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[2013 수능개념] 박봄의 사회문화 개념홀릭 05강– 좋은 가설을 설정하려면 어떻게 해야할까?
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주제에 대한 기사 평가 가설 설정 예시
- Author: EBSi 고교강의
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- Date Published: 2013. 11. 23.
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3장. 연구가설의 이해
그렇다면 나머지 예시1, 예시2는 어떠하길래
가설 수립이 가능하다고 하는 것일까?
예시1) 봄이 지나면 여름이 오겠지? 를 논문의 관점에서 살펴보겠다.
사실 1. 우리나라는 4계절이 뚜렷하다. 봄 다음은 여름이다.
사실2. 중국 역시 봄이 지나면 여름이 찾아온다고 한다.
사실3. 일본도 봄이 지나면 여름이 찾아온다고 한다.
따라서 봄이 지나면 여름이 올 것이라는 가설을 설정하는데 문제가 없다고 할 수있다.
예시2) 네가 그렇게 밥을 많이 먹으니 살이 찌는거야!
사실 1. 탄수화물을 많이 섭취하면 몸무게가 증가한다.
사실2. 운동량에 비해 먹는량이 많으면 살이 찐다.
사실3. 음식을 많이 먹으면 살이찐다.
따라서 네가 그렇게 밥을 많이 먹으면 살이 찔 것이라는 가설 역시 수립하는데
문제가 없다고 할 수 있다.
지금까지 너무 당연한 이야기를 했다.
효과적으로 연구 가설을 세우는 방법
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연구 가설이란 무엇일까요?
연구 가설이란 연구 질문을 소개하고 예상 결과를 제안하는 진술입니다. 연구를 통해 어떤 일이 발생할 것으로 예상되는지에 대해 구체적이고 검증 가능한 예측입니다.
가설은 과학 실험의 기초를 형성하는 필수 요소라고 할 수 있기 때문에 신중하고 철저하게 세워야 합니다. 가설 구성의 사소한 결함이라도 추후 실험에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
마찬가지로, 과학 실험의 경우에도 심리학, 생물학 또는 그 외 분야의 모든 연구에서 가설은 연구원이 실험을 통해 일어날 것이라고 예측하는 것을 나타냅니다.
가설은 예측이지만 추측 이상의 것을 포함합니다. 대부분의 경우 가설은 배경 조사를 통해 탐구하려는 질문으로부터 시작됩니다. 이 시점에서 연구원이 검증 가능한 가설을 개발하기 시작합니다. 탐색을 위해 연구를 작성하는 것이 아닌 이상 가설은 항상 예상 가능한 일에 대해 설명해야 합니다.
예를 들어, 특정 약물의 효과를 탐구하는 연구의 가설은 약물이 특정 질병의 증상에 어떤 유형의 영향을 미칠 것으로 예상하는 것이 될 수 있습니다. 또는 심리학에서 가설은 환경의 특정 측면이 사람의 특정 행동에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지에 초점을 맞출 수 있습니다.
항상 기억할 점은 가설이 정확할 필요는 없다는 것입니다.
가설은 연구원이 연구를 통해 기대하는 바를 예측하지만, 연구의 목표는 이 추측이 옳은지 틀린 지를 판단하는 것입니다. 실험을 수행할 때 연구자들은 궁극적인 결과에 기여하는 요소를 결정하기 위해 여러 다양한 요소를 탐색할 수 있습니다.
대부분의 경우 연구원은 특정 이론에서 가설을 도출해내거나 이전 연구를 기반으로 가설을 세울 수 있습니다.
예를 들면, 이전 연구에서 스트레스가 면역 체계에 영향을 미칠 수 있음을 검증한 연구원은 “스트레스 지수가 높은 사람은 스트레스 지수가 낮은 사람보다 바이러스에 노출된 후 감기에 걸릴 가능성이 더 높다.” 라는 가정을 내릴 수 있습니다.
또 다른 예로는, 일반적으로 알려진 신념이나 지혜를 통해서도 가설을 세워볼 수 있습니다. “유유상종” 이라는 사자성어가 있습니다. 따라서 연구원은 “사람들은 관심사와 교육 수준이 자신과 비슷한 사람과 연인을 이루는 경향이 있다”라는 가설을 세울 수 있습니다.
#좋은 연구 가설이 갖추어야 할 요건
가설은 문제의 정의, 해결 방안 제시 및 설명 그리고 예측된 결과로 구성됩니다. 질적 및 정량적 자료를 통해 문제를 명확히 정의해야 하며, 제안하는 해결 방안에 대해 상세히 설명하고 연구의 성공과 실패를 결정하는 분명한 기준과 함께 예측된 결과를 나타내야 합니다.
가설의 일반적인 형식은 다음과 같습니다: [원인] – [효과] – [이론]
좋은 가설을 세우기 위해서 스스로에게 다음과 같은 질문을 해보시기 바랍니다.
가설이 주제에 대한 연구에 근거하고 있습니까?
가설을 검증할 수 있습니까? 변수 간의 관계를 설정하거나 반증할 수 있는 실험을 설계할 수 있는 안전하고 윤리적인 실험을 수행할 수 있습니까?
가설에 독립 변수와 종속 변수가 포함되어 있습니까? 변수를 식별할 수 있습니까?
가설을 더 간단하거나 정확한 방법으로 설명할 수 있습니까? 그렇다면 다시 작성하십시오.
특정 가설을 세우기 전, 충분한 시간을 들여 배경 조사를 해야 합니다. 문헌 검토를 마쳤다면 아직 있을 수 있는 잠재적인 질문에 대해 생각해 볼 수 있고, 읽었던 저널 기사에서의 토론에 주의를 기울여 볼 수 있습니다. 많은 저자들이 여전히 탐구되어야 할 질문을 제안하기 때문입니다.
#연구 가설을 세우기 위한 단계
가설을 세우려면 다음 단계를 수행해야 합니다.
주제 또는 문제에 대해 가능한 많은 자료를 수집합니다. 이러한 자료를 평가하고 잠재적인 문제의 원인을 찾습니다. 탐색할 수있는 가능한 설명 목록을 작성합니다. 몇 가지 가능한 가설을 세운 후 실험을 통해 각 가설을 확인하거나 반증할 수 있는 방법을 생각합니다. 이를 위조 가능성이라고 합니다.
#검증 가능한 가설이란?
과학적 방법을 사용하여 실험을 고안하고 수행하려면 가설이 검증 가능한 것이어야 하기 때문에, 효과적인 검증 가능한 가설을 세우는 것이 중요합니다. 검증이 가능한 것으로 간주되려면 다음과 같은 몇 가지 필수 기준을 충족해야 합니다.
가설이 사실임을 증명할 가능성이 있어야 합니다.
가설이 거짓임을 증명할 가능성이 있어야 합니다.
가설의 결과는 재현 가능해야 합니다.
위 기준을 충족하지 못하는 경우 가설과 그 결과는 모호해집니다.
효과적인 검증 가능한 가설의 예시는 다음과 같습니다:
수업에 참석하는 학생은 수업을 건너 뛰는 학생보다 성적이 높다: 수업에 빠뜨리지 않고 참석하는 학생의 성적과 비교하여 결과 데이터를 분석할 수 있기 때문에 검증할 수 있습니다. 다른 사람이 동일한 연구를 수행하고 동일한 결과를 얻을 수 있습니다.
높은 수준의 자외선에 노출된 사람들은 암 발병률이 높다: 높은 수준의 자외선에 노출된 사람들을 찾고 그들의 평균 암 발생률을 보통 사람들의 암 발생률과 비교할 수 있기 때문에 검증할 수 있습니다.
사람들을 어두운 방에 두면 적외선이 켜지는 시기를 알 수 없다: 이 가설은 여러 사람을 어두운 방에 넣고 적외선을 켜고 방에 있는 사람들에게 적외선이 켜져 있는지 물어볼 수 있기 때문에 검증할 수 있습니다.
그렇다면, 귀무 가설이란 무엇일까요?
귀무 가설은 통계 분석을 사용하여 검증할 수 있으며 종종 H 0 (“H-naught”)으로 작성됩니다. H 0 이 참일 경우 표본 관계가 얼마나 실현 가능성이 있는지 확인한 후에는 분석을 실행할 수 있습니다. 연구원은 유의성 검정을 활용하여 H 0 을 뒷받침하는 결과가 우연이 아닐 가능성을 결정합니다.
귀무 가설은 대립 가설과 동일하지 않습니다. 대립 가설은 두 변수 사이에 관계가 있는 반면 H 0 은 그 반대를 가정합니다. 다음 예를 살펴보겠습니다.
운동 빈도와 식욕의 관계를 파악하기 위해 연구원은 다음과 같은 질문을 할 수 있습니다.
질문 : 운동 빈도가 증가하면 식욕이 증가합니까?
대립 가설 : 운동 빈도가 증가하면 식욕이 증가합니다.
이때 H 0 은 두 변수 사이에 관계가 없다고 가정합니다. 운동 빈도가 증가해도 식욕이 증가하지는 않습니다.
또 하나의 귀무 가설을 세우는 예를 들어보겠습니다.
질문 : 불충분한 수면은 50세 이상 남성의 심장마비 위험을 증가시키나요?
H 0 : 50세 이상 남성의 수면량은 심장마비 위험을 증가시키지 않습니다.
귀무 가설은 왜 중요할까요?
많은 과학자들은 종종 테스트에서 귀무 가설을 무시하고는 합니다. 위의 예에서 볼 수 있듯이 H 0 는 종종 검증된 가설의 반대인 것으로 간주됩니다. 그러나 H 0 을 포함하고 신중하게 표현하는 것은 중요합니다. 그 이유를 이해하기 위해 이전 예제로 돌아가 보겠습니다.
대립 가설 : 불충분한 수면은 50 세 이상 남성의 심장 마비 위험을 증가시킵니다
H 0 : 50 세 이상 남성의 수면량은 심장 마비 위험에 영향을 미치지 않습니다.
이 H 0 은 첫 번째 예의 H 0 과 다릅니다. 실험을 통해 H 0 도 대립 가설도 성립이 되지 않는다는 것이 확인된다면 실험은 유효하지 않은 것으로 간주됩니다. 첫 번째 예시의 “50 세 이상의 남성의 수면량은 심장 마비의 위험을 증가시키지 않습니다.”라는 가설이 사실이 아닌 것으로 확인되고 대립 가설 또한 그렇다 하더라도 세 번째 가설을 고려할 수 있습니다. 아마도 불충분한 수면은 50 세 이상 남성의 심장 마비 위험을 감소시키는 것일 수 있습니다. 앞서 H 0 를 검증했기 때문에 이를 무시했다면 얻을 수없는 더 많은 정보를 파악할 수 있습니다.
귀무 가설의 가장 큰 문제점은 많은 과학자들이 이를 실험의 실패로 받아들이고 가치 있는 것을 증명하지 못했다고 생각한다는 것입니다. 그러나 부정적인 결과는 긍정적인 결과만큼이나 아주 중요합니다. 존재하거나 존재하지 않는 상관관계에 대한 중요한 정보를 과학계에 알릴 수 있고, 이러한 방식을 통해 앞으로의 과학을 발전시키고 자원 낭비를 방지할 수 있습니다.
#가설을 세울 때 고려해야 할 체크리스트
가설이 실제로 검증할 수있는 것에 초점을 맞추고 있습니까?
가설에 독립 변수와 종속 변수가 모두 포함되어 있습니까?
언어가 명확하고 분명하게 작성되었습니까?
가설과 연구 주제 사이의 관계는 무엇입니까?
가설을 검증할 수 있습니까? 그렇다면 어떻게 할 수 있습니까?
윤리적 기준을 방해하지 않고 변수를 조작할 수 있습니까?
윤리적 기준을 위반하지 않고 가설을 검증할 수 있습니까?
본 포스팅에서는 효과적으로 연구 가설을 세우는 방법에 대해 알아보았습니다.
가설은 연구에 있어 매우 중요한 부분입니다. 가설이 연구에 의해 뒷받침되지 않는다 하더라도 연구는 여전히 가치가 있습니다. 위 내용을 잘 숙지하여 좋은 연구 가설을 세우고 미래에 새로운 가설이 개발되는 데 기여할 수 있길 바랍니다.
