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为研究投入了大量时间和精力后,结果发现研究假设不成立或失败,研究人员应如何处理?恰当地处理研究假设不成立或失败的情况,是科学研究的重要环节。本文列出了研究假设不成立的常见原因,给出了具体的解决办法,并总结了相关经验。
注:本文的论述前提是,你正在研究某个假设(并非无效假设);换言之,你正在努力证明该假设的正确性,而非推翻该假设。
假设不成立/失败的原因
假设不成立或失败的原因有很多,包括:
研究人员的先入之见本身存在错误,导致假设存在缺陷或失败。
研究人员的研究结果正确,但研究结果之间没有关联。
数据集/样本量不足,无法得出有意义的结果。
该假设本身超出了科学范畴,无法通过实验验证,实验结果证明假设可能是错误的。
如何应对?
经过几周甚至数月的深思与实验,结果发现自己的研究假设竟然不成立。该如何处理如此糟心的情况?以下是一些具体的解决办法。
仔细分析假设和研究。对研究假设和实验过程进行严谨、系统的事后分析,反思存在的问题,并将反思结果与他人进行有效高效的分享。聚焦以下问题来评估研究:
实验操作是否正确?
研究能否真正给出一个明确的答案?
与其他人合作开展一项规模更大、更具说服力的研究是否必要、合适或有益?
通过改进实验,或者开展新实验,能否更好地验证你的假设?
将不成立的假设、实验和分析与同行分享。分享阴性数据可以帮助你从相关研究中得出有效的结论,有助于调整实验设计。
该假设不是为了得出科学成果,而更像是对普遍偏见的衡量,思考一下是否有这种可能性。
从不成立的假设中汲取经验
即便是最成功、最富有创意、最有思想的研究人员也会遭遇假设失败的情况。但他们能从中吸取经验,最终才脱颖而出。
如果失败能让人不断探索前行,那么失败也是有益的
假设不成立是否明确表明后期研究已无必要?若是如此,这种明确的答案也是进步。
假设不成立是否表明后期可进行更细致的实验或分析?若是如此,这也令人受益匪浅。
对于失败的假设,对其背后的概念基础进行逻辑剖析,可能会揭示出该错误假设在发展过程中可纠正的思维缺陷
假设的失败可能会衍生出可行的替代假设、实验和统计分析,促使研究人员进行深入调查和创新。好的理论或实验模型往往源自失败的假设,而严谨研究证据的获取也是如此(例如:大规模、低偏倚的元分析)。
进行事后分析(post-hoc analysis)
假设不成功是启动事后分析的契机。
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