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Denken Sie an etwas Seltsames und Unerklärliches in Ihrem Leben. Vielleicht bekommen Sie Kopfschmerzen, bevor es regnet, oder vielleicht denken Sie, dass Ihre Lieblingssportmannschaft gewinnt, wenn Sie eine bestimmte Farbe tragen. Wenn Sie sehen wollten, ob dies nur Zufälle oder wissenschaftliche Fakten sind, würden Sie eine Hypothese aufstellen und dann ein Experiment erstellen, um zu sehen, ob diese Hypothese wahr ist oder nicht.

Aber was ist überhaupt eine Hypothese? Wenn Sie sich nicht sicher sind, was eine Hypothese ist – oder wie man sie testet!–du bist am richtigen Ort. In diesem Artikel erfahren Sie alles, was Sie über Hypothesen wissen müssen, einschließlich:

• Definition des Begriffs „Hypothese“
• Bereitstellung von Hypothesenbeispielen
• Geben Sie Tipps zum Schreiben Ihrer eigenen Hypothese

Also fangen wir an!

Bei einer Hypothese geht es darum, eine Frage zu stellen.

Was ist eine Hypothese?

Merriam Webster definiert eine Hypothese als „eine Annahme oder ein Zugeständnis, das um des Arguments willen gemacht wird.“ Mit anderen Worten, eine Hypothese ist eine fundierte Vermutung. Wissenschaftler machen eine vernünftige Annahme – oder eine Hypothese – und entwerfen dann ein Experiment, um zu testen, ob es wahr ist oder nicht. Denken Sie daran, dass in der Wissenschaft eine Hypothese überprüfbar sein sollte. Sie müssen in der Lage sein, ein Experiment zu entwerfen, das Ihre Hypothese testet, damit sie gültig ist.

Wie Sie aus dieser Aussage entnehmen können, ist es leicht, eine schlechte Hypothese aufzustellen. Aber wenn Sie ein Experiment durchführen, ist es noch wichtiger, dass Ihre Vermutungen gut sind…schließlich verbringst du Zeit (und vielleicht Geld!), um mehr über Ihre Beobachtung herauszufinden. Deshalb bezeichnen wir eine Hypothese als fundierte Vermutung – gute Hypothesen basieren auf vorhandenen Daten und Forschungen, um sie so fundiert wie möglich zu machen.

Hypothesen sind ein Teil der sogenannten wissenschaftlichen Methode. Jedes (gute) Experiment oder jede Studie basiert auf der wissenschaftlichen Methode. Die wissenschaftliche Methode gibt den Experimenten Ordnung und Struktur und stellt sicher, dass Störungen durch Wissenschaftler oder äußere Einflüsse die Ergebnisse nicht verzerren. Es ist wichtig, dass Sie die Konzepte der wissenschaftlichen Methode verstehen, bevor Sie Ihr eigenes Experiment durchführen. Obwohl es unter Wissenschaftlern variieren kann, besteht die wissenschaftliche Methode im Allgemeinen aus sechs Schritten (in der Reihenfolge):

• Beobachtung
• Fragen stellen
• Hypothese aufstellen
• Experiment
• Daten analysieren
• Ergebnisse kommunizieren

Sie werden feststellen, dass die Hypothese bei der Durchführung eines Experiments ziemlich früh auftaucht. Das liegt daran, dass Experimente am besten funktionieren, wenn sie versuchen, eine bestimmte Frage zu beantworten. Und Sie können kein Experiment durchführen, bis Sie wissen, was Sie beweisen wollen!

Unabhängige und abhängige Variablen

Nachdem Sie Ihre Forschung durchgeführt haben, sind Sie bereit für einen weiteren wichtigen Schritt bei der Bildung Ihrer Hypothese: variablen identifizieren. Variablen sind im Grunde jeder Faktor, der das Ergebnis Ihres Experiments beeinflussen könnte. Variablen müssen messbar sein und sich auf das zu untersuchende Thema beziehen.

