Research hypothesis
一次研究課題は、データよりも仮説によって推進されるべきである1、2 つまり、研究課題と仮説は、研究開始前に策定されるべきなのです。 これは直感的に聞こえるが、例えば情報のデータベースを例にとると、データベース内のグループの統計的比較を何度も行い、統計的に有意な関連を見出すことができる可能性がある。 そうすると、データから逆算して、”問い “を展開することができる。 これは、質問が、その後答えを見つけるために特別に尋ねられ、したがって、途中でデータを収集する（すなわち、前向きな方法で）ので、プロセスに対して直感的ではありません。 したがって、良い仮説は、試験の開始時に良いリサーチクエスチョンに基づいていなければならず、実際、試験のためのデータ収集を推進する。
研究または臨床仮説は、リサーチクエスチョンから開発され、次に試験の主要要素-サンプリング戦略、介入（該当する場合）、比較および結果変数-を試験の基礎、統計的、最終的には臨床的意義を確立する形態で要約される3。 例えば、人工股関節全置換術を必要とする患者において、コンピュータ支援による寛骨臼コンポーネント挿入とフリーハンドによる寛骨臼コンポーネント設置とを比較する研究において、実験群はコンピュータ支援による挿入、対照群／従来群はフリーハンドによる設置であろう。 研究チームは、まず研究仮説を立てる。 これは、単一の結果（例：コンピュータ支援による寛骨臼コン ポーネント設置は機能的結果の改善につながる）、あるいは複 合/複合結果、すなわち、複数の結果（例：……）として表 すことができる。 仮説検定の目的は、母集団から無作為に抽出した標本に基づいて、関心のある母集団について推論を行うことである2。 仮説検定の目的は、母集団から無作為に抽出した標本に基づいて、対象となる母集団について推論することである。前述の研究仮説の帰無仮説は、「コンピュータ支援挿入法とフリーハンド挿入法の間には、平均機能的結果に差がない」ということになる。 帰無仮説を立てた後、研究者は、もし差があるとすれば、その性質を述べた対立仮説を立てることになる。 対立仮説は、これらの技法の間には平均的な機能的転帰の差がある、というものである。 研究の最後には、帰無仮説を統計的に検証する。 研究の結果が統計的に有意でない（すなわち、統計的な意味での群間の機能的転帰に差がない）場合は、帰無仮説を棄却できないが、結果が有意であれば、検定の誤差にかかわらず、帰無仮説を棄却して対立仮説を受け入れる（すなわち、研究群間の平均機能的転帰に差がある）ことが可能である。 つまり、仮説検定により、観察された所見は偶然に生じたものではなく、これらの外科的処置の間に転帰の真の差があるために生じたという声明を確認または反証することができるのである。 統計的仮説検定の概念は複雑であり、詳細は本稿の範囲外である
仮説検定に固有のもう一つの重要な概念は、仮説が1サイドになるか2サイドになるかである。 2面性の仮説は、実験群と対照群の間に差があることを述べますが、その差の予想される方向はあらかじめ特定しません。 例えば、コンピュータ支援手術で治療成績が向上するのか、それともコンピュータ支援手術で治療成績が悪化するのかを問う。 上記の例では、差の方向が特定されていないので、両側検定を示しました。 1サイドの仮説は、特定の方向性を述べるものです（例：コンピュータ支援手術で転帰の改善がある）。 1サイドの仮説を使用する正当な理由がない限り、2サイドの仮説を使用する必要があります。 Bland and Atlman 8が述べているように、「片側仮説検定は、従来は有意でなかった差を有意にするための装置として決して使用すべきではない」
研究仮説は、研究目的を導くために研究の冒頭に述べられるべきものである。 研究者は仮説を1サイド(治療により改善が見られる)とすることもできるが、研究および研究者は臨床的等閑視の概念を守らなければならない。 この原則によると、臨床(または手術)試験は、専門家集団が、 評価される実験群と対照群の相対的な治療上の利点について不確実で ある場合にのみ倫理的である。9
研究仮説を立案することは、優れた研究課題によって支えられ、研究の 研究デザインの種類に影響を与えることになる。 適切な仮説構築の原則に基づいて行動することで、研究は自信を持って研究目的の開発に進むことができます
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