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효과적으로 연구 가설을 세우는 방법
This article is also available in: English 연구 가설이란 무엇일까요? 연구 가설이란 연구 질문을 소개하고 예상 결과를 제안하는 진술입니다. 연구를 통해 어떤 일이 발생할 것으로 예상되는지에 대해 구체적이고 검증 가능한 예측입니다. 가설은 과학 실험의 기초를 형성하는 필수 요소라고 할 수 있기 때문에 신중하고 철저하게 세워야 합니다. 가설 구성의 사소한 결함이라도 추후 실험에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 마찬가지로, 과학 실험의 경우에도 심리학, 생물학 또는 그 외 분야의 모든 연구에서 가설은 연구원이 실험을 통해 일어날 것이라고 예측하는 것을 나타냅니다. 가설은 예측이지만 추측 이상의 것을 포함합니다. 대부분의 경우 가설은 배경 조사를 통해 탐구하려는 질문으로부터 시작됩니다. 이 시점에서 연구원이 검증 가능한 가설을 개발하기 시작합니다. 탐색을 위해 연구를 작성하는 것이 아닌 이상 가설은 항상 예상 가능한 일에 대해 설명해야 합니다. 예를 들어, 특정 약물의 효과를 탐구하는 연구의 가설은 약물이 특정 질병의 증상에 어떤 유형의 영향을 미칠 것으로 예상하는 것이 될 수 있습니다. 또는 심리학에서 가설은 환경의 특정 측면이 사람의 특정 행동에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지에 초점을 맞출 수 있습니다. 항상 기억할 점은 가설이 정확할 필요는 없다는 것입니다. 가설은 연구원이 연구를 통해 기대하는 바를 예측하지만, 연구의 목표는 이 추측이 옳은지 틀린 지를 판단하는 것입니다. 실험을 수행할 때 연구자들은 궁극적인 결과에 기여하는 요소를 결정하기 위해 여러 다양한 요소를 탐색할 수 있습니다. 대부분의 경우 연구원은 특정 이론에서 가설을 도출해내거나 이전 연구를 기반으로 가설을 세울 수 있습니다. 예를 들면, 이전 연구에서 스트레스가 면역 체계에 영향을 미칠 수 있음을 검증한 연구원은 “스트레스 지수가 높은 사람은 스트레스 지수가 낮은 사람보다 바이러스에 노출된 후 감기에 걸릴 가능성이 더 높다.” 라는 가정을 내릴 수 있습니다. 또 다른 예로는, 일반적으로 알려진 신념이나 지혜를 통해서도 가설을 세워볼 수 있습니다. “유유상종” 이라는 사자성어가 있습니다. 따라서 연구원은 “사람들은 관심사와 교육 수준이 자신과 비슷한 사람과 연인을 이루는 경향이 있다”라는 가설을 세울 수 있습니다. #좋은 연구 가설이 갖추어야 할 요건 가설은 문제의 정의, 해결 방안 제시 및 설명 그리고 예측된 결과로 구성됩니다. 질적 및 정량적 자료를 통해 문제를 명확히 정의해야 하며, 제안하는 해결 방안에 대해 상세히 설명하고 연구의 성공과 실패를 결정하는 분명한 기준과 함께 예측된 결과를 나타내야 합니다. 가설의 일반적인 형식은 다음과 같습니다: [원인] – [효과] – [이론] 좋은 가설을 세우기 위해서 스스로에게 다음과 같은 질문을 해보시기 바랍니다. 가설이 주제에 대한 연구에 근거하고 있습니까? 가설을 검증할 수 있습니까? 변수 간의 관계를 설정하거나 반증할 수 있는 실험을 설계할 수 있는 안전하고 윤리적인 실험을 수행할 수 있습니까? 가설에 독립 변수와 종속 변수가 포함되어 있습니까? 변수를 식별할 수 있습니까? 가설을 더 간단하거나 정확한 방법으로 설명할 수 있습니까? 그렇다면 다시 작성하십시오. 특정 가설을 세우기 전, 충분한 시간을 들여 배경 조사를 해야 합니다. 문헌 검토를 마쳤다면 아직 있을 수 있는 잠재적인 질문에 대해 생각해 볼 수 있고, 읽었던 저널 기사에서의 토론에 주의를 기울여 볼 수 있습니다. 많은 저자들이 여전히 탐구되어야 할 질문을 제안하기 때문입니다. #연구 가설을 세우기 위한 단계 가설을 세우려면 다음 단계를 수행해야 합니다. 주제 또는 문제에 대해 가능한 많은 자료를 수집합니다. 이러한 자료를 평가하고 잠재적인 문제의 원인을 찾습니다. 탐색할 수있는 가능한 설명 목록을 작성합니다. 몇 가지 가능한 가설을 세운 후 실험을 통해 각 가설을 확인하거나 반증할 수 있는 방법을 생각합니다. 이를 위조 가능성이라고 합니다. #검증 가능한 가설이란? 과학적 방법을 사용하여 실험을 고안하고 수행하려면 가설이 검증 가능한 것이어야 하기 때문에, 효과적인 검증 가능한 가설을 세우는 것이 중요합니다. 검증이 가능한 것으로 간주되려면 다음과 같은 몇 가지 필수 기준을 충족해야 합니다. 가설이 사실임을 증명할 가능성이 있어야 합니다. 가설이 거짓임을 증명할 가능성이 있어야 합니다. 가설의 결과는 재현 가능해야 합니다. 위 기준을 충족하지 못하는 경우 가설과 그 결과는 모호해집니다. 효과적인 검증 가능한 가설의 예시는 다음과 같습니다: 수업에 참석하는 학생은 수업을 건너 뛰는 학생보다 성적이 높다: 수업에 빠뜨리지 않고 참석하는 학생의 성적과 비교하여 결과 데이터를 분석할 수 있기 때문에 검증할 수 있습니다. 다른 사람이 동일한 연구를 수행하고 동일한 결과를 얻을 수 있습니다. 높은 수준의 자외선에 노출된 사람들은 암 발병률이 높다: 높은 수준의 자외선에 노출된 사람들을 찾고 그들의 평균 암 발생률을 보통 사람들의 암 발생률과 비교할 수 있기 때문에 검증할 수 있습니다. 사람들을 어두운 방에 두면 적외선이 켜지는 시기를 알 수 없다: 이 가설은 여러 사람을 어두운 방에 넣고 적외선을 켜고 방에 있는 사람들에게 적외선이 켜져 있는지 물어볼 수 있기 때문에 검증할 수 있습니다. 그렇다면, 귀무 가설이란 무엇일까요? 귀무 가설은 통계 분석을 사용하여 검증할 수 있으며 종종 H 0 (“H-naught”)으로 작성됩니다. H 0 이 참일 경우 표본 관계가 얼마나 실현 가능성이 있는지 확인한 후에는 분석을 실행할 수 있습니다. 연구원은 유의성 검정을 활용하여 H 0 을 뒷받침하는 결과가 우연이 아닐 가능성을 결정합니다. 귀무 가설은 대립 가설과 동일하지 않습니다. 대립 가설은 두 변수 사이에 관계가 있는 반면 H 0 은 그 반대를 가정합니다. 다음 예를 살펴보겠습니다. 운동 빈도와 식욕의 관계를 파악하기 위해 연구원은 다음과 같은 질문을 할 수 있습니다. 질문 : 운동 빈도가 증가하면 식욕이 증가합니까? 대립 가설 : 운동 빈도가 증가하면 식욕이 증가합니다. 이때 H 0 은 두 변수 사이에 관계가 없다고 가정합니다. 운동 빈도가 증가해도 식욕이 증가하지는 않습니다. 또 하나의 귀무 가설을 세우는 예를 들어보겠습니다. 질문 : 불충분한 수면은 50세 이상 남성의 심장마비 위험을 증가시키나요? H 0 : 50세 이상 남성의 수면량은 심장마비 위험을 증가시키지 않습니다. 귀무 가설은 왜 중요할까요? 많은 과학자들은 종종 테스트에서 귀무 가설을 무시하고는 합니다. 위의 예에서 볼 수 있듯이 H 0 는 종종 검증된 가설의 반대인 것으로 간주됩니다. 그러나 H 0 을 포함하고 신중하게 표현하는 것은 중요합니다. 그 이유를 이해하기 위해 이전 예제로 돌아가 보겠습니다. 대립 가설 : 불충분한 수면은 50 세 이상 남성의 심장 마비 위험을 증가시킵니다 H 0 : 50 세 이상 남성의 수면량은 심장 마비 위험에 영향을 미치지 않습니다. 이 H 0 은 첫 번째 예의 H 0 과 다릅니다. 실험을 통해 H 0 도 대립 가설도 성립이 되지 않는다는 것이 확인된다면 실험은 유효하지 않은 것으로 간주됩니다. 첫 번째 예시의 “50 세 이상의 남성의 수면량은 심장 마비의 위험을 증가시키지 않습니다.”라는 가설이 사실이 아닌 것으로 확인되고 대립 가설 또한 그렇다 하더라도 세 번째 가설을 고려할 수 있습니다. 아마도 불충분한 수면은 50 세 이상 남성의 심장 마비 위험을 감소시키는 것일 수 있습니다. 앞서 H 0 를 검증했기 때문에 이를 무시했다면 얻을 수없는 더 많은 정보를 파악할 수 있습니다. 귀무 가설의 가장 큰 문제점은 많은 과학자들이 이를 실험의 실패로 받아들이고 가치 있는 것을 증명하지 못했다고 생각한다는 것입니다. 그러나 부정적인 결과는 긍정적인 결과만큼이나 아주 중요합니다. 존재하거나 존재하지 않는 상관관계에 대한 중요한 정보를 과학계에 알릴 수 있고, 이러한 방식을 통해 앞으로의 과학을 발전시키고 자원 낭비를 방지할 수 있습니다. #가설을 세울 때 고려해야 할 체크리스트 가설이 실제로 검증할 수있는 것에 초점을 맞추고 있습니까? 가설에 독립 변수와 종속 변수가 모두 포함되어 있습니까? 언어가 명확하고 분명하게 작성되었습니까? 가설과 연구 주제 사이의 관계는 무엇입니까? 가설을 검증할 수 있습니까? 그렇다면 어떻게 할 수 있습니까? 윤리적 기준을 방해하지 않고 변수를 조작할 수 있습니까? 윤리적 기준을 위반하지 않고 가설을 검증할 수 있습니까? 본 포스팅에서는 효과적으로 연구 가설을 세우는 방법에 대해 알아보았습니다. 가설은 연구에 있어 매우 중요한 부분입니다. 가설이 연구에 의해 뒷받침되지 않는다 하더라도 연구는 여전히 가치가 있습니다. 위 내용을 잘 숙지하여 좋은 연구 가설을 세우고 미래에 새로운 가설이 개발되는 데 기여할 수 있길 바랍니다.