Es gibt zwei Arten von Variablen: unabhängige Variablen und abhängige Variablen. Unabhängige Variablen bleiben konstant. Zum Beispiel ist das Alter eine unabhängige Variable; Es wird gleich bleiben, und Forscher können verschiedene Altersgruppen betrachten, um zu sehen, ob es einen Einfluss auf die abhängige Variable hat.

Apropos abhängige Variablen…abhängige Variablen unterliegen dem Einfluss der unabhängigen Variablen, was bedeutet, dass sie nicht konstant sind. Angenommen, Sie möchten testen, ob das Alter einer Person beeinflusst, wie viel Schlaf sie benötigt. In diesem Fall ist die unabhängige Variable das Alter (wie oben erwähnt) und die abhängige Variable ist, wie viel Schlaf eine Person bekommt.

Variablen sind entscheidend für das Schreiben Ihrer Hypothese. Sie müssen in der Lage sein zu identifizieren, welche Variable welche ist, da sowohl die unabhängigen als auch die abhängigen Variablen in Ihre Hypothese geschrieben werden. Zum Beispiel könnte in einer Studie über Bewegung die unabhängige Variable die Geschwindigkeit sein, mit der die Befragten dreißig Minuten laufen, und die abhängige Variable wäre ihre Herzfrequenz. In Ihrer Studie und in Ihrer Hypothese versuchen Sie, die Beziehung zwischen den beiden Variablen zu verstehen.

Elemente einer guten Hypothese

Die besten Hypothesen beginnen mit den richtigen Fragen. Wenn Sie beispielsweise beobachtet haben, dass das Gras grüner ist, wenn es zweimal pro Woche regnet, können Sie fragen, um welche Art von Gras es sich handelt, in welcher Höhe es sich befindet und ob das Gras auf der anderen Straßenseite auf Regen reagiert die gleiche Weise. Jede dieser Fragen könnte das Rückgrat von Experimenten werden, um zu testen, warum das Gras grüner wird, wenn es ziemlich häufig regnet.

Wenn Sie mehr Fragen zu Ihrer ersten Beobachtung stellen, stellen Sie sicher, dass Sie auch mehr Beobachtungen machen. Wenn es zwei Wochen lang nicht regnet und das Gras immer noch grün aussieht, ist dies eine wichtige Beobachtung, die Ihre Hypothese beeinflussen könnte. Sie werden während Ihres gesamten Experiments weiter beobachten, aber bis die Hypothese endgültig ist, sollte jede Beobachtung notiert werden.

Schließlich sollten Sie die Sekundärforschung konsultieren, bevor Sie Ihre Hypothese schreiben. Sekundärforschung besteht aus Ergebnissen, die von anderen Personen gefunden und veröffentlicht wurden. In der Regel finden Sie diese Informationen online oder in Ihrer Bibliothek. Stellen Sie außerdem sicher, dass die Forschung, die Sie finden, glaubwürdig ist und sich auf Ihr Thema bezieht. Wenn Sie die Korrelation zwischen Regen und Graswachstum studieren, würde es Ihnen helfen, Regenmuster in den letzten zwanzig Jahren für Ihre Grafschaft zu erforschen, veröffentlicht von einem lokalen landwirtschaftlichen Verband. Sie sollten auch die in Ihrer Region üblichen Grasarten untersuchen, die Art des Grases in Ihrem Rasen, und ob jemand anderes Experimente zu Ihrer Hypothese durchgeführt hat. Stellen Sie außerdem sicher, dass Sie die Qualität Ihrer Forschung überprüfen. Untersuchungen eines Mittelschülers darüber, welche Mineralien im Regenwasser enthalten sind, wären weniger nützlich als ein von einer örtlichen Universität veröffentlichter Artikel.

Das Schreiben einer guten Hypothese erfordert mehr als nur Bleistift und Papier!

Schreiben Sie Ihre Hypothese

Sobald Sie alle oben genannten Faktoren berücksichtigt haben, können Sie mit dem Schreiben Ihrer Hypothese beginnen. Hypothesen nehmen normalerweise eine bestimmte Form an, wenn sie in einem Forschungsbericht geschrieben werden.

