Cách viết giả thuyết không và giả thuyết đối

Một mẫu phần phương pháp nói rằng 'nêu giả thuyết không và giả thuyết đối lập của bạn' nhưng không đưa ra ví dụ nào, vì vậy nhiều bản nháp đầu tiên mặc định thành một câu đầy hy vọng: 'Tôi nghĩ bài tập thở sẽ có ích.' Câu đó không phải là một cặp giả thuyết, và nét bút đỏ của người hướng dẫn sẽ nhận ra rất nhanh. Học cách viết giả thuyết không và giả thuyết đối lập ít liên quan đến việc ghi nhớ một công thức, mà liên quan nhiều hơn đến việc diễn đạt chính xác trên giấy một khẳng định mà có lẽ bạn đã khá chính xác trong đầu.

Một cặp giả thuyết gồm hai câu, không phải một. Giả thuyết không nêu rằng không có gì đang diễn ra: không có tác động, không có khác biệt, không có mối quan hệ. Giả thuyết đối lập nêu tác động cụ thể mà nhà nghiên cứu dự đoán thay vào đó. Phần lớn người viết lần đầu đảo ngược hai phần này, họ đang cố chứng minh giả thuyết của mình trong khi điều họ nên làm là kiểm định giả thuyết không của mình đối với dữ liệu. Giả thuyết đối lập thực ra chỉ là một phỏng đoán có cơ sở.

Cách Viết Giả Thuyết Không và Giả Thuyết Đối Lập: Dạng Cơ Bản

Lấy một ví dụ đang được dùng xuyên suốt: một bài tập thở kéo dài mười phút trước kỳ thi, được kiểm tra về tác động của nó đối với mức lo âu thi cử do người tham gia tự báo cáo. Giả thuyết không nói rằng bài tập không làm thay đổi gì: 'Một bài tập thở trước kỳ thi không có tác động đến mức lo âu thi cử do sinh viên tự báo cáo.' Giả thuyết đối lập nói rằng có: 'Một bài tập thở trước kỳ thi có liên quan đến sự khác biệt trong mức lo âu thi cử do sinh viên tự báo cáo, so với không tập.' Mọi cặp giả thuyết trong phần phương pháp đều theo cùng một dạng đó, một mệnh đề phẳng về không có tác động đi kèm với một mệnh đề phẳng về một tác động cụ thể.

Cả hai vế đều phải có trên trang, dù thường chỉ một trong hai mới thực sự thú vị. Bỏ qua giả thuyết không và chỉ viết điều mà nhà nghiên cứu kỳ vọng tìm thấy là một trong những cách nhanh nhất để mất điểm trong một đề cương giai đoạn đầu. Bước này nằm trong chuỗi rộng hơn được trình bày trong cách lập kế hoạch cho một bài nghiên cứu, ngay sau khi câu hỏi nghiên cứu đã được thu hẹp và ngay trước khi dàn ý hình thành.

Viết Giả Thuyết Không

Giả thuyết không, được viết là H0, là giả định mặc định nhàm chán: không có tác động, không có khác biệt, không có mối quan hệ giữa các biến trong nghiên cứu. Nó mô tả dữ liệu sẽ trông như thế nào nếu không có gì đang diễn ra, chứ không phải là một khẳng định trực tiếp về thế giới thực, và sự phân biệt đó là nền tảng mà mọi kiểm định thống kê thực sự được xây dựng để thách thức.

Hãy viết nó dưới dạng một đẳng thức. Với ví dụ bài tập thở: điểm lo âu trung bình trong nhóm thực hiện bài tập bằng với điểm lo âu trung bình trong nhóm không thực hiện. Nói bằng ngôn ngữ thông thường thay vì ký hiệu, điều đó trở thành: không có khác biệt về lo âu khi làm bài kiểm tra, theo tự báo cáo, giữa sinh viên hoàn thành một bài tập thở trước kỳ thi và sinh viên không hoàn thành. Việc nêu tên cả hai nhóm và đúng kết quả được đo, chứ không chỉ chủ đề chung, là điều phân biệt một giả thuyết không thực sự với một cách diễn đạt lại mơ hồ của câu hỏi nghiên cứu. A hypothesis generator buộc phải có cùng mức độ cụ thể đó, vì nó sẽ không tạo ra một trong hai vế của cặp giả thuyết cho đến khi biến kết quả và nhóm so sánh được nêu rõ.