하나의 예시를 들어 가설설정 및 가설검정 방법에 대하여 설명해보기로 한다. 연구문제: 서울 지역과 대전 지역의 고등학교 남학생들의 키 차이 분석 모집단: 서울 지역과 대전 지역의 모든 남자 고등학생 표본집단: 서울 지역과 대전 지역 각각의 일부 남자 고등학생 가설 검정을 위한 통계분석 데이터로는 표본집단의 데이터를 사용한다. (#. 모집단의 데이터를 구하기에 시간적, 경제적 문제가 있기 때문) 가설 설정 귀무 가설: 서울 지역과 대전 지역의 고등학교 남학생들의 키는 서로 차이가 없다. 대립 가설: 서울 지역과 대전 지역의 고등학교 남학생들의 키는 서로 차이가 있다. # 귀무 가설: 기존에 알고 있는 사실 혹은 증명되지 않았던 사실 # 대립 가설: 기존에 알고 있던 사실이 다르거나 혹은 새롭게 주장하고 싶은 것 위와 같이 설정한 가설에 대하여 하나를 채택하게 되며, 귀무 가설이 사실이라고 가정한 상태에서 표본집단이 귀무가설에 적합하다는 근거가 충분하지 않을 경우 귀무 가설이 기각(= 대립 가설이 채택)된다. 위의 예시에 따라 나타내면, 서울 지역과 대전 지역의 고등학교 남학생들의 키는 서로 차이가 없다는 것이 사실이라고 가정하고, (귀무가설) 통계분석을 진행하게 된다. 이후, 이를 충족시키지 못할 경우 서울 지역과 대전 지역의 고등학교 남학생들의 키는 서로 차이가 있다고 분석한다. (= 귀무 가설 기각, 대립 가설 채택) 대부분의 통계 분석에서 대립가설을 연구가설로 설정하여 진행하며, 가설을 기각하는 것을 가설검정이라고 한다. [주요 용어] 검정 통계량 검정에 이용되는 통계량 즉, 모집단에 대한 표본을 통해 검정에 필요한 통계량을 구한 그 값을 말한다. 유의 수준 귀무 가설을 기각한다, 채택한다에 대한 판단 기준이다. 일반적으로 귀무 가설이 옳다는 전제하에서 표본관찰에 의해 구한 검정통계량의 값이 나타날 가능성이 크면 귀무 가설을 채택, 가능성이 작으면 기각한다. 이 때의 가능성이 크고 작고의 판단기준을 일컫는다. 유의 수준이 5%(.05) 미만일 경우 귀무 가설을 기각하고 대립가설을 채택한다. 즉, 귀무 가설이 옳다는 전제가 5% 미만일 경우 이 전제가 충족되지 못한다는 기준을 설정한 것이다. 유의확률 (p-value 값) 표본집단으로부터 검정통계량의 관측값에 대하여 귀무가설을 기각시킬 수 있는 최소의 유의수준을 말한다. 즉, 앞에서 언급한 바와 같이 일반적으로 유의 수준은 .05 를 기준으로 가설검정을 판단하며, 이 때 유의확률 값이 .05보다 작을 경우 대립가설을 채택하게 된다. (#. 유의확률이 .05보다 작을 경우 *이 한 개, 0.01보다 작을 경우 *이 두 개, 0.001보다 작을 경우 *이 세 개 나타난다.)
연구 가설에 대해 알아야 할 모든 것
가설(hypothesis)은 실험이나 통계 분석 수행과 같이, 과학적 방법을 사용하여 검증할 수 있는 아이디어입니다. 잘 구성된 연구 가설은 적절한 실험 설계와 수집할 데이터의 정확한 특성을 식별하여 효과적으로 검증할 수 있도록 도와줍니다. 연구 가설은 실험 결과가 연구 질문에 어떻게 답할 수 있는지에 대한 정보를 바탕으로 한 추측이며, 연구 목표를 가능한 한 명확히 하는 데 도움이 됩니다. 이번 기사에서는 좋은 연구 가설을 구성하는 방법에 관해 논의합니다. 연구 주제 또는 질문 찾기 학생들이 저에게 자주 묻는 질문 중 하나는 ‘검증 가능한 아이디어를 찾는 방법’입니다. 답은 간단합니다. ‘왜?’에서 시작해 보세요. 왜 무언가가 여러분의 호기심을 불러일으켰는지, 그것을 연구하고 싶은 이유를 자문해 보세요. 다음 단계는 연구 질문의 답변 방법을 파악하는 것입니다. 좋은 연구 가설을 세우는 데 도움이 될 수 있는 두 가지 중요한 사항을 명심하세요. 1. 관찰력과 비판적 사고력 기르기 관찰의 힘은 다른 사람은 간과할 수 있는 세부 사항을 찾아내는 능력입니다. 과학자들은 특정한 관찰을 비판적으로 분석하여 수많은 근본적인 진리를 발견해 왔습니다. 예를 들어, 사과가 떨어지는 것을 관찰하고 그에 대한 비판적인 사고를 통해, 뉴턴은 중력에 대한 가설을 발전시킬 수 있었습니다. 실험과 수학적 계산을 통해 사물이 낙하하는 근본적인 이유를 설명한 것입니다. 따라서 사건을 예리하게 관찰하고, 여러분의 주의를 끈 것에 대해 깊이 성찰하는 것은 과학적 방법을 실천하는 중요한 방법이고, 좋은 연구 가설을 세우는 것은 그것을 마스터하는 첫 단계입니다. 2. 과학 문헌 독서 습관 기르기 가설은 기존 이론과 지식에서 나옵니다. 따라서, 관심 있는 주제에 대해 더 많이 배우는 데에 시간을 할애하십시오. 이를 위한 간단한 방법은 인기 있는 과학 기사, 과학 잡지, 과학 리뷰 기사 및 연구 논문을 읽는 습관을 기르는 것입니다. 과학 문헌을 읽으면, 새롭게 떠오르는 연구 분야에 관심을 갖게 되고, 주제에 대한 이해를 심화할 수 있습니다. 이를 통해 새로운 연구 영역을 여는 독창적인 질문을 할 수 있습니다. 질문이 생기면 더 많은 문헌을 읽고 질문을 구체적이고, 집중적이며 검증할 수 있는 가설로 전환할 수 있습니다. 변수(variables) 이해 가설은 변수를 중심으로 합니다. “비료가 식물이 더 빨리 자라는 데 도움이 된다”는 가설을 생각해 봅시다. 식물 한 세트에는 비료를 주고, 다른 세트에는 비료를 주지 않는 실험을 수행하여 검증할 수 있습니다. 다음으로 두 세트의 식물 높이를 측정하고, 차이를 비교하여 데이터를 수집합니다. 그러니까, 여러분의 연구 가설은 연구하려는 특정 특성(식물 높이)과 변수(비료)가 이에 미치는 영향에 계속 초점을 맞추도록 만듭니다. 가설 구성 및 검증은 ‘변수’라고 하는 개체, 특징, 사건 및 패턴과 이들 간의 관계에 대한 데이터를 수집하는 과정에서 발생합니다. 변수에는 두 가지 유형이 있습니다. 첫 번째 유형은 독립 변수(independent variable)로서 실험을 수행하는 동안 제어할 수 있습니다. 앞선 예에서 ‘비료’는 독립 변수입니다. 다른 유형의 비료를 사용하거나, 다른 양을 추가하거나, 여러 종류의 비료를 조합하여 사용할 수도 있습니다. 따라서 다양한 방법으로 독립 변수를 수정할 수 있습니다. 두 번째 유형은 종속 변수(dependent variable)로서, 데이터 수집을 위해 실험에서 측정합니다. 위의 예에서 ‘식물 높이’는 종속 변수이므로 변경하거나 대체가 불가능합니다. 종속변수를 변경하면 연구 질문도 변경됩니다. 가령, ‘식물 높이’를 ‘개화’로 변경하면 연구 가설이 “비료가 식물의 더 빠른 개화에 도움을 준다”로 바뀝니다. 이제 식물의 높이가 아닌 개화 속도를 측정하여 새로운 연구 질문에 답할 것입니다. 만약 독립 변수를 ‘비료’에서 ‘물 공급’으로 변경하면 “정기적인 물 공급이 식물의 빠른 성장에 도움이 된다.”로 가설이 변경될 수 있습니다. 이 가설을 검증하려면 변경할 수 없는 종속 변수 ‘식물 높이’를 계속 측정해야 합니다. 따라서, 변수와 그 관계를 명확하게 이해하는 것은 실행할 수 있는 가설을 설정하고, 본래 연구 질문에 계속 집중하기 위해 중요합니다. if/then 형식의 사용법 익히기 일반적으로 가설 진술은 if/then 형식을 사용하여 구성됩니다. 이것은 한 변수가 다른 변수에 영향을 미친다는 것을 의미합니다. 예) “If you eat vegetables and fruits daily, then you will develop strong immunity. (만일 매일 야채와 과일을 먹으면, 면역력이 강해진다.)” 가설 미세 조정 이제 이 문장을 살펴보도록 합시다. “오염에 노출되는 것은 피부에 해로운 영향을 준다”. 이러한 가설은 ‘해로운 영향’으로 구체적으로 무엇을 고려하고 연구해야 하는지를 나타내지 않기 때문에 효과적이지 않습니다. 이렇게 명확성이 부족하면, 데이터 수집이 모호해질 수 있습니다. 예를 들어, 건조함, 색소침착, 알레르기 등과 같이 오염이 피부에 미치는 해로운 영향을 설명하기 위해 다양한 특징들을 고려할 수 있습니다. 따라서 위에서 예로 든 연구 가설은 광범위하여 범위를 좁힐 필요가 있습니다. 이제 이 가설에 대해 생각해 봅시다. “오염에 노출되면 여드름 및 이와 관련된 피부 문제가 발생한다”. 이 가설은 실험 설계가 오염에 노출된 사람들과 노출되지 않은 사람들의 여드름 비교 연구를 포함해야 함을 분명히 보여줍니다. 이러한 연구 가설의 미세 조정은 강력한 방법론을 개발하는 데 핵심적입니다. 다양한 유형의 가설 이해하기 1. 단순 가설 (Simple hypothesis): 두 변수 간의 관계(하나는 독립 변수이고 다른 하나는 종속 변수)를 설명합니다. [ 예시 ] 차를 마시면 체내 철분 흡수가 감소할 수 있다. 2. 복합 가설 (Complex hypothesis): 두 개 이상의 변수를 포함합니다. 조합은 두 개의 독립 변수와 하나의 종속 변수 또는 그 반대일 수 있습니다. [ 예시 ] 차 섭취와 비타민 C 결핍은 모두 개별적으로 신체의 철분 흡수를 감소시킬 수 있다 . 차 섭취와 비타민 C 결핍은 모두 개별적으로 신체의 철분 흡수를 감소시킬 수 있지만 , 남성과 여성에서는 상이하게 나타난다 . 3. 실증적 가설 (Empirical hypothesis): 가정을 바탕으로 검증된 가설입니다. 이 가정의 사실 여부는 수집된 데이터의 해석으로 결정됩니다 [ 예시 ] 마스크는 모든 코로나바이러스 변종을 동일하게 막을 수 있다. 4. 귀무 가설(H0) 및 대립 가설(H1): 귀무가설(null hypothesis)은 변수 간에 무관함을 설명합니다. 연구자들이 이를 무효화 하려고 증거를 수집하기 때문에 귀무가설이라고 합니다. [ 예시 ] 모발 오일이나 모발 성장 세럼의 사용은 남성의 탈모 속도에 영향을 미치지 않는다. 귀무가설은 증명할 수 없으며 기각만 가능합니다. 따라서 이는 대부분 대립가설(alternative hypotheses)로 보완됩니다. 대립 가설은 귀무 가설의 반대입니다. 앞선 예시에서 대립 가설은 다음과 같이 작성할 수 있습니다. “모발 성장 세럼을 사용하는 남성은 모발 오일을 사용하는 남성보다 탈모율이 더 낮다”. 실험을 설계할 때, 귀무가설과 대체가설을 고려하는 것은 결함을 최소화하고, 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있는 방법입니다. 귀무가설을 반증하지 않고, 대립가설을 증명하는 것은 비윤리적인 연구 관행으로 인정됩니다. 이는 실험 결과가 절대적인 것이 아니라 가장 근접한 근삿값이기 때문입니다. 따라서, 연구자들은 100% 신뢰도로 대립가설을 증명할 수 없습니다. 따라서, 귀무가설 기각을 위한 증거 수집 후에 대체가설을 입증하는 것이 필수적입니다. 앞선 예시를 통해 이를 이해해 봅시다. 먼저, 헤어 오일/성장 세럼이 남성의 탈모 속도에 영향을 미친다는 증거를 제시해야 합니다. 이러한 증거는 귀무가설을 반박할 것입니다. 다음 단계는 남성의 모발 성장 촉진에 대한 모발 성장 세럼과 모발 오일의 효능을 비교하기 위한 데이터를 수집(대립가설을 뒷받침하는 증거 수집)하는 것입니다. 5. 통계적 가설 (Statistical hypothesis): 통계적 증거 생성을 위해 모집단의 일부 또는 하위 집합에 대해 통계적으로 검증되며, 결과는 나머지 모집단을 기반으로 추정됩니다. 이러한 가설은 논리의 범위 내에 있지 않더라도 통계적으로 검증된다면 성립됩니다. [ 예시 ] 인도 인구의 75%는 비타민 D가 결핍되어 있다. 6. 논리적 가설: (Logical Hypothesis) 이 가설은 관찰을 설명하거나 변수 간의 관계를 제안하기 위해 논리를 사용하지만, 이에 대한 광범위한 증거가 부족할 수 있습니다. 대부분의 경우 증거 수집이 불가능할 수 있지만, 논리적 가설은 흔히 거부되지 않습니다. [ 예시 ] 규칙적인 수면-각성 패턴은 학생들의 집중력과 생산성을 향상시킨다. 마지막으로 다음 지침을 사용하여 좋은 연구 가설을 세우시기 바랍니다. 윤리를 항상 엄수합니다 . 검증해야 할 것과 검증할 수 있는 것 사이의 윤리적 경계를 고려하세요 . 가설은 사회문화적 , 과학적 규범을 보호하는 과학적 책임과 법칙을 존중해야 합니다 . 변수를 명확하게 정의하세요 . 변수 간의 관계가 명확하게 설명되면 독자는 실험 설계를 그려볼 수 있습니다 . 인과관계 탐색 가능 여부가 명확 하도록 가설을 구성합니다 . 검증 가능성을 고려합니다 . 가설은 검증 가능한 아이디어로 , 증명되거나 반증될 수 있음을 의미합니다 . 아이디어 , 생각 또는 관찰이 과학적 방법의 범위 내에서 검증 불가능 하다면 , 약하거나 강제적인 가설이 될 수 있습니다 . 따라서 가설은 연구자가 독립 변수를 실험적으로 조작하거나 제어할 수 있도록 해야 합니다 . 간단하고 명확하며 간결한 언어로 가설을 작성하세요 . 복잡한 전문용어는 없어야 합니다 . 가설이 기존 지식에 가치를 더하는 방식으로 질문에 답변 가능한지를 확인하세요 . 더 읽을 거리 Pastor, J. The ethical basis of the null hypothesis. Nature 453, 1177 (2008). https://doi.org/10.1038/4531177b
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가설 설정 예시 | Ebs [사회탐구] 사회문화 – 좋은 가설을 설정하려면 어떻게 해야할까? 28178 투표 이 답변
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3장. 연구가설의 이해 : 네이버 블로그
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효과적으로 연구 가설을 세우는 방법 – 이나고 아카데미
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Summary of article content: Articles about 효과적으로 연구 가설을 세우는 방법 – 이나고 아카데미 변수 간의 관계를 설정하거나 반증할 수 있는 실험을 설계할 수 있는 안전하고 윤리적인 … 효과적인 검증 가능한 가설의 예시는 다음과 같습니다:. …
Most searched keywords: Whether you are looking for 효과적으로 연구 가설을 세우는 방법 – 이나고 아카데미 변수 간의 관계를 설정하거나 반증할 수 있는 실험을 설계할 수 있는 안전하고 윤리적인 … 효과적인 검증 가능한 가설의 예시는 다음과 같습니다:. 본 포스팅에서는 효과적으로 연구 가설을 세우는 방법에 대해 알아보았습니다. 연구 가설을 세우기 위한 단계. 위 내용을 잘 숙지하여 좋은 연구 가설을 세우고 미래에 새로운 가설이 개발되는 데 기여할 수 있길 바랍니다.