Wenn Sie Ihre Hypothesenaussage einkochen, schreiben Sie Ihre beste Vermutung auf und nicht die vorliegende Frage. Dies bedeutet, dass Ihre Aussage so geschrieben werden sollte, als wäre sie bereits Tatsache, obwohl Sie sie einfach testen.

Der Grund dafür ist, dass Sie nach Abschluss Ihrer Studie entweder Ihre Wenn-Dann- oder Ihre Nullhypothese akzeptieren oder ablehnen. Alle Hypothesentestbeispiele sollten messbar sein und bestätigt oder abgelehnt werden können. Sie können keine Frage bestätigen, nur eine Aussage!

In der Tat, Sie kommen mit Hypothese Beispiele die ganze Zeit! Wenn Sie zum Beispiel das Ergebnis eines Basketballspiels erraten, sagen Sie nicht: „Wird die Miami Heat die Boston Celtics schlagen?“ aber stattdessen denke ich, dass die Miami Heat die Boston Celtics schlagen werden.“ Du sagst es so, als ob es bereits wahr wäre, auch wenn sich herausstellt, dass du falsch liegst. Sie tun dasselbe, wenn Sie Ihre Hypothese schreiben.

Denken Sie außerdem daran, dass Hypothesen von sehr spezifisch bis sehr breit reichen können. Diese Hypothesen können spezifisch sein, aber wenn Ihre Hypothesentestbeispiele ein breites Spektrum von Ursachen und Wirkungen beinhalten, kann Ihre Hypothese auch breit sein.

Die zwei Arten von Hypothesen

Nachdem Sie nun verstanden haben, was in einer Hypothese steckt, ist es an der Zeit, die beiden häufigsten Arten von Hypothesen genauer zu betrachten: die Wenn-Dann-Hypothese und die Nullhypothese.

# 1: Wenn-Dann-Hypothesen

Zuallererst folgen if-Then-Hypothesen typischerweise dieser Formel:

Wenn ____ passiert, dann wird ____ passieren.

Das Ziel dieser Art von Hypothese ist es, die kausale Beziehung zwischen der unabhängigen und der abhängigen Variablen zu testen. Es ist ziemlich einfach, und jede Hypothese kann variieren, wie detailliert sie sein kann. Mit unseren täglichen Vorhersagen erstellen wir ständig Wenn-Dann-Hypothesen. Hier sind einige Beispiele für Hypothesen, die eine Wenn-Dann-Struktur aus dem täglichen Leben verwenden:

In jeder dieser Situationen machen Sie eine Vermutung darüber, wie sich eine unabhängige Variable (Schlaf, Zeit oder Lernen) auf eine abhängige Variable auswirkt (die Menge an Arbeit, die Sie tun können, rechtzeitig zu einer Party zu kommen oder bessere Noten zu bekommen).

Sie fragen sich vielleicht immer noch: „Was ist ein Beispiel für eine Hypothese, die in der wissenschaftlichen Forschung verwendet wird?“ Nehmen Sie eines der Hypothesenbeispiele aus einer realen Studie darüber, ob der Einsatz von Technologie vor dem Schlafengehen das Schlafverhalten von Kindern beeinflusst. Die Hypothese lautet:

„Wir stellten die Hypothese auf, dass eine erhöhte Bildschirmzeit auf Tablet- und Telefonbasis vor dem Schlafengehen umgekehrt mit der Schlafqualität und der Aufmerksamkeit des Kindes korreliert.“

Es sieht vielleicht nicht so aus, aber dies ist eine if-Then-Anweisung. Die Forscher sagten im Grunde: „Wenn Kinder mehr Bildschirmnutzung vor dem Schlafengehen haben, dann wird ihre Qualität des Schlafes und der Aufmerksamkeit schlechter sein.“ Die Schlafqualität und Aufmerksamkeit sind die abhängigen Variablen und die Bildschirmnutzung ist die unabhängige Variable. (Normalerweise kommt die unabhängige Variable nach dem „wenn“ und die abhängige Variable nach dem „dann“, da es die unabhängige Variable ist, die die abhängige Variable beeinflusst.) Dies ist ein hervorragendes Beispiel dafür, wie flexibel Hypothesenaussagen sein können, solange die allgemeine Idee von „wenn-dann“ und die unabhängigen und abhängigen Variablen vorhanden sind.

