第八节 研究假设的设立

一、研究假设

研究假设是指把研究问题的解决对策用学术性语言来进行符合逻辑推理的描述的具有检验可能性的陈述句。这种研究假设一般是针对两个或两个以上变量之间存在的关系，先对其进行逻辑推理，然后对其以可验证的陈述句形式进行阐述。对这些变量之间的关系的陈述往往建立在前人已有的经验性研究基础之上，调研者为了自己的研究目的而进一步设置理论框架或概念框架，从这一理论框架或概念框架中找出框架所涉及的变量之间的关系，并对其进行描述。

二、研究假设的陈述

研究假设一般都是可以得到验证的变量与变量之间的关系的陈述。当调研者通过他人的经验性知识或者自己亲身重复经历而获得的经验性知识关注到某两个或者两个以上的变量之间存在着某种关系时，他可以根据他人的经验性知识和自己的经验性知识符合逻辑地提出变量与变量之间的研究假设。当然，调研者虽然提出了研究假设，但这一研究假设通过假设检验或许可以获得有效的结果，或许获得无效的结果。当调研者的假设检验结果是无效的结果，即调研者所设立的变量与变量之间的研究假设不成立时，调研者应该怀疑在建立变量与变量之间关系的理论框架或概念框架的时候是否漏掉或者没有考虑到某个变量的作用。变量依据其在理论框架或概念框架中所发挥的作用，一般可分为四种类型：①自变量；②因变量；③媒介变量；④调节变量。图2-9、图2-10、图2-11举例说明了这四种变量之间的关系。

三、研究假设的设立

为了设立一个理想的研究假设，调研者一定要明确自己所建立的研究理论框架或概念框架里的每一个概念，即每一个变量的具体定义。研究假设一定是通过经验性研究可以得到验证的假设，并且研究假设的陈述句不能是一个过于抽象化的代表一般性内容的描述文字，而应该是一个易于相互沟通的对具体客观事实的阐述。因此，研究假设可以根据现有的相关理论来具体导出，也可以从其他研究假设演绎得出。从理论中导出的研究假设通过经验性事实研究得到验证后将有可能成为新的命题，甚至被认定为新的理论。研究假设的具体设立过程如图2-12所示。

研究假设需要通过统计验证其是否成立。这种研究假设检验过程中会存在两类错误：一类错误为客观事实是真实无误的，可假设检验结果却出现无效结果，导致决策者决策失误，造成弃真现象；另一类错误为客观事实是虚伪有误的，可假设检验结果却出现有效结果，导致决策者决策失误，造成取伪现象。

研究假设检验的具体步骤如下：

①设立原假设H0和备择假设H1；

②选择合适的检验统计量（x, P, σ2）；

③根据样本观察值计算出检验统计量的观察值；

④选择显著性水平α，并根据相应统计量的统计分布表查出相应的临界值；

⑤根据统计观察值和临界值，接受H0（拒绝H1）或者拒绝H0（接受H1）

四、研究假设的检验

研究假设的检验主要分为参数检验、非参数检验、方差检验三种。参数检验主要通过Z检验和t检验来完成；非参数检验主要通过卡方（χ2）检验来完成，并且当方差已知时采用Z 检验方法，当方差未知时采用t检验方法；方差检验主要是用于比较两个或者多个变量数据的样本，以确定它们之间的差别。

一般来说，当检验统计量＜临界值时，我们可以作出接受原假设H0的判断；当检验统计量＞临界值时，我们可以作出接受备择假设H1的判断。当双边检验时，我们查表α/2；当单边检验时，我们查表α。

三种假设检验（参数检验、非参数检验、方差检验）的例子如下：

（1）单个总体参数检验的例子。

某冰箱厂为国内一大型冰箱生产基地，产品质量一直比较稳定，标准返修率为1.1%。但该厂近年来却不断听到消费者抱怨。为了解近年来该厂生产的冰箱的质量情况，随机对其国内36家专卖店及大中型商场的专卖柜台中的400台冰箱的返修率进行了调查。结果发现其样本均值为1.14%，又由同类产品的经验知其标准差为0.2%，是否可由调查结果判定近年来企业生产的冰箱出现了质量问题？

H0:μ=1.1%，冰箱质量稳定，未出现质量问题；

H1:μ≠1.1%，冰箱已出现质量问题。

这属于双边检验问题，方差已知，宜采用Z检验法。选择检验统计量：Z=。

选定显著性水平α=0.05，查正态分布表得：

由于Z＞Z（0.05/2），所以拒绝H0，接受H1。

（2）两个总体参数检验的例子。

某企业为提高产品质量，对部分职工进行了培训。为了检验培训效果，特从经过培训的职工中和未经过培训的职工中各随机抽取10人，记录其产量（见表2-2）。假设这两组职工的实际产量均近似服从正态分布，且知其标准差分别为σ1=140, σ2=170。

H 0:μ1=μ2，培训对提高职工产量无显著性影响；

H 1:μ1＞μ2，培训对提高职工产量有显著性影响。

选定显著性水平α=0.05，查正态分布表得：

Z（α）=Z（0.05）=1.645，

Z＞Z（0.05），所以拒绝H0，接受H1。

（3）单个独立样本非参数检验的例子。

某厂生产一种新型山地车，特推出美观轻便型、经济耐用型、速度型三种款型。为了解用户对三种款型有无显著性偏好，该生产企业在若干大城市随机调查了600名消费者。结果显示：愿意选择美观轻便型的有246人，愿意选择经济耐用型的有152人，愿意选择速度型的有202人。问能否根据上面的调查结果判断三种款型中有一种受欢迎程度显著地高于其他两种？

H0：三种款型受欢迎程度一样；

H1：三种款型受欢迎程度存在显著性差异。

选择检验统计量：

χ2=（246-200）2/200+（152-200）2/200+（202-200）2/200=22.12

选定显著性水平α=0.005，自由度df=k-r-1=3-0-1=2，查χ2分布表得：

（2），所以拒绝H0，接受H1。

（4）单因素方差检验的例子。

某服装公司拟通过市场调研检验不同年龄的消费者对本公司生产的T牌休闲服购买量有无显著性差异，以决定是否细分市场。该公司选择了一组调查对象，将调查对象按年龄因素分为老（A1）、中（A2）、青（A3）三个水平。随机调查了本公司下辖的五个专卖店在某一段时间内不同年龄消费者的购买情况，获得如表2-3所示资料。问：不同年龄组对T牌休闲服的购买量有无显著性差异？是否应细分市场？

H0：不同年龄组对T牌休闲服的购买量无显著性差异；

H1：不同年龄组对T牌休闲服的购买量有显著性差异。

F=（SSb/dfb）/（SSw/dfw）, SSt=SSb+SSw。

dfb=m-1, dfw=m（n-1）。检验结果如表2-4所示。

F0.05（2,12）＞F＞F0.10（2,12），所以在显著性水平α=0.10 下，拒绝H0；而在显著性水平α=0.05下，接受H0。