1. 什么是学术论文中的假设（hypothesis）？

假设是试图解释现实世界中的现象或变量之间关系的一种推测。

假设又被称为有根据的猜测，说的就是假设通常是而且应当是基于过去的观察、现有的理论、科学的证据、正确的逻辑等得出的推测，而不是凭空杜撰出来的猜想。

另外，假设也不是预测（prediction）。预测实际是、而且应当是为了验证假设而产生的活动。

例如，我们有一个预测——“KLF2基因敲除的小鼠会出现心脏发育缺陷”，我们准备通过测试来验证这个预测。导出这一预测的假设实际上是“KLF2基因的产物与小鼠心血管系统的发育有关”。

这里大家能够看出假设和预测之间的微妙差别，而这种差别有时确实让人搞不清楚究竟哪个是哪个。至少从这个例子中可以看出，假设只是陈述两个事物之间存在关联，而预测则是陈述事物发展的某种后果。在提出这句假设时，需要基于某种观察依据，比如具有较低水平的KLF2基因编码的小鼠似乎有心脏问题。这时，就可以提出假设了。然后，基于这个假设，人们可以进一步推断，如果在这种特殊基因不能正常发挥作用的老鼠身上是无法发育出正常的心血管系统的——这种话就变成了预测，而不再只是假设。

那么，学术假设看起来是具有一种比学术预测地位更高的科学理论高度，人们可能会问，预测是不是假设的进一步推理结果或派生子集呢？预测与假设之间，到底是什么样的关系呢？

在回答这些问题之前，先来看一下假设在科学研究方法上的理论阐释。

提出假设和检验假设是科研方法中的两个重要活动。学术假设的两个特征是可证伪性（即哲学家卡尔·波普尔Karl Popper于1934年提出的评价标准）和可测试性。如果无法用实验测试或分析计算来确定一个想法是否正确，那么这个想法就不能上升为一个假设，只能说是一个想法（idea）——注意这里用词的微妙。

学术假设包括很多不同的类型，而且并不是所有的学术研究工作都需要提出假设或假说。但是，如果提出了假设，那么关于假设的从头到尾的全套任务则需包括以下五点：

（1）检查现有的科学证据和理论；

（2）提出假设；

（3）根据假设做出某种预测；

（4）设计实验测试或计算分析检验预测的真伪；

（5）得出关于预测和假设的结论。

假设既是整个研究工作的种子，也代表研究工作的理论体系高度。它提供学术理论的生长发展基础，并创立学术流派——假设在很多时候是论文中最重要的一句话或一条理论。

2. 学术假设的类型

学术假设可以很简单，比如描述一个自变量与一个因变量之间的关系。这里说的自变量是能够观察到变化或能够被操控改变的变量。因变量是受影响而发生变化的变量。如果自变量或因变量都不止一个，那么假设就比较复杂。另外，不同种类的关系还会使假设属于不同的种类，例如因果关系假设。我们通常感兴趣的是所谓的“零假设（null hypothesis）”和与之相对的“备择假设（alternative hypothesis）”。零假设在先，备择假设在后。实际上，人们最关心的是备择假设。因此，下面先讨论备择假设。

• 备择假设（Alternative Hypothesis）

如果需要预测两个变量之间的关系，那么描述这种关系的假设就是备择假设，记作H1。检验假设的目的是提供足够的证据支持备择假设，而不是证明这种关系不存在。备择假设通常就是研究工作的学术假设理论。它通常基于文献研究、过去的观察和已有的理论。

• 零假设（Null Hypothesis）

如果一个假设陈述在变量之间没有关联，就称为零假设，记作H0。根据研究结果，需要在备择假设和零假设之间选择其一，即如果发现预测是正确的，则拒绝零假设而接受备择假设。否则，零假设就是正确的，这时需要拒绝备择假设。

• 定向假设（Directional Hypothesis）

由于零假设说的是变量之间不存在任何关联，那么就谈不上变量朝着哪个方向变化，因此零假设是无方向的。相比之下，备择假设则可以根据观察到的变量之间的关系确定一个变化方向，这就称为定向假设，也称为单侧假设（one-tailed hypothesis）。例如，某种蛋白质水平较高的老鼠比蛋白质水平较低的老鼠更为活跃。另一个定向单侧备择假设的例子如下：H1——在重要考试前参加私教培训对提高成绩有积极影响。对应的零假设可以表达为：H0——在重要考试前参加私教培训对提高成绩没有影响。

• 非方向性假设（Nondirectional Hypothesis）

当假设不指定变量的任何变化方向而仅说明在变量之间存在某种关系时，这种假设就称为非方向性假设，又称双尾假设（two-tailed hypothesis）。例如，在新药研究中，实验室的体外实验显示该药物对治疗某种病症（如焦虑症）产生积极影响，但是并不能肯定它在动物模型中也会产生相同的积极影响，也无法确定它是否会产生负面影响而增加焦虑水平。那么，可以这样陈述非方向性假设：H1——仅经过实验室测试的药物在患有焦虑症的小鼠模型中会影响焦虑水平。对应的零假设为：H0——在患有焦虑症的小鼠模型中，仅经过实验室测试的药物对焦虑水平没有影响。