# 2: Nullhypothesen

Ihre Wenn-Dann-Hypothese ist jedoch nicht die einzige, die erforderlich ist, um ein erfolgreiches Experiment abzuschließen. Sie benötigen auch eine Nullhypothese, um sie zu testen. In ihrer grundlegendsten Form ist die Nullhypothese das Gegenteil Ihrer Wenn-Dann-Hypothese. Wenn Sie Ihre Nullhypothese schreiben, schreiben Sie eine Hypothese, die darauf hindeutet, dass Ihre Vermutung nicht wahr ist und dass die unabhängigen und abhängigen Variablen keine Beziehung haben.

Eine Nullhypothese für die Handy- und Schlafstudie aus dem letzten Abschnitt könnte lauten:

„Wenn Kinder mehr Bildschirmnutzung vor dem Schlafengehen haben, wird ihre Schlafqualität und Aufmerksamkeit nicht schlechter sein.“

In diesem Fall ist dies eine Nullhypothese, weil es genau das Gegenteil der ursprünglichen These ist!

Umgekehrt, wenn Ihre Wenn-Dann-Hypothese vorschlägt, dass Ihre beiden Variablen keine Beziehung haben, dann würde Ihre Nullhypothese vorschlagen, dass es eine gibt. Stellen Sie sich also vor, es gibt eine Studie, die die Frage stellt: „Beeinflusst die Anzahl der Follower auf Instagram, wie lange die Nutzer mit der App verbringen?“ Die unabhängige Variable ist die Anzahl der Follower und die abhängige Variable ist die aufgewendete Zeit. Aber wenn Sie als Forscher nicht glauben, dass es einen Zusammenhang zwischen der Anzahl der Follower und der aufgewendeten Zeit gibt, könnten Sie eine Wenn-Dann-Hypothese schreiben, die lautet:

„Wenn Menschen viele Follower auf Instagram haben, verbringen sie nicht mehr Zeit mit der App als Menschen, die weniger haben.“

In diesem Fall deutet das if-then darauf hin, dass es keine Beziehung zwischen den Variablen gibt. In diesem Fall könnte eines der Nullhypothesebeispiele lauten:

„Wenn Menschen viele Follower auf Instagram haben, verbringen sie mehr Zeit mit der App als Menschen, die weniger haben.“

Sie testen dann sowohl die if-Then- als auch die Nullhypothese, um zu beurteilen, ob es eine Beziehung zwischen den Variablen gibt und wenn ja, wie viel von einer Beziehung.

4 Tipps zum Schreiben der besten Hypothese

Wenn Sie sich die Zeit nehmen, ein Experiment durchzuführen, sei es in der Schule oder alleine, sollten Sie sich auch die Zeit nehmen, um sicherzustellen, dass Ihre Hypothese gut ist. Die besten Hypothesen haben vier Hauptelemente gemeinsam: Plausibilität, definierte Konzepte, Beobachtbarkeit und allgemeine Erklärung.

#1: Plausibilität

Auf den ersten Blick mag diese Qualität einer Hypothese offensichtlich erscheinen. Wenn Ihre Hypothese plausibel ist, bedeutet dies, dass dies angesichts des Wissens über Wissenschaft und allgemeinen gesunden Menschenverstand möglich ist. Unwahrscheinliche Hypothesen sind jedoch häufiger als Sie vielleicht denken.

