를, 실제로 수행할 수 있는 설계 안에서 다룰 수 있다는 뜻입니다. 반증 가능하다는 것은, 적어도 하나의 현실적인 결과가 그 주장에 불리하게 작용할 수 있다는 뜻입니다. 어떤 결과도 결코 반박할 수 없는 진술, 예를 들어 마음챙김이 어떤 식으로든 웰빙을 바꾼다는 식의 말은 가설의 옷을 입은 주제에 불과합니다. 실무적 점검 방법은 다음과 같습니다. 데이터가 생기기 전에, 어떤 정확한 결과 패턴이 나오면 그 주장을 포기해야 하는지 적어 두십시오. 해당되는 것이 없다면, 가설을 더 정교하게 다듬어야 합니다.

아닙니다. 가설은 명시된 예측을 검증하기 위해 설계가 마련된 확인적 양적 연구에 속합니다. 탐색적 연구와 대부분의 질적 연구는 대신 연구 질문을 중심으로 진행되며, 거기에 가설을 억지로 적용하면 연구가 실제로 무엇을 하는지 왜곡하게 됩니다. 어떤 범주에 속하는지 확신이 없습니까? 먼저 연구 질문을 쓰십시오. 그 유형이 가설을 뒤에 둘지 여부를 결정해 줄 것입니다.

예, 설명이 두 변수를 모두 지명하고, 예를 들어 수면이 시험 점수에 미치는 효과는 카페인 섭취에 달려 있다는 식으로, 한 변수가 다른 변수가 미치는 효과를 바꿀 것으로 기대된다고 분명히 말해주는 경우에 한합니다. 그러면 생성기는 두 변수를 별개의, 관련 없는 예측으로 취급하는 대신 그 공동 주장에 맞춰 쌍을 구성합니다. 설명에서 상호작용을 밝히지 않으면 도구는 그것을 만들 근거가 없으므로, 반환되는 쌍은 각 변수를 각각 독립적으로 검정하게 됩니다.

설명은 서버로 전송되며, 가설 쌍을 생성하는 데 한 번 사용됩니다. 그 외에는 아무 일도 일어나지 않습니다.

변수와 설계를 명시하십시오. 무엇을 조작하거나 비교할 것인지, 무엇을 어떤 도구로 측정할 것인지, 그리고 참가자가 누구인지 적으십시오. 출력은 사용자가 명시한 변수 안에만 엄격하게 머뭅니다. 생성기는 언급하지 않은 매개 변수를 임의로 만들어 내거나, 측정하지 않은 효과 크기를 붙이지 않습니다. 설명이 모호하면 가설도 의도적으로 모호하게 반환되며, 이는 더 정확하게 명명하라는 신호입니다.

아닙니다, 그리고 그래서는 안 됩니다. 올바른 검정은 측정 척도, 분포, 설계 세부 사항에 따라 달라지며, 이는 사용자만 알고 있습니다. 쌍이 제공하는 것은 그 결정을 위한 입력입니다. 방향성은 단측 검정과 양측 검정을 정하고, 영가설의 정확한 표현은 검정이 무엇을 반박할 수 있어야 하는지 알려 줍니다. 그다음 선택은 방법론 교재나 지도교수의 몫입니다.