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仮説（複数形：仮説）とは、現象に対する提案された説明です。科学的仮説は、観察に基づいており、根拠のある推測から始まるプロセスで、現実について検証可能で再現可能な予測を行う必要があります。仮説が実験によって繰り返し独立して正しいことが証明されると、それは科学的理論になります。[ 1 ] [ 2 ]口語では、仮説と理論という言葉はしばしば互換的に使用されますが、科学の文脈ではこれは誤りです。
作業仮説とは、研究のさらなる進展を追求するために暫定的に受け入れられた仮説のことである。作業仮説はしばしば破棄され、不完全で誤りであるという認識（および警告）のもとで提案されることが多い。これは、特に科学者が問題に行き詰まり、アイデアを出し合っている場合に、研究を少なくともある程度正しい方向に進めることを意図している。
形式論理において、仮説は命題の前件です。例えば、「PならばQ」という命題において、命題Pは後件Qの仮説（または前件）を表します。仮説Pは、（場合によっては反事実的な）「もし～ならば」という問いにおける仮定です。形容詞「仮説的」（仮説の性質を持つ、または仮説の直接的な結果として存在すると想定される）は、「仮説」という用語の上記のいずれの意味にも適用できます。
古代においては、hypothesis は古典劇の筋書きの要約を指していました。英語のhypothesis は古代ギリシャ語のὑπόθεσις ( hypothesis )に由来し、その文字通りの意味または語源的な意味は「下に置くこと」であり、そのため拡張された用法では「推測」を含む他の多くの意味があります。[ 1 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]
プラトンの『メノン』（86e–87b）の中で、ソクラテスは数学者が用いる方法、すなわち「仮説から調査する」方法を用いて徳を分析している。[ 6 ]この意味での「仮説」とは、巧妙なアイデアや近道、あるいは面倒な計算を簡略化する便利な数学的手法を指す。[ 8 ] 17世紀初頭にガリレオに警告したロベルト・ベラルミーノ枢機卿は、地球の運動を現実としてではなく、単なる仮説として扱うべきだと述べ、この用法の有名な例を示した。[ 9 ]
21世紀の一般的な用法では、仮説とは、その妥当性を評価する必要のある暫定的な考えを指します。適切な評価のためには、仮説を立てた人は具体的な事項を操作的な用語で定義する必要があります。仮説は、それを確認または反証するために、研究者によるさらなる作業を必要とします。やがて、確認された仮説は理論の一部になるか、場合によってはそれ自体が理論になることもあります。通常、科学的仮説は数学的モデルの形をとります。[ 10 ]時には、常にではありませんが、調査対象の現象の特定の事例には、特性と因果関係の説明があることを示す存在命題として定式化することもできます。これは、現象のすべての事例には特定の特性があることを示す普遍命題の一般的な形をとります。
起業環境では、仮説は製品やビジネスモデルの属性に関する暫定的なアイデアを策定するために使用されます。策定された仮説は、検証可能性または反証可能性を指向した実験を通じて評価され、その仮説が「真」または「偽」であることが証明されます。[ 11 ] [ 12 ]
有用な仮説は、推論（演繹的推論を含む）による予測を可能にする。それは、実験室での実験結果や自然界における現象の観察結果を予測するかもしれない。予測は統計学に依拠し、確率のみを扱う場合もある。カール・ポパーは、他の哲学者たちに倣い、仮説は反証可能でなければならず、偽であることが示される可能性を認めない命題や理論は科学的とはみなせないと主張した。他の科学哲学者たちは、反証可能性の基準を拒否したり、検証可能性（例えば、検証主義）や整合性（例えば、確証全体論）などの他の基準で補完したりしている。科学的方法は、調査対象の問いに適切に答えることができる仮説の能力を検証するための実験を伴う。対照的に、制約のない観察は、仮説を検証するための重要な実験を定式化するほど、科学において説明のつかない問題や未解決の疑問を生じさせる可能性は低い。思考実験も仮説を検証するために用いられることがある。
仮説を立てる際、研究者は現時点でテストの結果を知ってはならず、また、テストが継続調査中であることも当然知っていなければなりません。このような場合にのみ、実験、テスト、または研究によって仮説の真実性が証明される可能性が高まります。[ 13 ] ： pp17、49-50研究者がすでに結果を知っている場合は、それは「結果」とみなされ、研究者は仮説を立てる際にすでにこれを考慮している必要があります。予測を観察や経験によって評価できない場合は、観察を提供する他の人によって仮説を検証する必要があります。たとえば、新しい技術や理論によって必要な実験が可能になる場合があります。
問題に対する試行的な解決策は、証拠に基づいて示唆された結果を提供するため、一般的に仮説、あるいはしばしば「根拠のある推測」[14][2]と呼ばれます。しかし、一部の科学者は「根拠のある推測」という用語は不適切であるとして拒否します。実験者は問題を解決する前に、いくつかの仮説をテストして棄却することがあります。