Định hướng hay không định hướng: Viết giả thuyết đối

Giả thuyết đối có hai dạng, và lựa chọn này không chỉ là vấn đề phong cách. Một giả thuyết đối không định hướng, hay hai phía, dự đoán có khác biệt nhưng không nói khác biệt theo hướng nào: bài tập thở làm thay đổi điểm lo âu, cao hơn hoặc thấp hơn, không xác định. Một giả thuyết đối định hướng, hay một phía, cam kết với một hướng cụ thể: bài tập thở làm giảm điểm lo âu một cách cụ thể.

Đang được so sánh là gì	Hai phía (không định hướng)	Một phía (định hướng)
Giả thuyết đối nói rằng	Điểm lo âu khác nhau giữa các nhóm, không nêu hướng	Điểm lo âu thấp hơn ở nhóm bài tập thở
Giả thuyết không bao hàm	Không có khác biệt giữa các nhóm	Không có khác biệt, hoặc có khác biệt theo hướng ngược với hướng dự đoán
Ngưỡng ý nghĩa	Chia đều cho cả hai đuôi, khoảng 2.5% ở mỗi đuôi tại mức 0.05	Tập trung vào một đuôi, toàn bộ 5% tại mức 0.05
Điều bạn mất đi	Một phần lực thống kê để phát hiện một hiệu ứng mạnh theo một hướng cụ thể	Khả năng tuyên bố có ý nghĩa thống kê nếu hiệu ứng thực sự đi theo hướng ngược lại, dù lớn đến đâu

Chi phí thực tế nằm ở hàng cuối cùng đó. Một kiểm định một phía dễ đạt ý nghĩa thống kê hơn, vì bạn có toàn bộ 5% nằm trong một đuôi, thay vì chia giữa hai đuôi. Điều này cũng có nghĩa là nếu bạn phát hiện ra rằng bài tập thở làm người tham gia cảm thấy lo âu hơn, tức là hiệu ứng đi ngược với điều được kỳ vọng, thì một kiểm định một phía, vốn chỉ có thể được dùng để phát hiện 'thấp hơn', sẽ không có cách nào nhận ra rằng có một hiệu ứng thực sự đi theo hướng khác. Việc chọn định hướng có nghĩa là đặt toàn bộ kiểm định vào niềm tin rằng bạn đã đúng về hướng đó ngay từ đầu.

Tại sao hướng phải được quyết định trước khi bạn xem dữ liệu

Một giả thuyết định hướng là một khẳng định mạnh hơn so với một giả thuyết không định hướng, và một khẳng định mạnh hơn thì cần có cơ sở. Nếu năm thử nghiệm trước đó đều cho thấy bài tập thở làm giảm lo âu và chưa từng một lần cho kết quả ngược lại, thì một giả thuyết đối định hướng có cơ sở thực sự. Nếu đây là nghiên cứu đầu tiên đặt câu hỏi này, thì một giả thuyết đối không định hướng là lựa chọn mặc định trung thực, vì chưa có khuôn mẫu trước đó nào để biện minh cho việc đặt cược vào một hướng cụ thể.

Hầu hết người hướng dẫn và người phản biện thống kê đều kỳ vọng một kiểm định không định hướng, trừ khi phần trình bày có thể chỉ ra loại bằng chứng trước đó như vậy. Việc chỉ chọn 'định hướng' sau khi đã thấy các con số nghiêng về phía nào khiến một kết quả trông có ý nghĩa hơn mức mà kiểm định hai phía vốn cho phép, mà không làm thay đổi bất cứ điều gì về mức độ thuyết phục thực sự của dữ liệu. Hãy quyết định dạng của giả thuyết đối lập trong khi viết đề cương, trước khi bất kỳ người tham gia nào được kiểm tra, và khi đó lựa chọn nào đã được chọn sẽ không còn là câu hỏi mà ai đó có thể nêu ra sau này.