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연구 가설이란 무엇일까요
#좋은 연구 가설이 갖추어야 할 요건
#연구 가설을 세우기 위한 단계
#검증 가능한 가설이란
그렇다면 귀무 가설이란 무엇일까요
귀무 가설은 왜 중요할까요
#가설을 세울 때 고려해야 할 체크리스트
효과적으로 연구 가설을 세우는 방법 – 이나고 아카데미
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Article author: daanv.tistory.com
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Summary of article content: Articles about [통계분석]가설 설정 및 가설 검정 방법 (+ 주요용어) 하나의 예시를 들어 가설설정 및 가설검정 방법에 대하여 설명해보기로 한다. 연구문제: 서울 지역과 대전 지역의 고등학교 남학생들의 키 차이 분석 … …
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연구 가설에 대해 알아야 할 모든 것
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Most searched keywords: Whether you are looking for 연구 가설에 대해 알아야 할 모든 것 1. 단순 가설 (Simple hypothesis): 두 변수 간의 관계(하나는 독립 변수이고 다른 하나는 종속 변수)를 설명합니다. [예시] … 연구 가설 세우는 법과 다양한 연구 가설의 형태를 이해하려면 이 기사를 확인하세요.
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연구 가설에 대해 알아야 할 모든 것
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가설 설정 예시
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연구 가설이나 연구 주제를 쓰는 법 – 에세이리뷰 블로그
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Most searched keywords: Whether you are looking for 연구 가설이나 연구 주제를 쓰는 법 – 에세이리뷰 블로그 다음은 연구자가 자체 연구 질문을 작성하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 좋은(혹은 좋지 않은) 연구 질문의 예입니다. 예시 1. 애매한 연구 질문, How are … 연구 질문이나 가설을 쓰는 방법을 아는 것은 모든 논문 또는 연구 논문의 시작이며 연구 제안서의 가장 중요한 부분 중 하나입니다.좋은 연구 질문은 연구의 글을 명확하게 하며, 독자가 어디에 초점을 맞춰야 할지 제시하고, 연구 주제, 목적, 범위 및 한계에 대한 이해를 돕습니다.
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Most searched keywords: Whether you are looking for 스타트업을 위한 ‘실험’과 ‘가설’ 개념 설명 회의실에서는 ‘빠르게 실험해 보자’라는 말이 오고 가고, 스타트업 채용공고의 자격요건란에는 “가설 설정 → 실험 설계 → 빠른 실행을 통해 제품을 … 막연히 이해하고 넘어갔던 실험과 가설 개념, 제대로 뽀개 봅시다.
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과학실 뺨치는 스타트업의 세계
실험에 대한 오해들
실험이란 무엇인가
가설 실험의 중심에 있는 것
실험군과 대조군 꼭 필요할까
마무리 & 요약
스타트업을 위한 실험 문서 템플릿 + 작성 가이드라인
스타트업을 위한 ‘실험’과 ‘가설’ 개념 설명
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효과적으로 연구 가설을 세우는 방법
This article is also available in: English 연구 가설이란 무엇일까요? 연구 가설이란 연구 질문을 소개하고 예상 결과를 제안하는 진술입니다. 연구를 통해 어떤 일이 발생할 것으로 예상되는지에 대해 구체적이고 검증 가능한 예측입니다. 가설은 과학 실험의 기초를 형성하는 필수 요소라고 할 수 있기 때문에 신중하고 철저하게 세워야 합니다. 가설 구성의 사소한 결함이라도 추후 실험에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 마찬가지로, 과학 실험의 경우에도 심리학, 생물학 또는 그 외 분야의 모든 연구에서 가설은 연구원이 실험을 통해 일어날 것이라고 예측하는 것을 나타냅니다. 가설은 예측이지만 추측 이상의 것을 포함합니다. 대부분의 경우 가설은 배경 조사를 통해 탐구하려는 질문으로부터 시작됩니다. 이 시점에서 연구원이 검증 가능한 가설을 개발하기 시작합니다. 탐색을 위해 연구를 작성하는 것이 아닌 이상 가설은 항상 예상 가능한 일에 대해 설명해야 합니다. 예를 들어, 특정 약물의 효과를 탐구하는 연구의 가설은 약물이 특정 질병의 증상에 어떤 유형의 영향을 미칠 것으로 예상하는 것이 될 수 있습니다. 또는 심리학에서 가설은 환경의 특정 측면이 사람의 특정 행동에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지에 초점을 맞출 수 있습니다. 항상 기억할 점은 가설이 정확할 필요는 없다는 것입니다. 가설은 연구원이 연구를 통해 기대하는 바를 예측하지만, 연구의 목표는 이 추측이 옳은지 틀린 지를 판단하는 것입니다. 실험을 수행할 때 연구자들은 궁극적인 결과에 기여하는 요소를 결정하기 위해 여러 다양한 요소를 탐색할 수 있습니다. 대부분의 경우 연구원은 특정 이론에서 가설을 도출해내거나 이전 연구를 기반으로 가설을 세울 수 있습니다. 예를 들면, 이전 연구에서 스트레스가 면역 체계에 영향을 미칠 수 있음을 검증한 연구원은 “스트레스 지수가 높은 사람은 스트레스 지수가 낮은 사람보다 바이러스에 노출된 후 감기에 걸릴 가능성이 더 높다.” 라는 가정을 내릴 수 있습니다. 또 다른 예로는, 일반적으로 알려진 신념이나 지혜를 통해서도 가설을 세워볼 수 있습니다. “유유상종” 이라는 사자성어가 있습니다. 따라서 연구원은 “사람들은 관심사와 교육 수준이 자신과 비슷한 사람과 연인을 이루는 경향이 있다”라는 가설을 세울 수 있습니다. #좋은 연구 가설이 갖추어야 할 요건 가설은 문제의 정의, 해결 방안 제시 및 설명 그리고 예측된 결과로 구성됩니다. 질적 및 정량적 자료를 통해 문제를 명확히 정의해야 하며, 제안하는 해결 방안에 대해 상세히 설명하고 연구의 성공과 실패를 결정하는 분명한 기준과 함께 예측된 결과를 나타내야 합니다. 가설의 일반적인 형식은 다음과 같습니다: [원인] – [효과] – [이론] 좋은 가설을 세우기 위해서 스스로에게 다음과 같은 질문을 해보시기 바랍니다. 가설이 주제에 대한 연구에 근거하고 있습니까? 가설을 검증할 수 있습니까? 변수 간의 관계를 설정하거나 반증할 수 있는 실험을 설계할 수 있는 안전하고 윤리적인 실험을 수행할 수 있습니까? 가설에 독립 변수와 종속 변수가 포함되어 있습니까? 변수를 식별할 수 있습니까? 가설을 더 간단하거나 정확한 방법으로 설명할 수 있습니까? 그렇다면 다시 작성하십시오. 특정 가설을 세우기 전, 충분한 시간을 들여 배경 조사를 해야 합니다. 문헌 검토를 마쳤다면 아직 있을 수 있는 잠재적인 질문에 대해 생각해 볼 수 있고, 읽었던 저널 기사에서의 토론에 주의를 기울여 볼 수 있습니다. 많은 저자들이 여전히 탐구되어야 할 질문을 제안하기 때문입니다. #연구 가설을 세우기 위한 단계 가설을 세우려면 다음 단계를 수행해야 합니다. 주제 또는 문제에 대해 가능한 많은 자료를 수집합니다. 이러한 자료를 평가하고 잠재적인 문제의 원인을 찾습니다. 탐색할 수있는 가능한 설명 목록을 작성합니다. 몇 가지 가능한 가설을 세운 후 실험을 통해 각 가설을 확인하거나 반증할 수 있는 방법을 생각합니다. 이를 위조 가능성이라고 합니다. #검증 가능한 가설이란? 과학적 방법을 사용하여 실험을 고안하고 수행하려면 가설이 검증 가능한 것이어야 하기 때문에, 효과적인 검증 가능한 가설을 세우는 것이 중요합니다. 검증이 가능한 것으로 간주되려면 다음과 같은 몇 가지 필수 기준을 충족해야 합니다. 가설이 사실임을 증명할 가능성이 있어야 합니다. 가설이 거짓임을 증명할 가능성이 있어야 합니다. 가설의 결과는 재현 가능해야 합니다. 위 기준을 충족하지 못하는 경우 가설과 그 결과는 모호해집니다. 효과적인 검증 가능한 가설의 예시는 다음과 같습니다: 수업에 참석하는 학생은 수업을 건너 뛰는 학생보다 성적이 높다: 수업에 빠뜨리지 않고 참석하는 학생의 성적과 비교하여 결과 데이터를 분석할 수 있기 때문에 검증할 수 있습니다. 다른 사람이 동일한 연구를 수행하고 동일한 결과를 얻을 수 있습니다. 높은 수준의 자외선에 노출된 사람들은 암 발병률이 높다: 높은 수준의 자외선에 노출된 사람들을 찾고 그들의 평균 암 발생률을 보통 사람들의 암 발생률과 비교할 수 있기 때문에 검증할 수 있습니다. 사람들을 어두운 방에 두면 적외선이 켜지는 시기를 알 수 없다: 이 가설은 여러 사람을 어두운 방에 넣고 적외선을 켜고 방에 있는 사람들에게 적외선이 켜져 있는지 물어볼 수 있기 때문에 검증할 수 있습니다. 그렇다면, 귀무 가설이란 무엇일까요? 귀무 가설은 통계 분석을 사용하여 검증할 수 있으며 종종 H 0 (“H-naught”)으로 작성됩니다. H 0 이 참일 경우 표본 관계가 얼마나 실현 가능성이 있는지 확인한 후에는 분석을 실행할 수 있습니다. 연구원은 유의성 검정을 활용하여 H 0 을 뒷받침하는 결과가 우연이 아닐 가능성을 결정합니다. 귀무 가설은 대립 가설과 동일하지 않습니다. 대립 가설은 두 변수 사이에 관계가 있는 반면 H 0 은 그 반대를 가정합니다. 다음 예를 살펴보겠습니다. 운동 빈도와 식욕의 관계를 파악하기 위해 연구원은 다음과 같은 질문을 할 수 있습니다. 