Stellen Sie sich vor, Sie studieren Gewichtszunahme und Fernsehgewohnheiten. Wenn Sie die Hypothese aufstellen, dass Menschen, die mehr als zwanzig Stunden pro Woche fernsehen, im Laufe eines Jahres zweihundert Pfund oder mehr zunehmen, ist dies möglicherweise unwahrscheinlich (obwohl dies möglicherweise möglich ist). Folglich kann uns der gesunde Menschenverstand die Ergebnisse der Studie mitteilen, bevor die Studie überhaupt beginnt.

Unwahrscheinliche Hypothesen widersprechen im Allgemeinen auch der Wissenschaft. Nehmen Sie dieses Hypothesenbeispiel:

„Wenn eine Person eine Zigarette pro Tag raucht, dann haben sie Lungen genauso gesund wie die durchschnittliche Person.“

Diese Hypothese ist offensichtlich falsch, da Studien immer wieder gezeigt haben, dass Zigaretten die Lungengesundheit negativ beeinflussen. Sie müssen darauf achten, dass Ihre Hypothesen Ihre eigene persönliche Meinung nicht mehr widerspiegeln als wissenschaftlich fundierte Erkenntnisse. Diese Plausibilität weist auf die Notwendigkeit der Forschung hin, bevor die Hypothese geschrieben wird, um sicherzustellen, dass Ihre Hypothese nicht bereits widerlegt wurde.

# 2: Definierte Konzepte

Je fortgeschrittener Sie in Ihren Studien sind, desto wahrscheinlicher ist es, dass die Begriffe, die Sie in Ihrer Hypothese verwenden, für ein begrenztes Wissen spezifisch sind. Eines der Beispiele für Hypothesentests könnte die Lesbarkeit von gedrucktem Text in Zeitungen sein, wo Sie Wörter wie „Kerning“ und „x-height“ verwenden können.“ Wenn Ihre Leser keinen Hintergrund im Grafikdesign haben, wissen sie wahrscheinlich nicht, was Sie mit diesen Begriffen meinen. Daher ist es wichtig, entweder zu schreiben, was sie in der Hypothese selbst oder im Bericht vor der Hypothese bedeuten.

Hier ist, was wir meinen. Welcher der folgenden Sätze macht für die gewöhnliche Person mehr Sinn?

Wenn das Kerning größer als der Durchschnitt ist, werden mehr Wörter pro Minute gelesen.

Wenn der Abstand zwischen den Buchstaben größer als der Durchschnitt ist, werden mehr Wörter pro Minute gelesen.

Für Leute, die Ihren Bericht lesen und keine Experten in Typografie sind, ist es hilfreich, einfach ein paar weitere Wörter hinzuzufügen, um genau zu klären, worum es bei dem Experiment geht. Es ist immer eine gute Idee, Ihre Forschung und Ergebnisse so zugänglich wie möglich zu machen.

Gute Hypothesen stellen sicher, dass Sie die Ergebnisse beobachten können.

# 3: Beobachtbarkeit

Um die Wahrheit oder Falschheit Ihrer Hypothese zu messen, müssen Sie in der Lage sein, Ihre Variablen und ihre Interaktion zu sehen. Wenn Ihre Hypothese zum Beispiel lautet, dass die Flugmuster von Satelliten die Stärke bestimmter Fernsehsignale beeinflussen, Sie jedoch kein Teleskop haben, um die Satelliten zu sehen, oder einen Fernseher, um die Signalstärke zu überwachen, können Sie Ihre Hypothese nicht richtig beobachten und können daher Ihre Studie nicht fortsetzen.

Einige Variablen mögen leicht zu beobachten sein, aber wenn Sie kein Messsystem haben, können Sie Ihre Hypothese nicht richtig beobachten. Hier ein Beispiel: wenn Sie mit der Wirkung gesunder Lebensmittel auf das allgemeine Glück experimentieren, aber keine Möglichkeit haben, zu überwachen und zu messen, was „allgemeines Glück“ bedeutet, spiegeln Ihre Ergebnisse nicht die Wahrheit wider. Die Überwachung, wie oft jemand einen ganzen Tag lang lächelt, ist nicht einigermaßen beobachtbar, aber die Teilnehmer auf einer Skala von eins bis zehn angeben zu lassen, wie glücklich sie sich fühlen, ist beobachtbarer.