Việc bác bỏ giả thuyết không cho phép bạn khẳng định điều gì

Bác bỏ giả thuyết không có nghĩa là dữ liệu thu thập được sẽ khó xảy ra nếu giả thuyết không thực sự đúng, tại bất kỳ mức ý nghĩa nào đã được đặt trước, thường là 0.05. Đó là một khẳng định hẹp hơn nghe có vẻ, và phần lớn việc khẳng định quá mức trong phần kết quả hoặc thảo luận xuất phát từ việc viết ra điều mà kiểm định chưa bao giờ thực sự ủng hộ.

Bác bỏ giả thuyết không chứng minh rằng giả thuyết đối lập là đúng. Tự nó, điều đó không xác lập rằng bài tập thở gây ra mức lo âu thấp hơn, trừ khi nghiên cứu là một thí nghiệm có đối chứng với phân bổ ngẫu nhiên, thay vì một so sánh giữa hai nhóm vốn có sẵn. Nó cũng không nói gì về mức độ lớn hay ý nghĩa thực tiễn của hiệu ứng: với cỡ mẫu đủ lớn, một khác biệt nhỏ trong điểm lo âu vẫn có thể vượt qua ngưỡng 0.05. Việc không bác bỏ giả thuyết không cũng có giới hạn riêng, và nó không chứng minh rằng không có hiệu ứng, mà chỉ cho thấy nghiên cứu cụ thể này, với cỡ mẫu này, đã không tìm thấy bằng chứng đủ mạnh chống lại 'không có hiệu ứng' để loại bỏ nó.

Yếu: những gì kết quả không cho thấy	Mạnh: những gì phép kiểm định thực sự ủng hộ
Bài tập thở làm giảm lo âu khi thi.	Những sinh viên hoàn thành bài tập thở báo cáo điểm lo âu thấp hơn so với những người không hoàn thành, một chênh lệch khó có thể xuất hiện nếu giả thuyết không có khác biệt là đúng.
Điều này chứng minh bài tập có hiệu quả.	Kết quả ủng hộ việc bác bỏ giả thuyết không cho mẫu này. Nó không thiết lập rằng bài tập làm giảm lo âu cho sinh viên nói chung.
Kết quả có ý nghĩa thống kê, nên hiệu ứng là lớn.	Ý nghĩa thống kê cho thấy sự khác biệt khó có thể là do ngẫu nhiên. Nó không nói gì về việc liệu sự khác biệt có đủ lớn để có ý nghĩa trong thực hành hay không.
Bài tập không có tác động, vì kết quả không có ý nghĩa thống kê.	Nghiên cứu không tìm thấy đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết không ở cỡ mẫu này, điều đó khác với việc cho thấy bài tập thực sự không có tác động.

Mỗi câu ở cột bên trái đó đều có thể xuất hiện trong một bản thảo ban đầu, và câu nào cũng khẳng định điều mà thống kê thực ra không ủng hộ. Cách sửa hiếm khi là viết lại toàn bộ. Thông thường chỉ cần một mệnh đề, thay 'chứng minh' bằng 'ủng hộ', hoặc nêu mức ý nghĩa thay vì khẳng định chắc chắn.

Công việc lâm sàng dùng một định dạng có cấu trúc cho cùng mục đích đó, và ví dụ câu hỏi PICOT được tập hợp riêng. Trong một bài luận, động tác tương đương là luận đề, vốn có trang riêng của nó.

Khi các giả thuyết đã được viết và phân tích đã hoàn tất, những đoạn mô tả kết quả là nơi tiếp theo chất lượng thường suy giảm, thường là vì chúng được làm vội vào cuối cùng. Một công cụ humanizer AI được xây dựng cho viết học thuật là công cụ dành cho giai đoạn muộn đó, đáng biết đến ngay bây giờ để không phải cuống cuồng vào đêm trước hạn nộp.