가설(hypothesis)은 실험이나 통계 분석 수행과 같이, 과학적 방법을 사용하여 검증할 수 있는 아이디어입니다. 잘 구성된 연구 가설은 적절한 실험 설계와 수집할 데이터의 정확한 특성을 식별하여 효과적으로 검증할 수 있도록 도와줍니다. 연구 가설은 실험 결과가 연구 질문에 어떻게 답할 수 있는지에 대한 정보를 바탕으로 한 추측이며, 연구 목표를 가능한 한 명확히 하는 데 도움이 됩니다.
이번 기사에서는 좋은 연구 가설을 구성하는 방법에 관해 논의합니다.
연구 주제 또는 질문 찾기
학생들이 저에게 자주 묻는 질문 중 하나는 ‘검증 가능한 아이디어를 찾는 방법’입니다. 답은 간단합니다. ‘왜?’에서 시작해 보세요. 왜 무언가가 여러분의 호기심을 불러일으켰는지, 그것을 연구하고 싶은 이유를 자문해 보세요.
다음 단계는 연구 질문의 답변 방법을 파악하는 것입니다. 좋은 연구 가설을 세우는 데 도움이 될 수 있는 두 가지 중요한 사항을 명심하세요.
1. 관찰력과 비판적 사고력 기르기
관찰의 힘은 다른 사람은 간과할 수 있는 세부 사항을 찾아내는 능력입니다. 과학자들은 특정한 관찰을 비판적으로 분석하여 수많은 근본적인 진리를 발견해 왔습니다. 예를 들어, 사과가 떨어지는 것을 관찰하고 그에 대한 비판적인 사고를 통해, 뉴턴은 중력에 대한 가설을 발전시킬 수 있었습니다. 실험과 수학적 계산을 통해 사물이 낙하하는 근본적인 이유를 설명한 것입니다.
따라서 사건을 예리하게 관찰하고, 여러분의 주의를 끈 것에 대해 깊이 성찰하는 것은 과학적 방법을 실천하는 중요한 방법이고, 좋은 연구 가설을 세우는 것은 그것을 마스터하는 첫 단계입니다.
2. 과학 문헌 독서 습관 기르기
가설은 기존 이론과 지식에서 나옵니다. 따라서, 관심 있는 주제에 대해 더 많이 배우는 데에 시간을 할애하십시오. 이를 위한 간단한 방법은 인기 있는 과학 기사, 과학 잡지, 과학 리뷰 기사 및 연구 논문을 읽는 습관을 기르는 것입니다.
과학 문헌을 읽으면, 새롭게 떠오르는 연구 분야에 관심을 갖게 되고, 주제에 대한 이해를 심화할 수 있습니다. 이를 통해 새로운 연구 영역을 여는 독창적인 질문을 할 수 있습니다. 질문이 생기면 더 많은 문헌을 읽고 질문을 구체적이고, 집중적이며 검증할 수 있는 가설로 전환할 수 있습니다.
변수(variables) 이해
가설은 변수를 중심으로 합니다. "비료가 식물이 더 빨리 자라는 데 도움이 된다"는 가설을 생각해 봅시다. 식물 한 세트에는 비료를 주고, 다른 세트에는 비료를 주지 않는 실험을 수행하여 검증할 수 있습니다. 다음으로 두 세트의 식물 높이를 측정하고, 차이를 비교하여 데이터를 수집합니다. 그러니까, 여러분의 연구 가설은 연구하려는 특정 특성(식물 높이)과 변수(비료)가 이에 미치는 영향에 계속 초점을 맞추도록 만듭니다.
가설 구성 및 검증은 ‘변수’라고 하는 개체, 특징, 사건 및 패턴과 이들 간의 관계에 대한 데이터를 수집하는 과정에서 발생합니다. 변수에는 두 가지 유형이 있습니다.