Denken Sie beim Schreiben Ihrer Hypothese immer daran, wie Sie das Experiment ausführen.

#4: Verallgemeinerbarkeit

Vielleicht möchten Sie untersuchen, welche Farbe Ihre beste Freundin am häufigsten trägt, indem Sie die Farben beobachten und dokumentieren, die sie jeden Tag der Woche trägt. Dies könnte Spaß Informationen für sie und Sie zu wissen, aber über Sie zwei, es gibt nicht viele Menschen, die von diesem Experiment profitieren könnten. Wenn Sie ein Experiment starten, sollten Sie beachten, wie verallgemeinerbar Ihre Ergebnisse sein können, wenn sie bestätigt werden. Verallgemeinerbarkeit ist im Grunde, wie häufig ein bestimmtes Phänomen im Alltag anderer Menschen vorkommt.Angenommen, Sie stellen eine Frage zu den gesundheitlichen Vorteilen des Verzehrs eines Apfels für nur einen Tag, müssen Sie erkennen, dass das Experiment möglicherweise zu spezifisch ist, um hilfreich zu sein. Es hilft nicht, ein Phänomen zu erklären, das viele Menschen erleben. Wenn Sie mit einer zu spezifischen Hypothese konfrontiert sind, stellen Sie wieder die große Frage: Was möchten Sie wissen und was wird Ihrer Meinung nach zwischen Ihren beiden Variablen passieren?

Beispiele für Hypothesentests

Wir wissen, dass es schwierig sein kann, eine gute Hypothese zu schreiben, es sei denn, Sie haben einige gute Hypothesenbeispiele gesehen. Wir haben vier Hypothesenbeispiele aufgenommen, die auf erfundenen Experimenten basieren. Verwenden Sie diese als Vorlagen oder Startrampen, um Ihre eigenen Hypothesen aufzustellen.

Experiment #1: Studenten, die draußen studieren (eine Hypothese schreiben)

Sie sind Student an der PrepScholar University. Wenn Sie auf dem Campus herumlaufen, stellen Sie fest, dass bei Temperaturen über 60 Grad mehr Studenten im Quad studieren. Sie möchten wissen, wann Ihre Kommilitonen eher draußen studieren. Wie stellen Sie mit diesen Informationen die bestmögliche Hypothese auf?

Sie müssen daran denken, zusätzliche Beobachtungen zu machen und Sekundärforschung zu betreiben, bevor Sie Ihre Hypothese schreiben. Dabei stellen Sie fest, dass niemand draußen studiert, wenn es 75 Grad hat und es regnet. Studien, die zuvor zu diesem Thema durchgeführt wurden, legen nahe, dass die Schüler eher bei Temperaturen unter 85 Grad lernen. In diesem Sinne sind Sie zuversichtlich, dass Sie Ihre Variablen identifizieren und Ihre Hypothesen schreiben können:

If-then: „Wenn die Temperatur in Fahrenheit weniger als 60 Grad beträgt, werden deutlich weniger Schüler draußen lernen.“

Null: „Wenn die Temperatur in Fahrenheit weniger als 60 Grad beträgt, wird die gleiche Anzahl von Schülern draußen lernen wie bei mehr als 60 Grad.“

Diese Hypothesen sind plausibel, da die Temperaturen vernünftigerweise innerhalb der Grenzen des Möglichen liegen. Die Anzahl der Personen im Quad ist ebenfalls leicht zu beobachten. Es ist auch kein Phänomen, das nur für eine Person oder zu einer Zeit spezifisch ist, sondern kann ein Phänomen für eine breitere Gruppe von Menschen erklären.

Um dieses Experiment abzuschließen, wählen Sie den Monat Oktober, um das Quad zu beobachten. Jeden Tag (außer an den Tagen, an denen es regnet)von 3 bis 4 Uhr, wenn die meisten Klassen für den Tag freigegeben haben, beobachten Sie, wie viele Personen auf dem Quad sind. Sie messen, wie viele Leute kommen und wie viele gehen. Sie notieren auch die Temperatur zur vollen Stunde.

