论⽂书写学习笔记之论⽂研究假设
论⽂研究假设
“研究假设（hypothesis）”，特别重要，它连接了理论和数据，是贯穿⼀篇⽂章的黄⾦线。读⼀篇实证⽂章的时候，哪怕什么都没看懂，也要把研究假设看懂了，看懂了研究假设也就明⽩了这篇⽂章主要是要⼲嘛。
为什么？
研究假设的本质：⼀种对于某个问题答案的未经证实的猜测。其实这世界上所有对答案的探索过程都⼀定要经过“假设”这个过程，当我们给出的某个答案还未经证实，那不就是⼀种“假设”吗？只不过有很多时候这个假设的过程是隐性的、短暂的、⽆需被单独列出的、或者不被⼈意识到的。
⽽科学研究不同，科学研究⾥⾯，你需要严谨和明确的把你要研究的东西明晃晃的亮出来，你需要清清楚楚的分清什么是fact（事实）什么是opinion (观念），什么是hypothesis（假设）什么是tested finding （经证实的发现）, 为此你需要把你的研究假设⼀是⼀⼆是⼆的写出来在⽂章⾥，⽽且你需要尽量表达到位、⽤词准确，因为只有这样别⼈才能知道你后续验证数据的过程做的有没有道理、所设计的⽅法合不合适、分析结果能不能验证你的假设。所以在实证研究中，我们也就看见了“Hypothesis 1..”,
“Hypothesis 2…” 这样的专属于学术研究的东西。
在实证研究中⼀定要亮出研究假设是为了以下⼏个⽬的：
1. 告诉别⼈你这篇⽂章要关注的主题是什么（⽐如，” 喝咖啡喝的越多，⼩⽩的头越疼” 这个假设能清楚的告诉别⼈我要关注的
是“为什么⼩⽩头疼”）；
2. 告诉别⼈你有⼀些别⼈没想到的能解释这个问题的想法或“变量”（⽐如“喝咖啡”和“睡得晚”就是解释变量）；
3. 告诉别⼈你在研究中关注的⾃变量和因变量分别是什么；
4. 告诉别⼈假设⾃变量和因变量两者是怎样的关系（⽐如正相关、负相关、⾮线性相关等等）。
定义研究假设？
1. 只讨论了⼀个变量的假设并不是研究假设。⽐如，“明天天⽓会变暖”---这⾥⾯只有⼀个变量，就是“天⽓”，它没有提出两个变
variable怎么记
量之间的关系，变暖这个事情是天⽓的特征值(value)，⽽不是variable;
2. 研究假设⾥⾯要提出⾃变量和因变量的关系，将⾃变量和因变量进⾏“联结”。⽐如，“明天天⽓会变暖，明天湿度会特别⼤”----
这⾥⾯确实出现了两个变量，然⽽并没有联结⼆者的关系，没有⽤⾃变量去解释因变量，所以也不是好的研究假设；
3. 好的研究假设⾥不能只说两个东西相关，还要说他们是怎么相关的。-----⽐如随着⼀个变量的增长另⼀个也增长，这叫正相关；随
着⼀个增长另⼀个下降，这叫负相关。
4. 研究假设必须可以验证。⽐如，“喝咖啡越多头越疼”就可以验证；“喝咖啡越多⼈就越通灵”就⽆法验证 （⾄少现在科学界⽆法
验证）。
研究假设的核⼼是解释“⾃变量与因变量的关系”
⾃变量与因变量？
Independent Variable : variable是变量的意思，independent是不依赖的意思，所以independent variable就是谁都不依赖的变量——我⾃⼰变我⾃⼰的，不管别⼈变不变，其它变量决定不了我（很任性的）——中⽂就叫“⾃变量”了, 其实直译过来就是“不依赖别⼈的变量”。
Dependent Variable: 再次顾名思义，它需要依赖，需要依赖什么呢？依赖其它变量来变化，否则它⾃⼰不知道该怎么变。那具体依赖谁呢？依赖“independent variable”的变化。Independent variable⼀变，dependent variable⼀定跟着变，因为它天⽣就需要依赖才能存在啊。——中⽂⾥把它叫做了“因变量”，因着别的变量才知道⾃⼰是怎么变，然⽽英⽂名直译过来它应该叫“依赖别⼈的变量”吧？
在验证两个变量之间关系的时候，研究者总是试图通过改变和调试⾃变量(IV)，来观测因变量(DV)的变化——因为如果因变量随着⾃变量的变化⽽变化，那么就说明两者是相关的；⾄于是如何相关的，则需要进⼀步利⽤不同的统计模型来做出判断。
下图展⽰了研究假设中IV和DV的关系：
⼀个好的研究假设？
读别⼈⽂献的时候我们应该培养：

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