シックとヴォーン[ 15 ]によれば、代替仮説を検討する研究者は、以下の点を考慮に入れる可能性がある。
作業仮説とは、たとえ最終的にその仮説が失敗に終わったとしても、妥当な理論が生み出されることを期待して、さらなる研究の基礎として暫定的に受け入れられる仮説である[ 16 ] 。 [ 17 ] すべての仮説と同様に、作業仮説は期待の表明として構築され、実証的調査における探索的研究目的に結び付けることができる。作業仮説は、質的研究において概念的枠組みとしてよく用いられる[ 18 ] [ 19 ] 。
作業仮説の暫定的な性質は、応用研究における整理装置として有用である。ここでは、まだ形成段階にある問題に取り組むための有用なガイドとして機能する。[ 20 ]
近年、科学哲学者たちは、仮説を評価するための様々なアプローチ、そして科学的方法全般を統合し、それぞれのアプローチの個々の関心事を統合した、より包括的な体系を構築しようと試みてきた。特に、カール・ポパーの同僚であるイムレ・ラカトシュと、彼の教え子であるパウル・ファイヤアーベントは、こうした統合に向けた斬新な試みを行っている。
ヘンペルの演繹法則モデルにおける概念は、仮説の展開と検証において重要な役割を果たします。ほとんどの形式的な仮説は、命題間の期待される関係を規定することによって概念を結びつけます。一連の仮説がグループ化されると、それらは概念的枠組みの一種になります。概念的枠組みが複雑で、因果関係や説明を組み込んでいる場合、それは一般的に理論と呼ばれます。著名な科学哲学者カール・グスタフ・ヘンペルによれば、
ヘンペルは、概念的枠組みと、観察され、場合によっては検証される枠組み（解釈された枠組み）との関係を説明するのに役立つ比喩を提供している。「システム全体は、いわば観察面の上に浮かび、解釈規則によってそこに固定されている。これらは、ネットワークの一部ではないが、ネットワークの特定の点を観察面の特定の場所と結びつける紐と見なすことができる。これらの解釈的なつながりによって、ネットワークは科学理論として機能することができる。」[ 21 ]： 36観察面に固定された概念を持つ仮説は、検証される準備ができている。「実際の科学的実践では、理論的構造を構築するプロセスとそれを解釈するプロセスは、必ずしも明確に分離されているわけではない。なぜなら、意図された解釈が通常、理論家の構築を導くからである。」[ 21 ]： 33しかしながら、「論理的な明確化のために、この2つのステップを概念的に分離することは可能であり、実際望ましい。」[ 21 ]： 33
現象間の相関関係や類似関係の可能性を調査する場合、例えば提案された治療法が病気の治療に有効かどうかを調べる場合、その関係が存在するという仮説は、提案された新たな自然法則を検証するのと同じ方法では検証できません。このような調査では、試験した治療法がいくつかのケースで効果を示さなかったとしても、必ずしも仮説が否定されるわけではありません。代わりに、統計的検定を用いて、仮説上の関係が存在しない場合に全体的な効果が観察される可能性がどの程度あるかを判断します。その可能性が十分に小さい場合（例えば1%未満）、関係が存在すると仮定できます。そうでない場合は、観察された効果は純粋な偶然によるものである可能性があります。
統計的仮説検定では、2 つの仮説が比較されます。これらは帰無仮説と対立仮説と呼ばれます。帰無仮説は、調査対象の現象間に何の関連性もない、あるいは少なくとも対立仮説で示されるような関係はないという仮説です。対立仮説は、その名の通り、帰無仮説の反対であり、何らかの関係があるというものです。対立仮説は、想定される関係の性質に応じて、いくつかの形式をとることができます。特に、両側性（例えば、まだ未知の方向に何らかの影響がある）または片側性（想定される関係の方向、正または負が事前に固定されている）のいずれかになります。[ 22 ]
仮説検定における一般的な有意水準（真の帰無仮説を誤って棄却する許容確率）は、0.10、0.05、0.01 です。帰無仮説を棄却し、対立仮説を受け入れるかどうかを決定する有意水準は、観測データを収集または検査する前に事前に決定する必要があります。これらの基準が、テスト対象のデータがすでにわかっている後に決定される場合、テストは無効になります。[ 23 ]
上記の手順は、実際には研究に含まれる参加者の数（単位またはサンプルサイズ）に依存します。たとえば、帰無仮説を棄却するにはサンプルサイズが小さすぎることを避けるために、最初から十分なサンプルサイズを指定することが推奨されます。仮説を検証するために使用されるいくつかの重要な統計的検定のそれぞれについて、小、中、大の効果量を定義することが推奨されます。[ 24 ]
さまざまな分野において、いくつかの仮説が提唱されてきた。
仮説[...]—作業仮説とは、観察された事実の特徴によってある程度示唆または支持される仮説であり、そこから実験や特別な観察によって検証できる結果を推論することができ、そのような調査の長い過程にかけられることが提案されているものであり、たとえその仮説が覆されたとしても、そのような研究が妥当な理論につながる可能性があるという希望がある。
Wiktionaryにおける「仮説」の辞書定義
ウィキバーシティの仮説に関する学習教材
ウィキメディア・コモンズにある仮説に関連するメディア