첫 번째 유형은 독립 변수(independent variable)로서 실험을 수행하는 동안 제어할 수 있습니다. 앞선 예에서 ‘비료’는 독립 변수입니다. 다른 유형의 비료를 사용하거나, 다른 양을 추가하거나, 여러 종류의 비료를 조합하여 사용할 수도 있습니다. 따라서 다양한 방법으로 독립 변수를 수정할 수 있습니다. 두 번째 유형은 종속 변수(dependent variable)로서, 데이터 수집을 위해 실험에서 측정합니다. 위의 예에서 ‘식물 높이’는 종속 변수이므로 변경하거나 대체가 불가능합니다.
종속변수를 변경하면 연구 질문도 변경됩니다. 가령, ‘식물 높이’를 ‘개화’로 변경하면 연구 가설이 "비료가 식물의 더 빠른 개화에 도움을 준다"로 바뀝니다. 이제 식물의 높이가 아닌 개화 속도를 측정하여 새로운 연구 질문에 답할 것입니다.
만약 독립 변수를 ‘비료’에서 ‘물 공급’으로 변경하면 “정기적인 물 공급이 식물의 빠른 성장에 도움이 된다."로 가설이 변경될 수 있습니다. 이 가설을 검증하려면 변경할 수 없는 종속 변수 ‘식물 높이’를 계속 측정해야 합니다.
따라서, 변수와 그 관계를 명확하게 이해하는 것은 실행할 수 있는 가설을 설정하고, 본래 연구 질문에 계속 집중하기 위해 중요합니다.
if/then 형식의 사용법 익히기
일반적으로 가설 진술은 if/then 형식을 사용하여 구성됩니다. 이것은 한 변수가 다른 변수에 영향을 미친다는 것을 의미합니다. 예) “If you eat vegetables and fruits daily, then you will develop strong immunity. (만일 매일 야채와 과일을 먹으면, 면역력이 강해진다.)”
가설 미세 조정
이제 이 문장을 살펴보도록 합시다. “오염에 노출되는 것은 피부에 해로운 영향을 준다”. 이러한 가설은 ‘해로운 영향’으로 구체적으로 무엇을 고려하고 연구해야 하는지를 나타내지 않기 때문에 효과적이지 않습니다. 이렇게 명확성이 부족하면, 데이터 수집이 모호해질 수 있습니다. 예를 들어, 건조함, 색소침착, 알레르기 등과 같이 오염이 피부에 미치는 해로운 영향을 설명하기 위해 다양한 특징들을 고려할 수 있습니다. 따라서 위에서 예로 든 연구 가설은 광범위하여 범위를 좁힐 필요가 있습니다.
이제 이 가설에 대해 생각해 봅시다. "오염에 노출되면 여드름 및 이와 관련된 피부 문제가 발생한다".
이 가설은 실험 설계가 오염에 노출된 사람들과 노출되지 않은 사람들의 여드름 비교 연구를 포함해야 함을 분명히 보여줍니다. 이러한 연구 가설의 미세 조정은 강력한 방법론을 개발하는 데 핵심적입니다.
다양한 유형의 가설 이해하기
1. 단순 가설 (Simple hypothesis): 두 변수 간의 관계(하나는 독립 변수이고 다른 하나는 종속 변수)를 설명합니다.
[예시] 차를 마시면 체내 철분 흡수가 감소할 수 있다.
2. 복합 가설 (Complex hypothesis): 두 개 이상의 변수를 포함합니다. 조합은 두 개의 독립 변수와 하나의 종속 변수 또는 그 반대일 수 있습니다.
[예시]
- 차 섭취와 비타민 C 결핍은 모두 개별적으로 신체의 철분 흡수를 감소시킬 수 있다.
- 차 섭취와 비타민 C 결핍은 모두 개별적으로 신체의 철분 흡수를 감소시킬 수 있지만, 남성과 여성에서는 상이하게 나타난다.
3. 실증적 가설 (Empirical hypothesis): 가정을 바탕으로 검증된 가설입니다. 이 가정의 사실 여부는 수집된 데이터의 해석으로 결정됩니다
[예시] 마스크는 모든 코로나바이러스 변종을 동일하게 막을 수 있다.
4. 귀무 가설(H0) 및 대립 가설(H1): 귀무가설(null hypothesis)은 변수 간에 무관함을 설명합니다. 연구자들이 이를 무효화 하려고 증거를 수집하기 때문에 귀무가설이라고 합니다.