Nachdem Sie alle Ihre Beobachtungen aufgeschrieben und in ein Diagramm aufgenommen haben, stellen Sie fest, dass die meisten Schüler auf dem Quad lernen, wenn es draußen 70 Grad ist, und dass die Anzahl der Schüler stark sinkt, sobald die Temperatur 60 Grad oder darunter erreicht. In diesem Fall würde Ihr Forschungsbericht angeben, dass Sie Ihre erste Hypothese mit Ihren Ergebnissen akzeptieren oder „nicht ablehnen“ konnten.

Experiment #2: Der Cupcake-Laden (Ein einfaches Experiment)

Angenommen, Sie arbeiten in einer Bäckerei. Sie sind spezialisiert auf Cupcakes, und Sie machen nur zwei Farben Zuckerguss: gelb und lila. Sie möchten wissen, welche Art von Kunden eher welche Art von Cupcake kaufen, also richten Sie ein Experiment ein. Ihre unabhängige Variable ist das Geschlecht des Kunden und die abhängige Variable ist die Farbe des Zuckergusses. Was ist ein Beispiel für eine Hypothese, die die Frage dieser Studie beantworten könnte?

So könnten Ihre Hypothesen aussehen:

If-then: „Wenn das Geschlecht der Kunden weiblich ist, kaufen sie mehr gelbe Cupcakes als lila Cupcakes.“

Null: „Wenn das Geschlecht der Kunden weiblich ist, kaufen sie genauso wahrscheinlich lila Cupcakes wie gelbe Cupcakes.“

Dies ist ein ziemlich einfaches Experiment! Es besteht den Plausibilitätstest (es könnte leicht einen Unterschied geben), definierte Konzepte (daran ist nichts Kompliziertes!), Beobachtbarkeit (sowohl Farbe als auch Geschlecht können leicht beobachtet werden) und allgemeine Erklärung (dies würde Ihnen möglicherweise helfen, bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen).

Experiment #3: Hinterhof-Vogelfutterspender (Integration mehrerer Variablen und Ablehnung der Wenn-Dann-Hypothese)

Während Sie Ihren Hinterhof-Vogelfutterspender beobachteten, stellten Sie fest, dass an den Tagen, an denen Sie die Samenarten ändern, verschiedene Vögel kommen. Sie entscheiden, dass Sie mehr Kardinäle in Ihrem Garten sehen möchten, also entscheiden Sie, welche Art von Essen sie am besten mögen und richten ein Experiment ein. Eines Morgens bemerken Sie jedoch, dass, während einige Kardinäle anwesend sind, Blue Jays aus Ihrem mit Hirse gefüllten Hinterhof-Feeder essen. Sie entscheiden, dass Sie von allen anderen Vögeln die Blue Jays am wenigsten sehen möchten. Dies bedeutet, dass Sie mehr als eine Variable in Ihrer Hypothese haben. Ihre neuen Hypothesen könnten folgendermaßen aussehen:

If-then: „Wenn Sonnenblumenkerne in die Vogelhäuschen gegeben werden, werden mehr Kardinäle kommen als Blue Jays. Wenn Hirse in die Vogelhäuschen gelegt wird, kommen mehr Blauhäher als Kardinäle.“

Null: „Wenn entweder Sonnenblumenkerne oder Hirse in den Vogel gelegt werden, wird die gleiche Anzahl von Kardinälen und Blauhähern kommen.“

Durch einfache Beobachtung stellen Sie tatsächlich fest, dass Kardinäle so oft kommen wie Blaueichelhäher, wenn Sonnenblumenkerne oder Hirse im Vogelhäuschen sind. In diesem Fall würden Sie Ihre „Wenn-Dann“ -Hypothese ablehnen und Ihre Nullhypothese „nicht ablehnen“. Sie können Ihre erste Hypothese nicht akzeptieren, weil sie eindeutig nicht wahr ist. Stattdessen haben Sie festgestellt, dass es tatsächlich keine Beziehung zwischen Ihren verschiedenen Variablen gab. Folglich müssten Sie mehr Experimente mit verschiedenen Variablen durchführen, um festzustellen, ob sich die neuen Variablen auf die Ergebnisse auswirken.

