在量化论文写作和研究课题的设计中，通常需要提出研究假设，但许多研究人员不了解研究假设，本文将介绍：

1.什么是研究假设？ 研究假设是研究者根据学科理论或以往相关研究的发现或结论，对研究问题的规律、原因或结果进行的试验性逻辑推测。 在理论框架或分析模型中，假设通常是对两个或多个变量之间关系的实验性描述。只讨论变量假设不是研究假设。例如，晚美股跌停这句话只有美股这个变量，不符合研究假设的基本定义。 讨论两个或多个变量，但变量之间没有相关性，也没有研究假设。比如明天欧洲新增疫情患者将超过5000人，明天a股将小幅上涨这句话出现了欧洲新增疫情患者数量和A股票这两个变量，但并没有表明这两个变量之间存在关联。 我们也不能只说A两变量之间存在着显著的关联，应具体描述两变量之间存在着什么样的关联。例如：用户对在线课程的满意度与他们继续使用在线教育的意愿成正比。

2.研究假设的一般特征 研究假设具有一定的猜测性 研究假设研究人员没有积极的陈述或主张，需要被各种实证研究所验证。实际上，验证假设的过程就是研究的过程。 研究假设必须简单单一 研究假设只讨论一对关系。比如：“A比B更喜欢炒股A与B呈正相关AB越少A等等。 研究假设也可以描述变量的中介功能，如A对B和C两者之间的关系起着中介作用A mediates the relationship between B andC”。 但是我们不应该有但是A比B和C更喜欢炒股A多对关系的描述，如与B呈正相关，与C呈负相关等。 研究假设必须得到验证 研究假设必须得到验证，后人可重复的推测。使假设成为科学理论的关键在于实践证实了它所预测的事实。 研究假设有一定的科学理论依据 研究假设必须以事实或现有科学知识为基础，以一定的实验材料和经验事实为基础，以一定的科学知识为基础，经过一系列论证。

3.研究假设与假设检验的区别 注：我们谈论的是研究论文或理论框架中涉及的假设！研究论文中涉及的假设与统计方法实际检验的假设不完全相同，必须区分。 前者讨论的研究假设(research hypotheses)是研究人员感兴趣的理论假设，统计上也叫备选假设或对立假设(alternativehypothesis)，常用H1、H2、H3表示; 后者讨论的假设检验(hypothesistest)它决定拒绝或保留整体参数或分布的假设。它通常有两个相反的假设，即零假设(H0，nullhypothesis)和备择假设(H1，alternative hypothesis)。 显著性检验是假设检验中最常用、最基本的统计推断形式。 显著性检验是假设检验中最常用、最基本的统计推断形式。零假设一般表示为无显著差异假设。拒绝零假设意味着差异显著，因此有必要接受备选假设。

4.如何写研究假设？ 科学研究假设的形成是从观察发现到理论发现的中介环节，是从个别特殊发现过渡到一般发现的一种方式，一般需要经历以下步骤： 在搜索一定数量的事实和数据的基础上，提取科学问题； 寻求理论支持，形成初步假设； 利用各种相关材料和方法论证假设的基本观点，形成严谨稳定的知识体系。 假设表达形式是陈述式，不使用问题类似的问题式表达，可以进行统计检验。在一项研究中，理论框架下通常有几个假设需要测试。 通常，我们经常用模型简要描述各种理论假设，概述理论框架中研究对象元素之间的结构、方向和强度。 例如，以下是经典的期望确认模型(Expectation–confirmation model，ECM)： 我们可以从ECM在模型中得到以下假设： H1：用户对××与他们确认期望是对的××感知的有用性呈正相关； H2：用户对××与他们确认期望是对的××满意度呈正相关； H3：用户对××他们的满意度和持续使用××意愿呈正相关； H4：用户对××感知的有用性以及它们对它们的感知××满意度呈正相关； H5：用户对××感知的有用性及其持续使用××意愿呈正相关； 一个好的研究假设来解释变量之间的相关性，还有什么样的联系。 5.所有的研究都需要研究假设吗？

5.所有的研究都需要研究假设吗？ 并非所有的研究都需要假设。一般来说，描述性研究和探索性研究不需要假设，但定量研究中的实验研究、预测研究和评价研究往往需要通过参数检验、非参数检验、相关分析、回归、数线性模型等高级统计分析方法，建立理论模型，分析模型中各种因素之间的相关性，从而达到检验理论模型的目的。

6.论文的研究假设不成立怎么办？ 假设是否正确是未知的，可能会得到后续实验调查结果的支持或否认。如果提出的所有假设都必须得到证明，一切都在研究人员的掌握中，那么研究的意义是什么呢？因此，研究假设不成立是正常的，可以在论文中如实报告。 以上是我对论文研究假设的理解、整理和分享。可能会有不周到的考虑。欢迎大家交流~ 主要参考 : 柯惠新, 王锡苓, 王宁. 传播研究方法[M]. Zhong guo chuan mei da xue chu ban she, 2010. Lee M C. Explaining and predicting users’ continuance intention towarde-learning: An extension of the expectation–confirmation model[J]. Computers Education, 2010, 54(2): 506-516. Gilstrap J B, Collins B J. The importance of being trustworthy: Trust as amediator of the relationship between leader behaviors and employee jobsatisfaction[J]. Journal of Leadership Organizational Studies, 2012,19(2): 152-163.

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