질문 : 운동 빈도가 증가하면 식욕이 증가합니까? 대립 가설 : 운동 빈도가 증가하면 식욕이 증가합니다. 이때 H 0 은 두 변수 사이에 관계가 없다고 가정합니다. 운동 빈도가 증가해도 식욕이 증가하지는 않습니다. 또 하나의 귀무 가설을 세우는 예를 들어보겠습니다. 질문 : 불충분한 수면은 50세 이상 남성의 심장마비 위험을 증가시키나요? H 0 : 50세 이상 남성의 수면량은 심장마비 위험을 증가시키지 않습니다. 귀무 가설은 왜 중요할까요? 많은 과학자들은 종종 테스트에서 귀무 가설을 무시하고는 합니다. 위의 예에서 볼 수 있듯이 H 0 는 종종 검증된 가설의 반대인 것으로 간주됩니다. 그러나 H 0 을 포함하고 신중하게 표현하는 것은 중요합니다. 그 이유를 이해하기 위해 이전 예제로 돌아가 보겠습니다. 대립 가설 : 불충분한 수면은 50 세 이상 남성의 심장 마비 위험을 증가시킵니다 H 0 : 50 세 이상 남성의 수면량은 심장 마비 위험에 영향을 미치지 않습니다. 이 H 0 은 첫 번째 예의 H 0 과 다릅니다. 실험을 통해 H 0 도 대립 가설도 성립이 되지 않는다는 것이 확인된다면 실험은 유효하지 않은 것으로 간주됩니다. 첫 번째 예시의 “50 세 이상의 남성의 수면량은 심장 마비의 위험을 증가시키지 않습니다.”라는 가설이 사실이 아닌 것으로 확인되고 대립 가설 또한 그렇다 하더라도 세 번째 가설을 고려할 수 있습니다. 아마도 불충분한 수면은 50 세 이상 남성의 심장 마비 위험을 감소시키는 것일 수 있습니다. 앞서 H 0 를 검증했기 때문에 이를 무시했다면 얻을 수없는 더 많은 정보를 파악할 수 있습니다. 귀무 가설의 가장 큰 문제점은 많은 과학자들이 이를 실험의 실패로 받아들이고 가치 있는 것을 증명하지 못했다고 생각한다는 것입니다. 그러나 부정적인 결과는 긍정적인 결과만큼이나 아주 중요합니다. 존재하거나 존재하지 않는 상관관계에 대한 중요한 정보를 과학계에 알릴 수 있고, 이러한 방식을 통해 앞으로의 과학을 발전시키고 자원 낭비를 방지할 수 있습니다. #가설을 세울 때 고려해야 할 체크리스트 가설이 실제로 검증할 수있는 것에 초점을 맞추고 있습니까? 가설에 독립 변수와 종속 변수가 모두 포함되어 있습니까? 언어가 명확하고 분명하게 작성되었습니까? 가설과 연구 주제 사이의 관계는 무엇입니까? 가설을 검증할 수 있습니까? 그렇다면 어떻게 할 수 있습니까? 윤리적 기준을 방해하지 않고 변수를 조작할 수 있습니까? 윤리적 기준을 위반하지 않고 가설을 검증할 수 있습니까? 본 포스팅에서는 효과적으로 연구 가설을 세우는 방법에 대해 알아보았습니다. 가설은 연구에 있어 매우 중요한 부분입니다. 가설이 연구에 의해 뒷받침되지 않는다 하더라도 연구는 여전히 가치가 있습니다. 위 내용을 잘 숙지하여 좋은 연구 가설을 세우고 미래에 새로운 가설이 개발되는 데 기여할 수 있길 바랍니다.
하나의 예시를 들어 가설설정 및 가설검정 방법에 대하여 설명해보기로 한다. 연구문제: 서울 지역과 대전 지역의 고등학교 남학생들의 키 차이 분석 모집단: 서울 지역과 대전 지역의 모든 남자 고등학생 표본집단: 서울 지역과 대전 지역 각각의 일부 남자 고등학생 가설 검정을 위한 통계분석 데이터로는 표본집단의 데이터를 사용한다. (#. 모집단의 데이터를 구하기에 시간적, 경제적 문제가 있기 때문) 가설 설정 귀무 가설: 서울 지역과 대전 지역의 고등학교 남학생들의 키는 서로 차이가 없다. 대립 가설: 서울 지역과 대전 지역의 고등학교 남학생들의 키는 서로 차이가 있다. # 귀무 가설: 기존에 알고 있는 사실 혹은 증명되지 않았던 사실 # 대립 가설: 기존에 알고 있던 사실이 다르거나 혹은 새롭게 주장하고 싶은 것 위와 같이 설정한 가설에 대하여 하나를 채택하게 되며, 귀무 가설이 사실이라고 가정한 상태에서 표본집단이 귀무가설에 적합하다는 근거가 충분하지 않을 경우 귀무 가설이 기각(= 대립 가설이 채택)된다. 위의 예시에 따라 나타내면, 서울 지역과 대전 지역의 고등학교 남학생들의 키는 서로 차이가 없다는 것이 사실이라고 가정하고, (귀무가설) 통계분석을 진행하게 된다. 이후, 이를 충족시키지 못할 경우 서울 지역과 대전 지역의 고등학교 남학생들의 키는 서로 차이가 있다고 분석한다. (= 귀무 가설 기각, 대립 가설 채택) 대부분의 통계 분석에서 대립가설을 연구가설로 설정하여 진행하며, 가설을 기각하는 것을 가설검정이라고 한다. [주요 용어] 검정 통계량 검정에 이용되는 통계량 즉, 모집단에 대한 표본을 통해 검정에 필요한 통계량을 구한 그 값을 말한다. 유의 수준 귀무 가설을 기각한다, 채택한다에 대한 판단 기준이다. 일반적으로 귀무 가설이 옳다는 전제하에서 표본관찰에 의해 구한 검정통계량의 값이 나타날 가능성이 크면 귀무 가설을 채택, 가능성이 작으면 기각한다. 이 때의 가능성이 크고 작고의 판단기준을 일컫는다. 유의 수준이 5%(.05) 미만일 경우 귀무 가설을 기각하고 대립가설을 채택한다. 즉, 귀무 가설이 옳다는 전제가 5% 미만일 경우 이 전제가 충족되지 못한다는 기준을 설정한 것이다. 유의확률 (p-value 값) 표본집단으로부터 검정통계량의 관측값에 대하여 귀무가설을 기각시킬 수 있는 최소의 유의수준을 말한다. 즉, 앞에서 언급한 바와 같이 일반적으로 유의 수준은 .05 를 기준으로 가설검정을 판단하며, 이 때 유의확률 값이 .05보다 작을 경우 대립가설을 채택하게 된다. (#. 유의확률이 .05보다 작을 경우 *이 한 개, 0.01보다 작을 경우 *이 두 개, 0.001보다 작을 경우 *이 세 개 나타난다.)
연구 가설에 대해 알아야 할 모든 것
가설(hypothesis)은 실험이나 통계 분석 수행과 같이, 과학적 방법을 사용하여 검증할 수 있는 아이디어입니다. 잘 구성된 연구 가설은 적절한 실험 설계와 수집할 데이터의 정확한 특성을 식별하여 효과적으로 검증할 수 있도록 도와줍니다. 연구 가설은 실험 결과가 연구 질문에 어떻게 답할 수 있는지에 대한 정보를 바탕으로 한 추측이며, 연구 목표를 가능한 한 명확히 하는 데 도움이 됩니다. 이번 기사에서는 좋은 연구 가설을 구성하는 방법에 관해 논의합니다. 연구 주제 또는 질문 찾기 학생들이 저에게 자주 묻는 질문 중 하나는 ‘검증 가능한 아이디어를 찾는 방법’입니다. 답은 간단합니다. ‘왜?’에서 시작해 보세요. 왜 무언가가 여러분의 호기심을 불러일으켰는지, 그것을 연구하고 싶은 이유를 자문해 보세요. 다음 단계는 연구 질문의 답변 방법을 파악하는 것입니다. 좋은 연구 가설을 세우는 데 도움이 될 수 있는 두 가지 중요한 사항을 명심하세요. 1. 관찰력과 비판적 사고력 기르기 관찰의 힘은 다른 사람은 간과할 수 있는 세부 사항을 찾아내는 능력입니다. 과학자들은 특정한 관찰을 비판적으로 분석하여 수많은 근본적인 진리를 발견해 왔습니다. 예를 들어, 사과가 떨어지는 것을 관찰하고 그에 대한 비판적인 사고를 통해, 뉴턴은 중력에 대한 가설을 발전시킬 수 있었습니다. 실험과 수학적 계산을 통해 사물이 낙하하는 근본적인 이유를 설명한 것입니다. 따라서 사건을 예리하게 관찰하고, 여러분의 주의를 끈 것에 대해 깊이 성찰하는 것은 과학적 방법을 실천하는 중요한 방법이고, 좋은 연구 가설을 세우는 것은 그것을 마스터하는 첫 단계입니다. 2. 과학 문헌 독서 습관 기르기 가설은 기존 이론과 지식에서 나옵니다. 따라서, 관심 있는 주제에 대해 더 많이 배우는 데에 시간을 할애하십시오. 이를 위한 간단한 방법은 인기 있는 과학 기사, 과학 잡지, 과학 리뷰 기사 및 연구 논문을 읽는 습관을 기르는 것입니다. 과학 문헌을 읽으면, 새롭게 떠오르는 연구 분야에 관심을 갖게 되고, 주제에 대한 이해를 심화할 수 있습니다. 이를 통해 새로운 연구 영역을 여는 독창적인 질문을 할 수 있습니다. 질문이 생기면 더 많은 문헌을 읽고 질문을 구체적이고, 집중적이며 검증할 수 있는 가설로 전환할 수 있습니다. 변수(variables) 이해 가설은 변수를 중심으로 합니다. “비료가 식물이 더 빨리 자라는 데 도움이 된다”는 가설을 생각해 봅시다. 식물 한 세트에는 비료를 주고, 다른 세트에는 비료를 주지 않는 실험을 수행하여 검증할 수 있습니다. 다음으로 두 세트의 식물 높이를 측정하고, 차이를 비교하여 데이터를 수집합니다. 그러니까, 여러분의 연구 가설은 연구하려는 특정 특성(식물 높이)과 변수(비료)가 이에 미치는 영향에 계속 초점을 맞추도록 만듭니다. 가설 구성 및 검증은 ‘변수’라고 하는 개체, 특징, 사건 및 패턴과 이들 간의 관계에 대한 데이터를 수집하는 과정에서 발생합니다. 변수에는 두 가지 유형이 있습니다. 첫 번째 유형은 독립 변수(independent variable)로서 실험을 수행하는 동안 제어할 수 있습니다. 앞선 예에서 ‘비료’는 독립 변수입니다. 다른 유형의 비료를 사용하거나, 다른 양을 추가하거나, 여러 종류의 비료를 조합하여 사용할 수도 있습니다. 따라서 다양한 방법으로 독립 변수를 수정할 수 있습니다. 두 번째 유형은 종속 변수(dependent variable)로서, 데이터 수집을 위해 실험에서 측정합니다. 위의 예에서 ‘식물 높이’는 종속 변수이므로 변경하거나 대체가 불가능합니다. 종속변수를 변경하면 연구 질문도 변경됩니다. 가령, ‘식물 높이’를 ‘개화’로 변경하면 연구 가설이 “비료가 식물의 더 빠른 개화에 도움을 준다”로 바뀝니다. 이제 식물의 높이가 아닌 개화 속도를 측정하여 새로운 연구 질문에 답할 것입니다. 만약 독립 변수를 ‘비료’에서 ‘물 공급’으로 변경하면 “정기적인 물 공급이 식물의 빠른 성장에 도움이 된다.”로 가설이 변경될 수 있습니다. 이 가설을 검증하려면 변경할 수 없는 종속 변수 ‘식물 높이’를 계속 측정해야 합니다. 따라서, 변수와 그 관계를 명확하게 이해하는 것은 실행할 수 있는 가설을 설정하고, 본래 연구 질문에 계속 집중하기 위해 중요합니다. if/then 형식의 사용법 익히기 일반적으로 가설 진술은 if/then 형식을 사용하여 구성됩니다. 이것은 한 변수가 다른 변수에 영향을 미친다는 것을 의미합니다. 