Experiment #4: In-Class-Umfrage (einschließlich einer alternativen Hypothese)

Sie sind dabei, in einer Ihrer Klassen eine Rede über die Wichtigkeit von Aufmerksamkeit zu halten. Sie möchten diese Gelegenheit nutzen, um eine Hypothese zu testen, die Sie seit einiger Zeit haben:

Wenn-dann: Wenn Schüler in den ersten beiden Reihen des Klassenzimmers sitzen, hören sie besser zu als Schüler, die dies nicht tun.

Null: Wenn Schüler in den ersten beiden Reihen des Klassenzimmers sitzen, hören sie nicht besser oder schlechter zu als Schüler, die dies nicht tun.

Sie halten Ihre Rede und fragen dann Ihren Lehrer, ob Sie eine kurze Umfrage an die Klasse verteilen können. In der Umfrage haben Sie Fragen zu einigen der Themen aufgenommen, über die Sie gesprochen haben. Wenn Sie die Ergebnisse zurückerhalten, sind Sie überrascht zu sehen, dass die Schüler in den ersten beiden Reihen nicht nur nicht besser aufpassen, sondern auch schlechter abschneiden als Schüler in anderen Teilen des Klassenzimmers! Hier sind sowohl Ihre Wenn-Dann- als auch Ihre Nullhypothese nicht repräsentativ für Ihre Ergebnisse. Was machen Sie?In diesem Fall lehnen Sie sowohl Ihre Wenn-Dann- als auch Ihre Nullhypothese ab und erstellen stattdessen eine alternative Hypothese. Diese Art von Hypothese wird in dem seltenen Fall verwendet, dass keine Ihrer Hypothesen Ihre Ergebnisse erfassen kann. Jetzt können Sie das Gelernte nutzen, um neue Hypothesen zu entwerfen und erneut zu testen!

Key Takeaways: Hypothesenschreiben

Je komfortabler Sie mit dem Schreiben von Hypothesen werden, desto besser werden sie. Die Struktur der Hypothesen ist flexibel und muss möglicherweise geändert werden, je nachdem, welches Thema Sie studieren. Das Wichtigste, woran Sie sich erinnern sollten, ist der Zweck Ihrer Hypothese und der Unterschied zwischen dem Wenn-Dann und der Null. Von dort aus sollten Sie bei der Bildung Ihrer Hypothese ständig Fragen stellen, Beobachtungen machen, Sekundärforschung betreiben und Ihre Variablen berücksichtigen. Nachdem Sie Ihre Hypothese geschrieben haben, bearbeiten Sie sie so, dass sie plausibel, klar definiert, beobachtbar und hilfreich bei der Erklärung eines allgemeinen Phänomens ist.

Das Schreiben einer Hypothese ist etwas, das jeder, von Grundschulkindern, die an einer Wissenschaftsmesse teilnehmen, bis hin zu professionellen Wissenschaftlern in einem Labor, wissen muss. Hypothesen sind in Experimenten und bei der ordnungsgemäßen Ausführung der wissenschaftlichen Methode von entscheidender Bedeutung. Wenn es richtig gemacht wird, werden Hypothesen Ihre Studien für den Erfolg einrichten und Ihnen helfen, die Welt ein wenig besser zu verstehen, ein Experiment nach dem anderen.

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Ashley Robinson

Über den Autor

Ashley Sufflé Robinson promovierte in englischer Literatur des 19.Jahrhunderts. Als Content Writer für PrepScholar ist Ashley leidenschaftlich daran interessiert, College-Studenten die detaillierten Informationen zu geben, die sie benötigen, um in die Schule ihrer Träume zu gelangen.