无方向性假设主要在不

研究假设必须是具体的、可测试或可测量的、可验证的。换句话说，复杂假设 它预示了多个自变量和因变量之间的关系。 例如，多吃蔬菜和低热量饮食会导致体重减轻。 方向性假设 它显示了确定变量之间关系所需的预期方向，并且是从理论推导出来的。此外，它还通过研究的长度显示了研究人员对特定结果的智力承诺。 例如， 连续 年接受均衡膳食的 岁以下幼儿比没有接受相同治疗的幼儿表现出更高的智商水平。

无方向性假设 它不能预测两个变量之间关系的方向或性质。涉及理论 手机号码数据 的情况下使用。例如，男性和女性在乐于助人方面存在差异。 联想和因果假设 关联假设显示相关变量之间的相互依赖性。一个变量结果的变化将引起另一个变量的变化。然而，这种变化不是由任何一个变量引起的。 例如，去某家医院就诊的不健康人群的数量增加，并不是因为该医院是他们的疾病根源。相反，它可能是其他不相关因素的结果，例如天气、个人卫生习惯等。



另一方面，因果假设预测变量的变化会对不同变量产生的影响。例如，博客写作风格的改变导致了更高的用户参与度。 原假设 这是指不同变量之间缺乏关系。例如，无论水源是天然水还是人工水，植物都会生长。它提出了一个否定的陈述来支持研究人员的发现，表明两个变量之间不存在任何关系。 替代假设 备择假设是统计实验中使用的陈述。它与原假设相反，由术语 或 描述。使用 替代 一词是因为它是原假设的替代。