예) “If you eat vegetables and fruits daily, then you will develop strong immunity. (만일 매일 야채와 과일을 먹으면, 면역력이 강해진다.)” 가설 미세 조정 이제 이 문장을 살펴보도록 합시다. “오염에 노출되는 것은 피부에 해로운 영향을 준다”. 이러한 가설은 ‘해로운 영향’으로 구체적으로 무엇을 고려하고 연구해야 하는지를 나타내지 않기 때문에 효과적이지 않습니다. 이렇게 명확성이 부족하면, 데이터 수집이 모호해질 수 있습니다. 예를 들어, 건조함, 색소침착, 알레르기 등과 같이 오염이 피부에 미치는 해로운 영향을 설명하기 위해 다양한 특징들을 고려할 수 있습니다. 따라서 위에서 예로 든 연구 가설은 광범위하여 범위를 좁힐 필요가 있습니다. 이제 이 가설에 대해 생각해 봅시다. “오염에 노출되면 여드름 및 이와 관련된 피부 문제가 발생한다”. 이 가설은 실험 설계가 오염에 노출된 사람들과 노출되지 않은 사람들의 여드름 비교 연구를 포함해야 함을 분명히 보여줍니다. 이러한 연구 가설의 미세 조정은 강력한 방법론을 개발하는 데 핵심적입니다. 다양한 유형의 가설 이해하기 1. 단순 가설 (Simple hypothesis): 두 변수 간의 관계(하나는 독립 변수이고 다른 하나는 종속 변수)를 설명합니다. [ 예시 ] 차를 마시면 체내 철분 흡수가 감소할 수 있다. 2. 복합 가설 (Complex hypothesis): 두 개 이상의 변수를 포함합니다. 조합은 두 개의 독립 변수와 하나의 종속 변수 또는 그 반대일 수 있습니다. [ 예시 ] 차 섭취와 비타민 C 결핍은 모두 개별적으로 신체의 철분 흡수를 감소시킬 수 있다 . 차 섭취와 비타민 C 결핍은 모두 개별적으로 신체의 철분 흡수를 감소시킬 수 있지만 , 남성과 여성에서는 상이하게 나타난다 . 3. 실증적 가설 (Empirical hypothesis): 가정을 바탕으로 검증된 가설입니다. 이 가정의 사실 여부는 수집된 데이터의 해석으로 결정됩니다 [ 예시 ] 마스크는 모든 코로나바이러스 변종을 동일하게 막을 수 있다. 4. 귀무 가설(H0) 및 대립 가설(H1): 귀무가설(null hypothesis)은 변수 간에 무관함을 설명합니다. 연구자들이 이를 무효화 하려고 증거를 수집하기 때문에 귀무가설이라고 합니다. [ 예시 ] 모발 오일이나 모발 성장 세럼의 사용은 남성의 탈모 속도에 영향을 미치지 않는다. 귀무가설은 증명할 수 없으며 기각만 가능합니다. 따라서 이는 대부분 대립가설(alternative hypotheses)로 보완됩니다. 대립 가설은 귀무 가설의 반대입니다. 앞선 예시에서 대립 가설은 다음과 같이 작성할 수 있습니다. “모발 성장 세럼을 사용하는 남성은 모발 오일을 사용하는 남성보다 탈모율이 더 낮다”. 실험을 설계할 때, 귀무가설과 대체가설을 고려하는 것은 결함을 최소화하고, 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있는 방법입니다. 귀무가설을 반증하지 않고, 대립가설을 증명하는 것은 비윤리적인 연구 관행으로 인정됩니다. 이는 실험 결과가 절대적인 것이 아니라 가장 근접한 근삿값이기 때문입니다. 따라서, 연구자들은 100% 신뢰도로 대립가설을 증명할 수 없습니다. 따라서, 귀무가설 기각을 위한 증거 수집 후에 대체가설을 입증하는 것이 필수적입니다. 앞선 예시를 통해 이를 이해해 봅시다. 먼저, 헤어 오일/성장 세럼이 남성의 탈모 속도에 영향을 미친다는 증거를 제시해야 합니다. 이러한 증거는 귀무가설을 반박할 것입니다. 다음 단계는 남성의 모발 성장 촉진에 대한 모발 성장 세럼과 모발 오일의 효능을 비교하기 위한 데이터를 수집(대립가설을 뒷받침하는 증거 수집)하는 것입니다. 5. 통계적 가설 (Statistical hypothesis): 통계적 증거 생성을 위해 모집단의 일부 또는 하위 집합에 대해 통계적으로 검증되며, 결과는 나머지 모집단을 기반으로 추정됩니다. 이러한 가설은 논리의 범위 내에 있지 않더라도 통계적으로 검증된다면 성립됩니다. [ 예시 ] 인도 인구의 75%는 비타민 D가 결핍되어 있다. 6. 논리적 가설: (Logical Hypothesis) 이 가설은 관찰을 설명하거나 변수 간의 관계를 제안하기 위해 논리를 사용하지만, 이에 대한 광범위한 증거가 부족할 수 있습니다. 대부분의 경우 증거 수집이 불가능할 수 있지만, 논리적 가설은 흔히 거부되지 않습니다. [ 예시 ] 규칙적인 수면-각성 패턴은 학생들의 집중력과 생산성을 향상시킨다. 마지막으로 다음 지침을 사용하여 좋은 연구 가설을 세우시기 바랍니다. 윤리를 항상 엄수합니다 . 검증해야 할 것과 검증할 수 있는 것 사이의 윤리적 경계를 고려하세요 . 가설은 사회문화적 , 과학적 규범을 보호하는 과학적 책임과 법칙을 존중해야 합니다 . 변수를 명확하게 정의하세요 . 변수 간의 관계가 명확하게 설명되면 독자는 실험 설계를 그려볼 수 있습니다 . 인과관계 탐색 가능 여부가 명확 하도록 가설을 구성합니다 . 검증 가능성을 고려합니다 . 가설은 검증 가능한 아이디어로 , 증명되거나 반증될 수 있음을 의미합니다 . 아이디어 , 생각 또는 관찰이 과학적 방법의 범위 내에서 검증 불가능 하다면 , 약하거나 강제적인 가설이 될 수 있습니다 . 따라서 가설은 연구자가 독립 변수를 실험적으로 조작하거나 제어할 수 있도록 해야 합니다 . 간단하고 명확하며 간결한 언어로 가설을 작성하세요 . 복잡한 전문용어는 없어야 합니다 . 가설이 기존 지식에 가치를 더하는 방식으로 질문에 답변 가능한지를 확인하세요 . 더 읽을 거리 Pastor, J. The ethical basis of the null hypothesis. Nature 453, 1177 (2008). https://doi.org/10.1038/4531177b
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[통계분석]가설 설정 및 가설 검정 방법 (+ 주요용어)
하나의 예시를 들어 가설설정 및 가설검정 방법에 대하여 설명해보기로 한다.
연구문제: 서울 지역과 대전 지역의 고등학교 남학생들의 키 차이 분석
모집단: 서울 지역과 대전 지역의 모든 남자 고등학생
표본집단: 서울 지역과 대전 지역 각각의 일부 남자 고등학생
가설 검정을 위한 통계분석 데이터로는 표본집단의 데이터를 사용한다.
(#. 모집단의 데이터를 구하기에 시간적, 경제적 문제가 있기 때문)
가설 설정
귀무 가설: 서울 지역과 대전 지역의 고등학교 남학생들의 키는 서로 차이가 없다.
대립 가설: 서울 지역과 대전 지역의 고등학교 남학생들의 키는 서로 차이가 있다.
# 귀무 가설: 기존에 알고 있는 사실 혹은 증명되지 않았던 사실
# 대립 가설: 기존에 알고 있던 사실이 다르거나 혹은 새롭게 주장하고 싶은 것
위와 같이 설정한 가설에 대하여 하나를 채택하게 되며,
귀무 가설이 사실이라고 가정한 상태에서
표본집단이 귀무가설에 적합하다는 근거가 충분하지 않을 경우 귀무 가설이 기각(= 대립 가설이 채택)된다.
위의 예시에 따라 나타내면,
서울 지역과 대전 지역의 고등학교 남학생들의 키는 서로 차이가 없다는 것이 사실이라고 가정하고, (귀무가설)
통계분석을 진행하게 된다. 이후, 이를 충족시키지 못할 경우 서울 지역과 대전 지역의 고등학교 남학생들의 키는 서로 차이가 있다고 분석한다. (= 귀무 가설 기각, 대립 가설 채택)
대부분의 통계 분석에서 대립가설을 연구가설로 설정하여 진행하며,
가설을 기각하는 것을 가설검정이라고 한다.
[주요 용어]검정 통계량
검정에 이용되는 통계량
즉, 모집단에 대한 표본을 통해 검정에 필요한 통계량을 구한 그 값을 말한다.
유의 수준
귀무 가설을 기각한다, 채택한다에 대한 판단 기준이다.
일반적으로 귀무 가설이 옳다는 전제하에서 표본관찰에 의해 구한 검정통계량의 값이 나타날 가능성이 크면 귀무 가설을 채택, 가능성이 작으면 기각한다. 이 때의 가능성이 크고 작고의 판단기준을 일컫는다.
유의 수준이 5%(.05) 미만일 경우 귀무 가설을 기각하고 대립가설을 채택한다.
즉, 귀무 가설이 옳다는 전제가 5% 미만일 경우 이 전제가 충족되지 못한다는 기준을 설정한 것이다.
유의확률 (p-value 값)
표본집단으로부터 검정통계량의 관측값에 대하여 귀무가설을 기각시킬 수 있는 최소의 유의수준을 말한다.
즉, 앞에서 언급한 바와 같이 일반적으로 유의 수준은 .05 를 기준으로 가설검정을 판단하며,
이 때 유의확률 값이 .05보다 작을 경우 대립가설을 채택하게 된다.
(#. 유의확률이 .05보다 작을 경우 *이 한 개, 0.01보다 작을 경우 *이 두 개, 0.001보다 작을 경우 *이 세 개 나타난다.)
연구 가설에 대해 알아야 할 모든 것
가설(hypothesis)은 실험이나 통계 분석 수행과 같이, 과학적 방법을 사용하여 검증할 수 있는 아이디어입니다. 잘 구성된 연구 가설은 적절한 실험 설계와 수집할 데이터의 정확한 특성을 식별하여 효과적으로 검증할 수 있도록 도와줍니다. 연구 가설은 실험 결과가 연구 질문에 어떻게 답할 수 있는지에 대한 정보를 바탕으로 한 추측이며, 연구 목표를 가능한 한 명확히 하는 데 도움이 됩니다.
이번 기사에서는 좋은 연구 가설을 구성하는 방법에 관해 논의합니다.
연구 주제 또는 질문 찾기
학생들이 저에게 자주 묻는 질문 중 하나는 ‘검증 가능한 아이디어를 찾는 방법’입니다. 답은 간단합니다. ‘왜?’에서 시작해 보세요. 왜 무언가가 여러분의 호기심을 불러일으켰는지, 그것을 연구하고 싶은 이유를 자문해 보세요.
다음 단계는 연구 질문의 답변 방법을 파악하는 것입니다. 좋은 연구 가설을 세우는 데 도움이 될 수 있는 두 가지 중요한 사항을 명심하세요.
1. 관찰력과 비판적 사고력 기르기
관찰의 힘은 다른 사람은 간과할 수 있는 세부 사항을 찾아내는 능력입니다. 과학자들은 특정한 관찰을 비판적으로 분석하여 수많은 근본적인 진리를 발견해 왔습니다. 예를 들어, 사과가 떨어지는 것을 관찰하고 그에 대한 비판적인 사고를 통해, 뉴턴은 중력에 대한 가설을 발전시킬 수 있었습니다. 실험과 수학적 계산을 통해 사물이 낙하하는 근본적인 이유를 설명한 것입니다.
