صياغة الفروض للبحوث
احصل على إجابة: كيف ينبغي للباحث أن يقوم بشكل مثالي بصياغة فرضية للبحث؟
حاول RL Ackoff الإجابة على هذا السؤال بطريقة منهجية. جميع مشاكل البحث تقلل في نهاية المطاف إلى السؤال ، أي مجموعة من الوسائل البديلة هي الأكثر كفاءة. وبمجرد صياغة تلك الوسائل البديلة ، يكون بوسع الباحث أن يطرح سؤالاً حول كل وسيلة من الوسائل ، فيما يتعلق بما يمكن أن يشكل الدليل على أن هذا يعني على وجه الخصوص أنه الأكثر كفاءة بين البدائل.
عادة ما تكون الإجابة على هذه الأسئلة في الشكل:
"يمكن قبول الوسائل الخاصة باعتبارها الأكثر فعالية بين البدائل في ظل ظروف محددة". يجب صياغة مثل هذه الشروط المحددة لكل وسيلة من الوسائل البديلة. بيانات شروط القبول هذه هي الفرضيات. لا يعرف الباحث ، بالطبع ، أي من هذه الفرضيات البديلة صحيح. هذا هو بالضبط ما تم تصميم البحث لتحديده.
من الناحية المثالية ، ينبغي أن يبدأ الباحث بمحاولة تحديد جميع الوسائل البديلة (حلول التفسيرات) للتكيف مع مشكلته. وهذا يعني أن الباحث يحتاج إلى إجراء "مسح للموارد" يتضمن مسحًا للنظريات أو التوجهات ذات الصلة ، مما قد يسلط الضوء على الوسائل البديلة أو الحلول أو التفسيرات التي يمكن تطبيقها على المشكلة.
سيحاول الباحث تحديد أي من مسار العمل البديل أو الحل أو التفسير هو الأكثر كفاءة من حيث معايير معينة ، مثل القدرة على التنبؤ الاقتصادي وما إلى ذلك. دعونا نفترض الآن أن الباحث لديه مشكلة يعتمد حلها على توقعات معينة و يعرف الباحث أن هناك ثلاث نظريات بديلة (وراثية) مرتبطة بالمشكلة.
الآن ، إذا كان أحد النظريات الثلاث أكثر احتمالا للتنبؤ بالأحداث بشكل أكثر دقة من الاثنتين الأخريين ، فيمكن اعتباره أحد أكثر النظريات فعالية كحل للمشكلة. إذا حدثت مشكلة تتعلق بمشكلة تتعلق بمخاوف عملية أو برنامجية ، فقد يكون معيار كفاءة المسار البديل للعمل هو الاقتصاد في العوالم والوقت والمال والطاقة.
إن الفرضيات البديلة التي حددها الباحث لصياغتها ليست سوى بيان شروط لكل وسيلة من الوسائل البديلة التي بموجبها ، يمكن اعتبار (كل وسيلة بديلة) الأكثر فاعلية.
ببساطة ، الفرضيات البديلة هي بيانات شروط القبول لكل من مسارات العمل البديلة أو الحلول البديلة للمشكلة. لنفترض أن مشكلة الباحث هي تحديد أي نوعين من طرق التدريس يجب أن يوصى بهما لمؤسسة تعليمية معينة.
يقرر البحث أن يستخدم ، دعنا نقول ، درجات فحص الطالب كمقياس للكفاءة (للوسائل).
بعد ذلك ، لكل طريقة من طرق التدريس البديلة ، سيكون بيان شروط القبول الخاص به ، أي فرضيات بديلة ، كما يلي:
H1:
متوسط درجة الامتحان التي تنتجها طريقة التدريس رقم 1 أكبر من متوسط درجة الاختبار التي تنتجها طريقة التدريس رقم 2.
H2:
متوسط درجة الامتحان الناتج عن طريقة التدريس رقم 2 أكبر من طريقة التدريس رقم 1. لذا يوصي بالطريقة رقم 2 إذا ثبت أن H2 صحيحة.
نلاحظ هنا أنه لم يتم النظر في إحدى النتائج المحتملة ، أي أن درجات الاختبار متساوية لكل من طرق التدريس (رقم 1 ورقم 2). الآن ، إذا كانت درجات الاختبار متساوية حقاً ، أي إذا كانت كلتا الطريقتين متساويتين في الكفاءة ، فلن يكون لدى الباحث مسار عمل لاختيار التوصية ، وبالتالي قد يضطر إلى إضافة مسار عمل آخر.
من الواضح الآن أن صياغة فرضيات بديلة تتضمن الخطوات التالية:
(1) يتم اختيار مقياس الكفاءة المطبقة على جميع مسارات العمل البديلة (درجة الامتحان: المبيعات ، الإنتاجية ، إلخ.)
(2) على أساس مقياس الكفاءة المختار هذا ، يتم تعيين مجموعة من شروط القبول لكل مسار بديل للعمل.
(3) يتم إعادة صياغة شروط القبول على أنها فرضيات متبادلة وحصرية بشكل مشترك.
