假设即一种可以通过科学方法来验证的观点，或凭借实验，或假以数据分析。一个框架良好的研究假设有助于确定最合适的实验设计，以及要收集的数据的确切性质，以便有效地对其进行测试。好的实验假设还能让研究目标变得尽可能清晰，因为假设的本质是一种有根据的猜测，它是是基于实验结果是如何来回答研究问题而提出的。
我将在下文中详细论述如何巧妙地提出研究假设。
先找到你要研究的主题或者问题
学生们经常问我“怎么才能找到值得检验的问题”，我会建议她们从“为什么”开始。多问问自己什么事情会让你感到好奇，而你又是为什么想研究它。
下一步是弄清楚如何回答已有的研究问题，以下两个要领可能会对构建一个合适的研究假设有帮助:
1. 培养观察力和批判性思维
观察能让我们发现别人可能忽略的细节，再以批判性的眼光分析观察结果，是许多科学家发现基本真理背后的常规操作。例如，观察苹果掉落并批判性地思考这一过程帮助牛顿提出了一个关于万有引力的假说。他最终通过实验和数学计算解释了物体下落的基本原因。
因此，敏锐地观察事件并反思是什么引起了你的注意，是实践科学方法的重要方式，而构建一个好的假设则是掌握它的第一步。
2. 养成阅读科学文献的习惯
假设产生于现有的理论知识中，所以我建议大家多花时间在你感兴趣的领域、话题上。一个简单的方法就是养成阅读科普文章、学术期刊、科学评论文章和研究论文的习惯。
阅读科学文献可以将你的注意力吸引到新的研究领域，并加深你对这一主题的理解。这将使你能够提出原创的问题，打开一个新的调研路线。一旦你有了一个问题，阅读更多的文献，把问题转化成一个具体的、集中的、可测试的假设才可能接踵发生。
理解变量
假设以变量为中心。比方讲，“施肥有助于植物长得更快”这一假设，是可以通过实验进行验证的。将肥料添加到A组植物中，B组植物什么都不加作为对照。接下来，通过测量两组植物的高度来收集数据，并比较它们是否不同。这个例子中，假设让研究者专注于想要研究的特定特征(株高)和变量(肥料)之间的联系。
假设框架和测试是围绕着收集对象、特征、事件和被称为“变量”的模式化数据以及它们之间的关系进行的。
变量通常有两种类型。第一种是自变量：你可以在实验中控制它。在上面的例子中，施肥就是一个自变量。因为肥料的类型、添加数量、添加的种类组合都是可以由实验设计者决定的。第二种是因变量，也就是在实验中通过测量而收集到的数据。在上面的例子中，株高是因变量，因为不能人为改变或修改。
当研究者主动改因变量，研究问题也就跟着变了。例如，如果你用开花代替植物高度，那么研究假设就变成了“施肥有助于植物更快开花”。相应的，开花速度变成了被测量和记录的对象，验证的问题也跟株高不再有关系。
但如果你用浇水来改变施肥这个自变量，研究的还是植物长得快的问题。尽管假设变成了“定期浇水有助于植物长得更快”，但为了验证这个假设，你仍然需要测量植物高度这个因变，它是固定的。
因此，对变量及其关系的清晰理解对于提出可行的假设和专注于你最初的研究问题是很重要的。
学会使用如果……那么……格式
用如果……那么……句式提出假设，可以将填充内容间可能存在的相关性铺陈出来，也就是说一个变量会影响另一个变量，例如，“如果你每天吃蔬菜和水果，那么你会发展出很强的免疫力”。
调整你的假设
请看以下例句——“暴露在污染中对皮肤有害”。像这样的假设是无效的，因为它没有明确指出什么是有害的影响，模糊的定义可能导致数据收集上的偏差。例如，可以罗列出若干特征来定义污染对皮肤的有害影响究竟是什么，如干燥、色素沉着、过敏等。综上所述，当研究假设过于宽泛时，需要通过缩小范围来减少歧义。
下面请看经调整后的假设——“暴露在污染中会导致痤疮和相关的皮肤问题”。这一假设清楚地表明，实验设计应该涉及对暴露在污染中的人和没有暴露在污染中的人的痤疮进行比较研究。这种研究假设的微调是建构稳健方法论的关键。
了解不同类型的假设
1. 【简单假设】即仅描述两个变量之间的关系。
举例：喝茶会减少身体对铁的吸收。
2. 【复合假设】涉及到两个以上的变量。这种组合可以是两个自变量搭配一个因变量，或是两个因变量和一个自变量。
举例：喝茶和缺乏维生素C会分别减少身体对铁的吸收。
喝茶和缺乏维生素C都能分别减少身体对铁的吸收，但男女的情况不同。
3. 【实证假设】一个基于假设的假设。假设是否正确取决于对收集到的数据的解释。
举例：口罩可以同等地预防所有冠状病毒变体。
4. 【无效假设】(H0)】 和【备择假设 (H1)】：无效假设中的变量之间没有相关性。它之所以无效，是因为研究人员得到的数据显示其无效。
举例：使用发油或头发生长血清并不影响男性的脱发率。
无效假设不能被证明，只能被证伪，这里就需要引入备择假设。备择假设也称对立假设，它与无效假设相反。沿用上面的例子，它的备择假设表达如下:
使用头发生长血清的男性脱发率比使用发油的男性低。
在设计实验时考虑无效假设和备择假设是将缺陷最小化并获得精确、可靠结果的一种方法。在不推翻原假设的情况下证明另一个假设，是因为实验结果从来不是绝对的，研究人员无法100%有把握某种假设就是真理。因此，在一个假设证明另一个假设之前，有必要收集证据来驳斥无效假设。
回到上面的例子，你首先需要提供证据证明发油或生长血清影响男性脱发率。这样的证据将使无效假设站不住脚。下一步是收集数据，比较头发生长血清和发油在促进男性头发生长方面的效果，以此来支持你的备择假设。
5. 【统计假设】即对人口的一部分或子集进行统计测试，以产生的统计证据作为结果沿用到其余的人口中。这种假设如果在统计学上得到证实，即使它不在逻辑范围内，也是成立的。
举例：75%的印度人缺乏维生素D。
6. 【合理的假设】 这一假设使用逻辑来解释观察结果或暗示变量之间的关系，但对此可能缺乏广泛的证据。在大多数情况下，也许不可能收集到确凿的证据，但一个合乎逻辑的假设往往也有可取之处
举例：固定的生物钟可以提高学生的注意力和生产力。
最后，我还为你总结了若干提出假设的要领：
- 始终遵循道德规范。把握住你想测试什么和你可以测试什么之间的道德界限。你的假设必须遵循法律法规、尊重社会文化
- 定义变量。如果能清楚地描述变量之间的关系，读者就能直观地看到实验设计
- 构建假设，清楚地表明实验是否在探究某种因果性或相关性
- 考虑可测试性。假设是一种可以被检验的想法，这意味着它可以被证明或不能被证明。如果一个想法、思想或观察不能在科学方法的范围内得到验证，那么它就形成了一个薄弱的或被迫的假设。因此，假设必须允许研究者通过实验操作或控制一个自变量
- 用简单、清晰、简洁的语言来写假设。它必须没有复杂的术语
- 确保你的假设能够以一种增加现有知识价值的方式回答问题
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