따라서 사건을 예리하게 관찰하고, 여러분의 주의를 끈 것에 대해 깊이 성찰하는 것은 과학적 방법을 실천하는 중요한 방법이고, 좋은 연구 가설을 세우는 것은 그것을 마스터하는 첫 단계입니다.
2. 과학 문헌 독서 습관 기르기
가설은 기존 이론과 지식에서 나옵니다. 따라서, 관심 있는 주제에 대해 더 많이 배우는 데에 시간을 할애하십시오. 이를 위한 간단한 방법은 인기 있는 과학 기사, 과학 잡지, 과학 리뷰 기사 및 연구 논문을 읽는 습관을 기르는 것입니다.
과학 문헌을 읽으면, 새롭게 떠오르는 연구 분야에 관심을 갖게 되고, 주제에 대한 이해를 심화할 수 있습니다. 이를 통해 새로운 연구 영역을 여는 독창적인 질문을 할 수 있습니다. 질문이 생기면 더 많은 문헌을 읽고 질문을 구체적이고, 집중적이며 검증할 수 있는 가설로 전환할 수 있습니다.
변수(variables) 이해
가설은 변수를 중심으로 합니다. “비료가 식물이 더 빨리 자라는 데 도움이 된다”는 가설을 생각해 봅시다. 식물 한 세트에는 비료를 주고, 다른 세트에는 비료를 주지 않는 실험을 수행하여 검증할 수 있습니다. 다음으로 두 세트의 식물 높이를 측정하고, 차이를 비교하여 데이터를 수집합니다. 그러니까, 여러분의 연구 가설은 연구하려는 특정 특성(식물 높이)과 변수(비료)가 이에 미치는 영향에 계속 초점을 맞추도록 만듭니다.
가설 구성 및 검증은 ‘변수’라고 하는 개체, 특징, 사건 및 패턴과 이들 간의 관계에 대한 데이터를 수집하는 과정에서 발생합니다. 변수에는 두 가지 유형이 있습니다.
첫 번째 유형은 독립 변수(independent variable)로서 실험을 수행하는 동안 제어할 수 있습니다. 앞선 예에서 ‘비료’는 독립 변수입니다. 다른 유형의 비료를 사용하거나, 다른 양을 추가하거나, 여러 종류의 비료를 조합하여 사용할 수도 있습니다. 따라서 다양한 방법으로 독립 변수를 수정할 수 있습니다. 두 번째 유형은 종속 변수(dependent variable)로서, 데이터 수집을 위해 실험에서 측정합니다. 위의 예에서 ‘식물 높이’는 종속 변수이므로 변경하거나 대체가 불가능합니다.
종속변수를 변경하면 연구 질문도 변경됩니다. 가령, ‘식물 높이’를 ‘개화’로 변경하면 연구 가설이 “비료가 식물의 더 빠른 개화에 도움을 준다”로 바뀝니다. 이제 식물의 높이가 아닌 개화 속도를 측정하여 새로운 연구 질문에 답할 것입니다.
만약 독립 변수를 ‘비료’에서 ‘물 공급’으로 변경하면 “정기적인 물 공급이 식물의 빠른 성장에 도움이 된다.”로 가설이 변경될 수 있습니다. 이 가설을 검증하려면 변경할 수 없는 종속 변수 ‘식물 높이’를 계속 측정해야 합니다.
따라서, 변수와 그 관계를 명확하게 이해하는 것은 실행할 수 있는 가설을 설정하고, 본래 연구 질문에 계속 집중하기 위해 중요합니다.
if/then 형식의 사용법 익히기
일반적으로 가설 진술은 if/then 형식을 사용하여 구성됩니다. 이것은 한 변수가 다른 변수에 영향을 미친다는 것을 의미합니다. 예) “If you eat vegetables and fruits daily, then you will develop strong immunity. (만일 매일 야채와 과일을 먹으면, 면역력이 강해진다.)”
가설 미세 조정
이제 이 문장을 살펴보도록 합시다. “오염에 노출되는 것은 피부에 해로운 영향을 준다”. 이러한 가설은 ‘해로운 영향’으로 구체적으로 무엇을 고려하고 연구해야 하는지를 나타내지 않기 때문에 효과적이지 않습니다. 이렇게 명확성이 부족하면, 데이터 수집이 모호해질 수 있습니다. 예를 들어, 건조함, 색소침착, 알레르기 등과 같이 오염이 피부에 미치는 해로운 영향을 설명하기 위해 다양한 특징들을 고려할 수 있습니다. 따라서 위에서 예로 든 연구 가설은 광범위하여 범위를 좁힐 필요가 있습니다.
이제 이 가설에 대해 생각해 봅시다. “오염에 노출되면 여드름 및 이와 관련된 피부 문제가 발생한다”.
이 가설은 실험 설계가 오염에 노출된 사람들과 노출되지 않은 사람들의 여드름 비교 연구를 포함해야 함을 분명히 보여줍니다. 이러한 연구 가설의 미세 조정은 강력한 방법론을 개발하는 데 핵심적입니다.
다양한 유형의 가설 이해하기
1. 단순 가설 (Simple hypothesis): 두 변수 간의 관계(하나는 독립 변수이고 다른 하나는 종속 변수)를 설명합니다.
[ 예시 ] 차를 마시면 체내 철분 흡수가 감소할 수 있다.2. 복합 가설 (Complex hypothesis): 두 개 이상의 변수를 포함합니다. 조합은 두 개의 독립 변수와 하나의 종속 변수 또는 그 반대일 수 있습니다.
[ 예시 ]차 섭취와 비타민 C 결핍은 모두 개별적으로 신체의 철분 흡수를 감소시킬 수 있다 .
차 섭취와 비타민 C 결핍은 모두 개별적으로 신체의 철분 흡수를 감소시킬 수 있지만 , 남성과 여성에서는 상이하게 나타난다 .
3. 실증적 가설 (Empirical hypothesis): 가정을 바탕으로 검증된 가설입니다. 이 가정의 사실 여부는 수집된 데이터의 해석으로 결정됩니다
[ 예시 ] 마스크는 모든 코로나바이러스 변종을 동일하게 막을 수 있다.4. 귀무 가설(H0) 및 대립 가설(H1): 귀무가설(null hypothesis)은 변수 간에 무관함을 설명합니다. 연구자들이 이를 무효화 하려고 증거를 수집하기 때문에 귀무가설이라고 합니다.
[ 예시 ] 모발 오일이나 모발 성장 세럼의 사용은 남성의 탈모 속도에 영향을 미치지 않는다.귀무가설은 증명할 수 없으며 기각만 가능합니다. 따라서 이는 대부분 대립가설(alternative hypotheses)로 보완됩니다. 대립 가설은 귀무 가설의 반대입니다. 앞선 예시에서 대립 가설은 다음과 같이 작성할 수 있습니다. “모발 성장 세럼을 사용하는 남성은 모발 오일을 사용하는 남성보다 탈모율이 더 낮다”.
실험을 설계할 때, 귀무가설과 대체가설을 고려하는 것은 결함을 최소화하고, 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있는 방법입니다. 귀무가설을 반증하지 않고, 대립가설을 증명하는 것은 비윤리적인 연구 관행으로 인정됩니다. 이는 실험 결과가 절대적인 것이 아니라 가장 근접한 근삿값이기 때문입니다. 따라서, 연구자들은 100% 신뢰도로 대립가설을 증명할 수 없습니다. 따라서, 귀무가설 기각을 위한 증거 수집 후에 대체가설을 입증하는 것이 필수적입니다.
앞선 예시를 통해 이를 이해해 봅시다. 먼저, 헤어 오일/성장 세럼이 남성의 탈모 속도에 영향을 미친다는 증거를 제시해야 합니다. 이러한 증거는 귀무가설을 반박할 것입니다. 다음 단계는 남성의 모발 성장 촉진에 대한 모발 성장 세럼과 모발 오일의 효능을 비교하기 위한 데이터를 수집(대립가설을 뒷받침하는 증거 수집)하는 것입니다.
5. 통계적 가설 (Statistical hypothesis): 통계적 증거 생성을 위해 모집단의 일부 또는 하위 집합에 대해 통계적으로 검증되며, 결과는 나머지 모집단을 기반으로 추정됩니다. 이러한 가설은 논리의 범위 내에 있지 않더라도 통계적으로 검증된다면 성립됩니다.
[ 예시 ] 인도 인구의 75%는 비타민 D가 결핍되어 있다.6. 논리적 가설: (Logical Hypothesis) 이 가설은 관찰을 설명하거나 변수 간의 관계를 제안하기 위해 논리를 사용하지만, 이에 대한 광범위한 증거가 부족할 수 있습니다. 대부분의 경우 증거 수집이 불가능할 수 있지만, 논리적 가설은 흔히 거부되지 않습니다.
[ 예시 ] 규칙적인 수면-각성 패턴은 학생들의 집중력과 생산성을 향상시킨다.마지막으로 다음 지침을 사용하여 좋은 연구 가설을 세우시기 바랍니다.
윤리를 항상 엄수합니다 . 검증해야 할 것과 검증할 수 있는 것 사이의 윤리적 경계를 고려하세요 . 가설은 사회문화적 , 과학적 규범을 보호하는 과학적 책임과 법칙을 존중해야 합니다 .
변수를 명확하게 정의하세요 . 변수 간의 관계가 명확하게 설명되면 독자는 실험 설계를 그려볼 수 있습니다 .
인과관계 탐색 가능 여부가 명확 하도록 가설을 구성합니다 .
검증 가능성을 고려합니다 . 가설은 검증 가능한 아이디어로 , 증명되거나 반증될 수 있음을 의미합니다 . 아이디어 , 생각 또는 관찰이 과학적 방법의 범위 내에서 검증 불가능 하다면 , 약하거나 강제적인 가설이 될 수 있습니다 . 따라서 가설은 연구자가 독립 변수를 실험적으로 조작하거나 제어할 수 있도록 해야 합니다 .
간단하고 명확하며 간결한 언어로 가설을 작성하세요 . 복잡한 전문용어는 없어야 합니다 .
가설이 기존 지식에 가치를 더하는 방식으로 질문에 답변 가능한지를 확인하세요 .
더 읽을 거리
Pastor, J. The ethical basis of the null hypothesis. Nature 453, 1177 (2008). https://doi.org/10.1038/4531177b
연구 가설이나 연구 주제를 쓰는 법
연구 질문이나 가설을 쓰는 방법을 아는 것은 모든 논문, 논문 또는 연구 논문의 시작입니다. 또한 연구 제안서의 가장 중요한 부분 중 하나입니다.
좋은 연구 질문은 여러분의 연구에 있는 글을 명확하게 할 뿐만 아니라, 독자가 어디에 초점을 맞춰야 할지 제시하고, 연구 주제, 목적, 범위 및 한계에 대한 이해를 돕습니다.
좋은 연구 질문이란 무엇인가?
아래는 좋은 연구 질문이 갖추어야 할 덕목입니다:
연구 질문은 구체적이고 중심이 있어야 합니다.
너무 광범위한 연구 질문은 단일 연구에서 다루기에 적합하지 않습니다. 첫번째 이유는 바로 고려해야 할 요인 또는 변수가 많기 때문입니다. 또한 너무 큰 표본 데이터 또는 너무 긴 실험 시간은 연구 질문의 초점이 뚜렷하지 않음을 나타낼 수 있습니다.
특정 연구 질문은 집합 데이터와 관측치가 함께 모여 선택한 가설을 명확하게 확인하거나 부정하는 것을 의미합니다. 연구 질문이 너무 모호하면 데이터가 소개 섹션에서 다루지 않은 대체 연구 문제 및 가설을 생성해버리는 실수를 범할 수 있습니다.
연구 질문은 문헌에 기초를 두어야 합니다.
효과적인 연구 질문은 이전 연구에 기초하여 답변 가능해야하며 검증 가능해야 합니다. 효과적인 과학적 연구는 항상 더 넓은 학문적 합의의 맥락 안에 포함됩니다. 이것은 음모론이나 비주류적인 이론은 좋은 연구 논문 주제가 아니라는 것을 의미합니다.