[예시] 모발 오일이나 모발 성장 세럼의 사용은 남성의 탈모 속도에 영향을 미치지 않는다.
귀무가설은 증명할 수 없으며 기각만 가능합니다. 따라서 이는 대부분 대립가설(alternative hypotheses)로 보완됩니다. 대립 가설은 귀무 가설의 반대입니다. 앞선 예시에서 대립 가설은 다음과 같이 작성할 수 있습니다. “모발 성장 세럼을 사용하는 남성은 모발 오일을 사용하는 남성보다 탈모율이 더 낮다”.
실험을 설계할 때, 귀무가설과 대체가설을 고려하는 것은 결함을 최소화하고, 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있는 방법입니다. 귀무가설을 반증하지 않고, 대립가설을 증명하는 것은 비윤리적인 연구 관행으로 인정됩니다. 이는 실험 결과가 절대적인 것이 아니라 가장 근접한 근삿값이기 때문입니다. 따라서, 연구자들은 100% 신뢰도로 대립가설을 증명할 수 없습니다. 따라서, 귀무가설 기각을 위한 증거 수집 후에 대체가설을 입증하는 것이 필수적입니다.
앞선 예시를 통해 이를 이해해 봅시다. 먼저, 헤어 오일/성장 세럼이 남성의 탈모 속도에 영향을 미친다는 증거를 제시해야 합니다. 이러한 증거는 귀무가설을 반박할 것입니다. 다음 단계는 남성의 모발 성장 촉진에 대한 모발 성장 세럼과 모발 오일의 효능을 비교하기 위한 데이터를 수집(대립가설을 뒷받침하는 증거 수집)하는 것입니다.
5. 통계적 가설 (Statistical hypothesis): 통계적 증거 생성을 위해 모집단의 일부 또는 하위 집합에 대해 통계적으로 검증되며, 결과는 나머지 모집단을 기반으로 추정됩니다. 이러한 가설은 논리의 범위 내에 있지 않더라도 통계적으로 검증된다면 성립됩니다.
[예시] 인도 인구의 75%는 비타민 D가 결핍되어 있다.
6. 논리적 가설: (Logical Hypothesis) 이 가설은 관찰을 설명하거나 변수 간의 관계를 제안하기 위해 논리를 사용하지만, 이에 대한 광범위한 증거가 부족할 수 있습니다. 대부분의 경우 증거 수집이 불가능할 수 있지만, 논리적 가설은 흔히 거부되지 않습니다.
[예시] 규칙적인 수면-각성 패턴은 학생들의 집중력과 생산성을 향상시킨다.
마지막으로 다음 지침을 사용하여 좋은 연구 가설을 세우시기 바랍니다.
- 윤리를 항상 엄수합니다. 검증해야 할 것과 검증할 수 있는 것 사이의 윤리적 경계를 고려하세요. 가설은 사회문화적, 과학적 규범을 보호하는 과학적 책임과 법칙을 존중해야 합니다.
- 변수를 명확하게 정의하세요.변수 간의 관계가 명확하게 설명되면 독자는 실험 설계를 그려볼 수 있습니다.
- 인과관계 탐색 가능 여부가 명확하도록 가설을 구성합니다.
- 검증 가능성을 고려합니다. 가설은 검증 가능한 아이디어로, 증명되거나 반증될 수 있음을 의미합니다. 아이디어, 생각 또는 관찰이 과학적 방법의 범위 내에서 검증 불가능하다면, 약하거나 강제적인 가설이 될 수 있습니다. 따라서 가설은 연구자가 독립 변수를 실험적으로 조작하거나 제어할 수 있도록 해야 합니다.
- 간단하고 명확하며 간결한 언어로 가설을 작성하세요. 복잡한 전문용어는 없어야 합니다.
- 가설이 기존 지식에 가치를 더하는 방식으로 질문에 답변 가능한지를 확인하세요.
더 읽을 거리
Pastor, J. The ethical basis of the null hypothesis. Nature 453, 1177 (2008). https://doi.org/10.1038/4531177b
Submitted by