في جميع البحوث (النظرية أو العملية المنحى) يجب أن تكون طرق العمل بديلة (الحلول ، التفسيرات) شروط القبول (الاقتصاد والتنبؤات الخ) أو الفرضيات واضحة.
في الواقع ، إذا كان قبول مجموعة واحدة من الفرضيات البديلة بدلاً من أخرى لن يحدث أي فرق على الإطلاق في السلوك اللاحق (العلمي أو العملي) ، فإن المشكلة أو صياغتها لا معنى له من الناحية العلمية.
من الواضح أنه لا توجد طريقة علمية لاختيار واحدة من الفرضيات البديلة كصحيح حفظ عندما يكون هناك بعض مؤشر الكفاءة التي يمكن تطبيقها على كل من مسارات العمل البديلة. إن قابلية تطبيق مقياس الكفاءة على مسار العمل البديل تعتمد على شروط معينة.
على سبيل المثال ، في توضيحنا للطرق البديلة للتدريس ، قد لا يكون استخدام درجة الامتحان كمقياس مناسبًا إلا إذا تم السماح لكل طالب بفترة متساوية لإكمال الاختبار المشترك.
مثل هذه الشروط تشكل نقاط الاتفاق بين الفرضيات. هذه النقاط من الاتفاق بين الفرضيات إما معروفة أو مفترضة بأنها صحيحة. في حالة وجود مثل هذا الافتراض ، يجب على الباحث أن يوضح ذلك.
إذا قام الباحث بإعداد فرضيتين ، يجب أن يكون هناك نقطة اتفاق واحدة على الأقل فيما بينها ونقطة خلاف أو خلاف.
قد يتم تمثيل هذه الفرضيات البديلة بشكل رمزي على النحو التالي:
H1 - MN1
H2 - MN2
H3 - MN3
H4 - MN4
يجب أن تشمل الفرضيات البديلة جميع النتائج الممكنة للبحث ، أي أنها يجب أن تكون شاملة فيما يتعلق بنقاط الخلاف التي سيتم اختبارها. ثانيًا ، بالطبع ، يجب أن تكون الفرضيات حصرية.
عند عدم وجود هذين المتطلبين ، لن تشير الأبحاث إلى أي مسار عمل أو حل يجب اختياره من بين مجموعة كاملة من الاحتمالات التي تمثلها الفرضيات البديلة.
إن الطريقة الفعالة للغاية لضمان أن تكون الفرضيات حصرية بشكل متبادل وشاملة للكون من الاحتمالات هي استخدام التقنية المنطقية المعروفة باسم "التوسع المنطقي".
لنفترض أن لدينا نقطة مشتركة واحدة للاتفاق (M) بين الفرضيات المحلية المتأخرة وثلاث نقاط خلاف (على سبيل المثال ، N و O و P) ، ثم يمكن عرض الافتراضات البديلة وفقًا لمتطلبات الشمولية والاستبعاد المتبادل كما هو موضح أدناه.
النقطة المشتركة للاتفاق بين هذه الفرضيات قد تكون درجة الامتحان تحت ظروف محددة. وبالتالي ، M = درجة الامتحان. قد تكون نقاط الاختلاف N = أكثر من x؛ N '= أقل من x؛ بالمثل O = أكثر من y ، O '= أقل من y و P = أكثر من z ، p' = أقل من z.
(اقرأ H4 كدرجة اختبار أكثر من x و y ولكن أقل من z.)
بشكل عام ، إذا كانت هناك نقاط خلاف ، سيكون هناك 2 n (2 x 2 x 2 x 2.n times) فرضيات بديلة في تصنيف حصري. يمكن أن يكون واحد فقط منها صحيحًا ويجب أن يكون صحيحًا.
في بحث يتضمن أكثر من فرضيتين ، يُنصح بصياغة نقاط الخلاف بشكل رمزي بطريقة محددة لتسهيل بناء الفرضيات. الحدس في كثير من الأحيان ليس دليلا مرضيا.
اقترح في وقت سابق أنه من الناحية المثالية ينبغي أن يكون هناك فرضية واحدة لكل مسار عمل بديل. مثل هذه المشكلة هي التي تنطوي على تقدير ، على سبيل المثال ، تقدير عدد مثالي من العمال لوحدة الإنتاج 100 ، 250 ، 300 الخ
يعتمد اختيار مسار العمل الأكثر كفاءة على تقدير قيمة المتغير الحرج (أي العدد الدقيق للعمال) في مثل هذه الحالات ، وليس من الناحية الاقتصادية صياغتها بوضوح لكل مسار عمل تغييري ولربط فرضية فيما يتعلق بكل منهما. لا يمكننا استخدام سوى صيغة مختصرة.
يمكن ببساطة ذكر الفرضية البديلة على النحو التالي: "K workers مطلوبة" ومشكلة البحث هي تقدير هذا K. الآن ، بما أن تقدير قيمة أي متغير يخضع للخطأ ، فمن المستحسن التعبير عن التقدير على أنه مجموعة من القيم بدلا من قيمة واحدة ، على سبيل المثال ، 300 = 50 عامل (250 إلى 350) مطلوبة.