대신, 좋은 연구 질문은 연구 분야의 맥락을 확장, 검토 및 검증해야 합니다. 그것은 문헌에 자연스럽게 들어맞아야 하며 다른 연구 저자들에 의해 검색 가능한 내용이어야 합니다.
문헌에 대한 참조는 인용 스타일에 따라 다를 수 있으며, 출판 저널, 대학 또는 학술 기관에서 정한 지침에 따라 적절하게 형식을 지정해야 합니다. 여기에는 내주 괄호 인용 및 참조 섹션이 포함됩니다.
에세이리뷰는 인용 및 참조목록을 작성할 때 도움이 되는 정보 및 도구를 제공합니다.:
연구 질문은 시간, 범위 및 예산을 현실적으로 반영해야 합니다.
연구 과정에는 두 가지 주요 제약 조건인 기간과 예산이 있습니다.
적절한 연구 질문에는 일반적으로 대학원 박사 또는 석사 또는 실험자가 실현 가능한 시간 내에 실행할 수 있는 연구 또는 실험 절차가 포함됩니다. 미래 기술, 값비싼 자원이나 후속 절차를 필요로 하는 연구는 문제가 있을 수 있습니다.
연구자의 예산은 또한 시기적절한 연구를 수행하는 데 있습니다 주요한 제약입니다. 많은 대형 대학 또는 기관에서의 연구는 공적 자금 지원을 받고 있으므로 자금 운용에 책임이 있습니다.
연구 질문은 깊이가 있어야 합니다.
연구 논문, 박사학위논문 혹은 석사학위논문, 학술지 논문들은 보통 수십 혹은 수백 페이지 정도입니다.
훌륭한 연구 질문이나 논제는 피어리뷰 수준으로 견주어야 하고 다른 과학자와 연구자들에 의해 인용될 수준이어야 하기 때문에, 이를 보장할 수 있을 만큼 충분히 복잡해야 합니다.
연구 질문의 유형
질적 연구와 양적 연구는 두 가지 주요한 연구 유형이며, 각각의 연구 유형에 맞추어 연구 질문을 개발하는 것은 필수적입니다.
양적 연구 질문(Quantitative Research Questions)
양적 연구 질문은 구체적이어야 합니다. 일반적인 연구 질문에는 연구 대상 , 종속 변수 및 독립 변수, 연구 설계가 포함됩니다.
또한 정량적 연구 질문은 연구 질문과 연구 설계를 연결합니다. 또한, 이러한 질문에 대해 “예” 또는 “아니오” 응답으로 확실하게 대답할 수 없습니다. 예를 들어, 생물학, 물리학, 화학과 같은 과학 분야는 종종 서로 다른 양, 양 또는 속도가 연구의 관련성을 극적으로 바꾸는 “상태”를 다루고 있습니다.
결과적으로, 정량적 연구 질문은 “is”, “are”, “does” 또는 “does”와 같은 질적, 범주형 또는 서수의 한정자를 포함하지 않습니다.
다음은 정량적 연구 질문의 세 가지 범주입니다.:
Descriptive research questions(서술적 연구 질문) 은 하나 이상의 변수에 대한 연구 모집단의 동작을 설명하거나 측정할 변수의 특성을 설명합니다. 이 질문들은 보통 “What?”에 대한 질문입니다.
은 하나 이상의 변수에 대한 연구 모집단의 동작을 설명하거나 측정할 변수의 특성을 설명합니다. 이 질문들은 보통 “What?”에 대한 질문입니다. Comparative research questions (비교 연구 질문) 은 결과 변수의 맥락에서 그룹 간의 차이를 발견합니다. 질문들 사이에 인과 관계가 있을 수 있습니다. 연구자들은 특정 변수가 있는 그룹을 그렇지 않은 그룹과 비교할 수 있습니다.
은 결과 변수의 맥락에서 그룹 간의 차이를 발견합니다. 질문들 사이에 인과 관계가 있을 수 있습니다. 연구자들은 특정 변수가 있는 그룹을 그렇지 않은 그룹과 비교할 수 있습니다. Relationship research questions (관계성 연구 질문)은 변수 간의 추세와 교호작용을 설명하기 위해 설계되었습니다. 이러한 질문에는 종속 변수와 독립 변수가 포함되며 “association” 또는 “trends”와 같은 단어를 사용합니다.
질적 연구 질문(Qualitative Research Questions)
양적 연구에서, 연구 질문은 더 구체적인 연구 영역뿐만 아니라 광범위한 연구 영역과 관련될 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 정성적 연구 질문은 정량적 연구 질문들에 비해 방향성, 유연성 및 적응성이 떨어집니다. 따라서, 이러한 질문에 기초한 연구는 “발견(discovering)”, “설명(explaining)”, “해설(elucidating)” 및 “탐구(exploring)”에 초점을 맞추는 경향이 있습니다.
질적 연구는 아래와 같이 범주를 나눌 수 있습니다:
Contextual research questions(맥락적 연구 질문) 은 기존 조건을 확인하고 설명하려고 합니다.
은 기존 조건을 확인하고 설명하려고 합니다. Descriptive research questions(서술적 연구 질문) 은 현상을 설명하려고 합니다.
은 현상을 설명하려고 합니다. Evaluation research questions (평가 연구 질문) 은 기존 방법, 프로토콜, 이론 또는 절차의 효과를 평가합니다.
은 기존 방법, 프로토콜, 이론 또는 절차의 효과를 평가합니다. Explanatory research questions (설명 연구 질문) 은 현상을 살펴보거나 주제 또는 현상 사이의 이유 또는 관계를 분석합니다.
은 현상을 살펴보거나 주제 또는 현상 사이의 이유 또는 관계를 분석합니다. Exploratory research questions(탐구 연구 질문)은 특정 항목의 알려지지 않은 측면에 초점을 맞춥니다.
양적, 질적 연구 질문들
연구 질문 유형 연구 질문 Descriptive research question What are the characteristics of ATP synthase? Comparative research question How does human growth hormone mimic the action of testosterone? Correlational research question What is the relationship between baldness and age? Exploratory research question Is it possible that VEGF has an effect in plant photosynthesis? Explanatory research question What is the cause of increased violence among young adults? Evaluation research question What is the efficacy of using toothpaste to heal mosquito bites?
좋은 연구 질문과 나쁜 연구 질문의 예
다음은 연구자가 자체 연구 질문을 작성하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 좋은(혹은 좋지 않은) 연구 질문의 예입니다.
예시 1
애매한 연구 질문 How are children affected by exposure to social media? 구체적인 연구 질문 What is the effect of Instagram Likes on the self-esteem of young children under the age of 12?
첫 번째 연구 질문은 독립 변수와 종속 변수 모두가 너무 모호합니다. “exposure”가 무엇을 의미하는지 구체적인 정보는 없습니다. 이것은 댓글 혹은 좋아요 참여 또는 소셜 미디어 플랫폼에 얼마나 많은 시간이 소비되는지를 의미합니까?
둘째로, 정확히 “affected”가 의미하는 것에 대한 유용한 정보가 없습니다. 피실험자의 행동이 측정 가능한 방식으로 변화합니까? 아니면 이 용어는 사용자의 감정과 같은 또 다른 요소를 말하는 것입니까?
예시 2
너무 단순한 연구 질문 Has there been an increase in bullying in the US over the past 10 years? 중심이 있는 연구 질문 What has been the effect of after-school and community programs on student disciplinary actions among elementary students?
이 연구 질문에서 첫 번째 예는 너무 단순하고 충분히 복잡하지 않기 때문에 연구가 질문에 답했는지 여부를 평가하기가 어렵습니다. 저자는 이 질문에 간단히 “예” 또는 “아니오”로만 대답할 수 있었습니다. 또한 데이터가 존재한다고 해서 이 질문에 더 깊이 답변하는 데 도움이 되지 않을 수 있으며, 이는 제대로 구성되지 않은 연구 주제를 보여주는 확실한 증거입니다.
두 번째 연구 질문은 구체적이고 복잡하며 경험적으로 검증 가능합니다. 출석률이나 성적과 같은 지표를 기준으로 프로그램 효과를 측정할 수 있습니다. 또한, “bullying”은 기록된 징계 조치의 형태로 경험적, 정량적 측정으로 이루어집니다.
좋은 연구 질문을 쓰기 위한 단계
좋은 연구 질문은 적절하고 집중되어 있고, 의미를 담고 있습니다. 좋은 연구 질문을 떠올리기는 어려울 수 있지만, 쉽게 찾아내기 위해서 아래의 단계를 따라보세요.
1. 흥미로우면서 연관성있는 주제 선정하기
흥미로우면서도 자국의 문화나 대학의 역량과 관련이 있거나 일치하는 연구 주제를 선택하십시오. 인기 있는 학술 주제에는 의료 및 의료 관련 연구가 포함됩니다. 하지만, 만약 여러분이 공대나 인문대에 다니고 있습니다면, 여러분은 여러분의 특정한 공부와 전공과 관련된 연구 질문을 선택해야 합니다.
아래는 지역별 출판물 출력에 기반한 가장 인기 있는 연구 분야를 나타낸 그래프입니다. 보시다시피, 의료와 기초과학은 가장 많은 자금을 지원받으며 가장 많은 수의 출판물을 발표합니다.
2. 예비조사하기
연구 주제를 선택했으면 예비 조사를 시작할 수 있습니다. 이 첫 번째 연구 단계에서 저자는 두 가지 목표를 달성해야 합니다. 첫째, 관련 문헌들의 사전 검토를 수행하여 학계에서 다른 학자와 동료들이 현재 논의 중인 문제를 파악해야 합니다. 이 방법을 사용하면 해당 분야의 최신 개발 정보를 얻을 수 있음을 알 수 있습니다.
둘째, 사전 문헌 검토를 수행하여 주제에서 지식의 차이 또는 한계를 식별할 수 있습니다. 나중에 이러한 차이를 사용하여 일정 정도 미세 조정한 후 연구 질문에 초점을 맞출 수 있습니다.
3. 연구를 구체적인 연구 주제로 한정하기
탐구하고자 하는 주제를 잘 다루게 되면 보다 구체적인 연구 분야에 집중할 수 있습니다. 최근의 문헌이나 지식 격차에 집중하는 것도 좋은 방법 중 하나입니다.
문헌과 연구 영역의 한계를 파악함으로써 연구 질문을 구성할 수 있습니다. 기존 문헌을 확장하거나 보완하는 연구 질문을 선택하는 경우에도 마찬가지입니다.
4. 연구 주제 평가하기
다음 질문을 통해 연구 질문을 평가해야 합니다.:
내 연구주제가 명확한가?
연구에서 생성하는 결과 데이터 및 관측치는 명확해야 합니다. 정량적 연구의 경우 데이터가 경험적이고 측정 가능해야 합니다. 질적인 측면에서 관찰은 여러 범주에 걸쳐 명확하게 설명할 수 있습니다야 합니다..
연구에서 생성하는 결과 데이터 및 관측치는 명확해야 합니다. 정량적 연구의 경우 데이터가 경험적이고 측정 가능해야 합니다. 질적인 측면에서 관찰은 여러 범주에 걸쳐 명확하게 설명할 수 있습니다야 합니다.. 내 연구주제는 중심이 있고 구체적인가?
강력한 연구 질문은 여러분의 방법론이나 테스트 절차가 주관적인 해석에 남겨진 것이 아니라 객관적인 결과를 도출할 수 있을 정도로 구체적이어야 합니다. 개방형 연구 질문이나 일반 주제와 관련된 질문은 연구의 결과와 목표 사이에 연결을 애매하게 만들 수 있습니다.
강력한 연구 질문은 여러분의 방법론이나 테스트 절차가 주관적인 해석에 남겨진 것이 아니라 객관적인 결과를 도출할 수 있을 정도로 구체적이어야 합니다. 개방형 연구 질문이나 일반 주제와 관련된 질문은 연구의 결과와 목표 사이에 연결을 애매하게 만들 수 있습니다. 내 연구 질문이 적당히 복잡한가?
연구의 결과는 학문적 연구를 보증할 수 있도록 결과적이고 실질적이어야 합니다. 단순히 과학적인 합의를 강화하거나 지지하는 것은 불필요하며 대부분의 저널에서 좋은 반응을 얻지 못할 것입니다.
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