좋은 연구 가설을 세우는 방법

가설이란?

가설(hypothesis)은 검증할 수 있도록 논증을 목적으로 제안하는 가정이나 아이디어입니다. 가설은 연구자가 예상하는 연구 결과에 대한 정확하고 검증 가능한 진술입니다.  일반적으로 가설은 두 변수의 관계에 대한 제안을 포함합니다. 이 두 가지 변수는 독립 변수(independent variable, 연구원이 변경하는 것)와 종속 변수(dependent variable, 연구에서 측정하는 것)입니다.

연구 가설이란?

연구 가설(research hypothesis)은 연구 질문을 소개하고 예상 결과를 제안하는 진술입니다. 이는 과학 실험의 기초를 형성하는 과학적 방법의 필수 요소입니다. 따라서 연구 가설은 신중하고 철저하게 세워야 합니다. 가설 구성의 사소한 결함이라도 추후 실험에 부정적인 영향을 미칠 수 있기 때문입니다. 연구 가설은 귀무 가설(null hypothesis)과 대립 가설(alternative hypothesis)의 두 가지 형태로 작성하는 것이 관습입니다. 대립 가설은 조사 방법이 실험일 경우 실험 가설(experiment hypothesis)라고 부릅니다.

좋은 연구 가설이 갖추어야 할 요건

가설은 구체적이어야 하기에, 연구에서 일어날 것으로 예상되는 결과에 대해 검증 가능한 예측을 갖추어야 합니다. 이론을 기반으로 하여 기출판 연구에서 가설을 도출하는 것을 고려해 볼 만합니다.

좋은 연구 가설을 세우려면 단순한 추측 이상의 노력이 필요합니다. 특히, 배경 조사를 통해 좀 더 멀리까지 탐구할 수 있는 질문을 시작점으로 삼아볼 수 있겠습니다.

좋은 연구 가설을 세우려면 스스로에게 다음과 같은 질문을 해봐야 합니다.

1. 언어가 명확하고 집중되어 있습니까?
2. 가설과 연구 주제는 어떤 관계입니까?
3. 가설을 검증할 수 있습니까? 그렇다고 한다면 어떻게 검증할 수 있습니까?
4. 본인이 탐구해 보고 싶은 가능한 설명은 무엇입니까?
5. 가설에 독립 변수와 종속 변수가 모두 포함되어 있습니까?
6. 윤리적 기준을 저해하지 않는 범위에서 변수를 조작할 수 있습니까?
7. 연구가 관계와 결과를 예측하고 있습니까?
8. 연구가 (장황하지 않고) 단순 간결합니까?
9. 모호하거나 독자의 지식을 가정하지 않고 명확합니까?
10. 연구가 관찰 가능하며 결과를 검증할 수 있습니까?
11. 가설이 연구 질문이나 문제와 관련이 있고 구체적입니까?

위에서 나열한 질문을 체크리스트로 사용하여 가설이 견고한 기초를 기반으로 하는지 여부를 확인할 수 있습니다. 이 질문들은 또한 가설의 약점을 파악하고 필요한 경우 수정하는 작업에도 도움이 될 수 있습니다.

효과적인 연구 가설을 세우는 방법

검증 가능한 가설은 그저 단순한 진술이 아닙니다. 오히려 상당히 복합적인 진술로, 해당 실험의 의도와 가능한 결과를 명확하게 소개해야 합니다. 설득력 있는 가설을 세울 때는 다음과 같은 중요 사항 몇 가지를 고려해야 합니다.

1. 해결하고자 하는 문제를 기술

가설이 실험의 주제와 초점을 명확하게 정의하고 있는지 확인하세요.

2. 가설을 if-then 문 형태로 작성

이러한 템플릿을 따르면 특정 조치를 취할 때 특정 결과를 예측할 수 있습니다.

3. 변수 정의

독립 변수는 조작, 제어 또는 변경되는 변수입니다. 독립 변수는 연구의 다른 요인과 분리되어 있습니다.

종속 변수는 이름에서 알 수 있듯이 연구의 다른 요인에 따라 달라지는 변수입니다. 종속 변수는 독립 변수의 변화에 영향을 받습니다.

연구 가설은 다음과 같은 7가지 범주로 분류할 수 있습니다.

1. 단순 가설(Simple Hypothesis)

단일 종속 변수와 단일 독립 변수 사이의 관계를 예측합니다.

2. 복합 가설(Complex Hypothesis)

둘 이상의 독립 변수와 종속 변수 사이의 관계를 예측합니다.

3. 방향성 가설(Directional Hypothesis)

변수 간의 관계를 결정하기 위해 따라야 할 예상 방향을 구체적으로 지정하며, 이론에서 파생되는 가설입니다. 이는 특정 결과에 대한 연구자의 지적 헌신을 보여주기도 합니다.

4. 무방향성 가설(Non-directional Hypothesis)

이 가설은 두 변수 간 관계의 정확한 방향이나 특성을 예측하지 않습니다. 관련된 이론이 없거나 결과가 이전 연구와 모순될 때 비방향성 가설을 사용합니다.

5. 연관 가설(Associative Hypothesis)과 인과적 가설(Causal Hypothesis)

연관 가설은 변수 간의 상호의존성을 정의합니다. 한 변수가 바뀌면 다른 변수도 바뀝니다. 한편, 인과적 가설은 독립 변수의 조작이 종속 변수에 미치는 영향을 제시합니다.

6. 귀무 가설(Null Hypothesis)

귀무 가설은 두 변수 사이에 관계가 없다는 연구자의 발견 내용을 뒷받침하기 위해 부정적인 진술 형태를 취합니다. 여기에는 독립 변수의 조작으로 인한 종속 변수의 변화는 없을 것입니다. 또한 결과는 우연에 의한 것이며, 연구하고 있는 아이디어를 뒷받침하는 측면에서 볼 때 중요하지 않다고 명시합니다.

7. 대립 가설(Alternative Hypothesis)

대립 가설은 연구의 두 변수 사이에 관계가 있으며 그 결과가 연구 주제에 중요하다고 진술합니다. 실험 가설은 독립 변수를 조작하면 종속 변수에 어떤 변화가 일어날지를 예측합니다. 또한 그 결과가 우연에 의한 것이 아니며, 연구하고 있는 이론을 뒷받침하는 측면에서 의의가 있다고 명시합니다.