3. 撰写学术假设的步骤

在论文中撰写学术假设需要包括以下几步。

第1步

根据既往研究提出一个问题。科研工作总是以提问发端。提问不能天马行空、不着边际，而必须考虑过去的文献在这个问题上已经积累了哪些知识。例如，如果你想调查养宠物的人是否比不养宠物的人更加快乐，那你应该先搜索一下文献，找出人们做过哪些研究。这时，你会意识到有相当多的研究表明，快乐感与养宠物之间是存在关系的。甚至会有研究表明，养狗比养猫对人更有好处！当你看到这篇研究文献时，你便会开始发问：“是什么让养狗的人比养猫的人更快乐呢？”这时，你就提出了一个有效的科学问题。然后，进入第二步，去寻找这个问题的答案。

第2步

回答你自己提出的问题，构造强有力的学术假设。这时，仍然既不能凭空捏造，也不能重复或忽视别人已经做过的研究。以关于猫狗比较的研究为例，你可能发现过去的大多数研究工作都是基于性格、心理健康程度和生活满意度的问卷调查。你还没有找到任何关于心理或身体健康方面的测试数据。因此，你决定大胆断言，提出一个经过深思熟虑的学术假设——狗主人的生活方式（包括每天遛狗几次，参加诸如敏捷性比赛等有趣而健康的活动，带狗旅行等）与他们的快乐感有关。因此，你可以构造这样一个学术假设，来回答自己在第1步提出的问题：“养狗的人比养猫的人更快乐，这与养狗的人参与的宠物活动有关”。

现在，需要验证这个学术假设是否满足在本文开头介绍的那两个要求：可证伪性和可测试性。如果一个学术假设既不能被证明是错误的，也无法测试验证，那么它就谈不上是一个学术假设。在上例中，我们可以测试发现，拥有一只狗但不参与任何宠物活动，相比于拥有一只狗并与它一起玩耍、奔跑或旅行，究竟哪种生活方式会导致更少的快乐感。

第3步

定义变量并预测影响。由于学术假设是可以被检验的，因此需要定义相关变量，设计实验测试或分析计算，进行准确的预测。例如，你决定研究狗主人的行为，请他们填写调查问卷，了解他们的生活方式和生活满意度，就像其他调查性研究所做的那样。然后，你可以将一组活跃的狗主人与一组不活跃的狗主人进行对比。或者，你还可以设计实施干预狗主人活动水平的实验，以便研究这种干预行为所产生的影响。例如，你可以邀请狗主人到实验室来，对成组的具有相似生活方式的受试者进行行为干预，改变他们的生活方式，包括针对比较慵懒的狗主人开设敏捷度练习课程，而针对非常活跃的狗主人则在一段时间内压制他们的娱乐活动。然后，在干预前后分别评估他们的快乐感水平。在这些实验中，自变量是与狗进行娱乐活动的参与度，而因变量是快乐感。

4. 科学假设的例子

下表展示一些写得比较好的和写得比较差的学术假设的例子。

写得比较好的学术假设例子

写得比较坏的学术假设例子

5. 撰写学术假设的技巧

正确构造学术假设和开展预测包括以下四项举措：（1）调查现有证据；（2）提出一个假设；（3）做出一个预测；（4）设计一个实验进行验证。

例如，关于上述养狗与快乐感之间的关系，可以这样开展研究：（1）虽然研究表明养狗的人比养猫的人更加快乐，但是过去的研究并没有揭示原因。（2）假设狗主人与宠物一起参与活动是造成快乐感较强的原因，因为很多狗主人都乐于参与宠物活动，而猫主人则很少参与。（3）我们预测，阻止非常活跃的狗主人在一段时间内参与宠物活动会导致快乐感减少，而鼓励不活跃的狗主人参与宠物活动会导致快乐感增强。（4）为了测试这个预测，我们邀请狗主人到实验室来，通过问卷评估其精神和情绪健康状况，然后将他们分为活跃和不活跃的两组受试者，具体取决于某些评判标准（此处略去）。

需要注意的是，“我们假设（we hypothesize）”这个词只能用于假设（hypothesis），而不能用于实验预测（prediction）；而“would”或“if – then”这种词汇只能用于预测，而不能用于假设。如果在假设中用“would”这种词去陈述某件事可能会影响另一件事，那么听起来就像是你自己都没有足够的信心做出这样的假设陈述，那就更不能指望读者会坚信你的假设。

因此，在撰写学术假设时，需要使用一般现在时，而不应使用带有不确定性的情态动词（例如may、might、could）。同样地，当解释研究工作的含义或在论文的结论部分描述预测结果时，不要使用“我们假设”（we hypothesize）这种话。

许多论文的作者可能不太在意这些微妙的用词差别。但是，需要注意的是，于细微处见功夫，在陈述学术假设的整套工作中用词缜密，不仅能够帮助读者准确理解论文，而且能够使那些苛刻的审稿人找不到什么理由来挑剔你的论文。

6. 依靠专业的英语编辑完善论文语言品质

撰写强有力的学术假设是建立学术理论的基础。英文语言的表达也同样重要。

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