통계학에서 가설이란?

가설

• 가설은 현실적 조건하에서 경험적으로 검증할 수 있는 대상, 현상의 원인 또는 법리를 예측하는 설명입니다. 과학적 방법의 두 번째 단계이기도 합니다.

두 개 이상의 변수 사이의 관계에 대한 추측의 일종입니다. 즉, 둘 이상의 변수나 현상 사이의 관계를 기술하는 검증되지 않은 명제 또는 연구의 문제점을 검증하기 위해 기술된 잠정적 대응으로 정의할 수 있습니다. 이 가설은 일반적으로 독립 변수와 종속 변수 사이의 관계의 형태로 표현되고, 여러 가설을 세울 수 있습니다. 과학적 자료를 바탕으로 논리적으로 추론하고 설정했기 때문에 확률과 상관없이 과학적 근거 없이 임의로 이뤄진 추측과 구별됩니다. 예측이 옳다는 것이 논리적이 실험적으로 증명되면 정통성을 넘어 확고한 결론, 즉 이론이 됩니다. 단순히 '예상'이라고 말하는 것과도 다릅니다. 예측은 알려진 관찰이나 측정을 바탕으로 규칙성을 파악하고 나중에 어떤 일이 일어날지 미리 결정하는 진술로, 가설은 문제에서 제기된 변수들 간의 관계를 사실, 개념, 관찰을 바탕으로 실증적으로 검증할 수 있다는 것이다. 가설은 자연과 사회에 대한 사람들의 지식을 넓히고 발전시키는데 중요한 역할을 한다. 천문학에서 새로운 행성의 발견, 원자와 원자핵의 구조에 대한 설명, 물리학에서 다양한 입자의 발견은 모두 가설 설정과 증명에 의해 이루어집니다.

 

가설은 주로 귀납적 추론을 통해 알려진 데이터와 개별 데이터의 비교 및 일반화를 기반으로 구축됩니다. 그리고 주로 연역적 추론을 통해 가설에서 도출된 논리적 결과가 현실과 일치하는지 검증함으로써 진리로 확인됩니다. 물론 가설은 결론을 도출하고 검증하기 위해 수립된 도구와 통로이지 결론 자체가 아니기 때문에 향후 장기간에 걸쳐 수많은 이론적 사고와 실험적인 검토를 통해 반박하고 이론화하지 않을 수 있습니다. 이 경우, 그 가설 대신 다른 새로운 가설들이 성립되고 검증되어 진리의 발견으로 이어집니다. 따라서 가설은 문제 상황에서 자신의 인지 구조로 해결할 수 없는 문제에 직면했을 때, 이러한 인지 불균형을 극복하고 새로운 인지 평형으로 돌아가고자 하는 욕구가 만들어낸 문제에 대한 일시적인 해답이나 해결책입니다. 가설 설정은 일반적으로 문제 사고와 함께 창의성을 가장 많이 요구합니다.

 

가설은 통계적 방법에서 크게 두 가지 범주로 나누어집니다. 즉, '무엇이 존재한다, 존재한다, 나타난다, 다르다'라고 말할 수 있는 대립 가설과 '무엇이 존재하지 않는다, 나타나지 않는다, 동일하다고 볼 수 있다'는 귀무가설입니다. 보통 이 두 가설은 한 연구주제에서 논리적으로 한쪽을 채택하면 다른 한쪽을 배척해야 하는 관계로 구성됩니다. 좀 더 현실적으로 표현하자면 대립 가설이 채택되면 영가 가설은 기각되고 논문이 발표되지만 대립 가설이 거부된 후에는 논문 발표가 멀어지는 경우가 많습니다. 대부분의 논문에서 영가설은 생략되지만, 물론 합리적인 근거가 있다면 영가설도 포함될 수 있습니다. 특히 일화 보도가 존재하거나 서로 상반되는 기존 연구결과가 혼재할 때 교통정리가 필요로 합니다. 또는 어떤 현상이나 차이가 실제로 존재하지 않는다는 결론이 상당한 학술적 가치를 지닌다 하더라도 귀무가설은 필요합니다.

 

좋은 연구는 우선 좋은 가설이 필요하며, 이 과정에서 자신의 문제의식을 명확히 제한하고 엄격하게 운용된 정의를 사용하는 것이 요구됩니다. 이는 특히 일반인의 일상 언어와는 극히 거리가 멀고, 현장 경험이 제대로 갖춰지지 않으면 읽고 나서 무슨 뜻인지도 모르는 경우 많습니다.