เครื่องมือสร้างสมมติฐานฟรี เขียนเป็นคู่ที่สอดคล้องและหักล้างได้

alternative hypothesis (H1) ระบุการคาดการณ์จริงของคุณ, คือมีผล ความแตกต่าง หรือความสัมพันธ์เกิดขึ้น, ส่วน null (H0) ระบุสิ่งตรงข้ามอย่างชัดเจน, คือไม่มีสิ่งใดเกิดขึ้น, การทดสอบนัยสำคัญถูกสร้างขึ้นรอบ null โดยถามว่าข้อมูลของคุณจะดูไม่น่าเป็นไปได้เพียงใดหาก null เป็นสภาวะจริงของโลก, นี่จึงเป็นเหตุผลที่ alternative ที่ไม่มี null ที่จับคู่กันอย่างแม่นยำมีเพียงครึ่งเดียวของสมมติฐานที่ใช้งานได้, เครื่องมือนี้จะไม่ส่งคืนอย่างใดอย่างหนึ่งโดยไม่มีอีกอย่าง

สมมติฐานแบบมีทิศทาง (ทางเดียว) ระบุว่าผลจะไปทางใด, เช่น การออกกำลังกายทำให้อัตราการเต้นของหัวใจขณะพักลดลง สมมติฐานแบบไม่มีทิศทาง (สองทาง) ระบุเพียงว่าอัตราการเต้นของหัวใจขณะพักมีการเปลี่ยนแปลง, โดยไม่ระบุว่าทิศทางใด เลือกแบบมีทิศทางเมื่อทฤษฎีหรือหลักฐานเดิมชี้ไปทางนั้นอย่างแท้จริง, เพราะการยึดมั่นมีต้นทุน, การทดสอบทางสถิติที่เลือกจะตามมาจากสิ่งนั้น, และผลที่วิ่งไปในทิศทางตรงข้ามจะกลายเป็นผลลัพธ์แบบสมมติฐานศูนย์แทนที่จะเป็นข้อค้นพบ เมื่อไม่แน่ใจจริงๆ, แบบไม่มีทิศทางคือค่าเริ่มต้นที่ปลอดภัยกว่า

ทดสอบได้ หมายความว่าตัวแปรของสมมติฐานสามารถวัดได้ด้วยเครื่องมือที่คุณมีอยู่จริง ภายในแบบแผนการวิจัยที่คุณสามารถดำเนินการได้จริง หักล้างได้ หมายความว่ามีอย่างน้อยหนึ่งผลลัพธ์ที่สมเหตุสมผลซึ่งจะนับว่าเป็นข้อโต้แย้งต่อข้อกล่าวอ้างนั้น ข้อความที่ไม่มีผลลัพธ์ใดเลยที่จะคัดค้านได้ เช่น mindfulness เปลี่ยน wellbeing อย่างใดอย่างหนึ่ง เป็นเพียงหัวข้อที่สวมชุดของสมมติฐาน วิธีตรวจสอบเบื้องต้นคือ, ก่อนมีข้อมูลใด ๆ ให้เขียนรูปแบบผลลัพธ์ที่แน่นอนซึ่งจะบังคับให้คุณละทิ้งข้อกล่าวอ้างนั้น หากไม่มีสิ่งใดเข้าข่าย สมมติฐานนั้นต้องถูกทำให้เฉพาะเจาะจงมากขึ้น

ไม่จำเป็น สมมติฐานเหมาะกับงานเชิงปริมาณแบบยืนยัน ซึ่งมีแบบแผนที่ออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อทดสอบการคาดการณ์ที่ระบุไว้ โครงการเชิงสำรวจและงานเชิงคุณภาพส่วนใหญ่อาศัยคำถามวิจัยแทน และการฝืนใส่สมมติฐานลงไปจะทำให้สิ่งที่การศึกษากำลังทำอยู่จริงถูกนำเสนอผิดไป ไม่แน่ใจว่าโครงการอยู่ในกลุ่มใด? ให้เขียนคำถามวิจัยก่อน, ประเภทของมันจะเป็นตัวตัดสินว่าสมมติฐานควรตามมาหรือไม่

ได้, โดยเงื่อนไขว่าคำอธิบายต้องระบุตัวแปรทั้งสองและระบุอย่างชัดเจนว่าคาดว่าจะให้ตัวหนึ่งเปลี่ยนผลของอีกตัว, เช่น ผลของการนอนหลับต่อคะแนนการทดสอบขึ้นอยู่กับปริมาณการบริโภคคาเฟอีน จากนั้นเครื่องมือจะสร้างคู่ขึ้นมาจากข้อกล่าวอ้างร่วมดังกล่าว, แทนที่จะปฏิบัติตัวแปรทั้งสองเป็นการทำนายแยกกันที่ไม่เกี่ยวข้องกัน ปล่อยให้ปฏิสัมพันธ์ไม่ถูกระบุในคำอธิบาย, แล้วเครื่องมือจะไม่มีสิ่งใดให้สร้างจากนั้น, ดังนั้นคู่ที่มันส่งกลับจะทดสอบตัวแปรแต่ละตัวด้วยตัวของมันเองแทน

คำอธิบายนั้นจะถูกส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์ของเรา ใช้เพียงครั้งเดียวเพื่อสร้างคู่สมมติฐาน ไม่มีอะไรอื่นเกิดขึ้นกับมัน

ระบุตัวแปรและแบบแผนการวิจัยของคุณ, สิ่งที่คุณจะปรับเปลี่ยนหรือเปรียบเทียบ, สิ่งที่คุณจะวัดและใช้เครื่องมือใด, และผู้เข้าร่วมเป็นใคร ผลลัพธ์จะอยู่ภายในขอบเขตของตัวแปรที่คุณระบุเท่านั้น, ตัวสร้างจะไม่สร้างตัวแปรสื่อกลางที่คุณไม่เคยกล่าวถึง หรือใส่ขนาดอิทธิพลที่คุณไม่เคยวัด คำอธิบายที่คลุมเครือจะให้สมมติฐานที่คลุมเครือกลับมาโดยตั้งใจ, เพื่อเป็นสัญญาณให้ย้อนกลับไประบุสิ่งต่าง ๆ ให้แม่นยำขึ้น

ไม่, และไม่ควรทำเช่นนั้น, เพราะการทดสอบที่ถูกต้องขึ้นอยู่กับระดับการวัด การแจกแจง และรายละเอียดของแบบแผนการวิจัยที่มีเพียงคุณเท่านั้นที่รู้ สิ่งที่คู่สมมติฐานให้คุณคือข้อมูลนำเข้าสำหรับการตัดสินใจนั้น, เนื่องจากความเป็นแบบมีทิศทางเป็นตัวกำหนดว่าจะใช้การทดสอบ one-tailed หรือ two-tailed และถ้อยคำที่แน่นอนของสมมติฐานศูนย์บอกคุณว่าการทดสอบของคุณต้องสามารถปฏิเสธอะไรได้บ้าง จากนั้นการเลือกจึงเป็นเรื่องของตำราวิธีวิจัยหรืออาจารย์ที่ปรึกษาของคุณ