研究假设怎么写：H0 / H1 可检验假设改写提示词（方向性、变量、统计检验对应）
写开题报告或论文的研究假设时用：贴入研究问题和你的猜想，AI 把口语化猜想改写成规范的零假设与备择假设，标明变量与方向，并对应到合适的统计检验，指出哪些说法无法被检验。
通用大模型 对话模型通用
请你担任量化研究方法课的助教，帮我把研究假设写规范。 研究问题：[研究问题] 我的猜想（可以很口语）：[我的猜想] 研究设计：[研究设计]（如：横断面问卷、两组随机对照、前后测、二手面板数据） 主要变量及测量方式：[变量与测量] 样本概况：[样本概况] 请完成： 1. 识别变量：列出自变量、因变量、可能的调节变量 / 中介变量 / 控制变量，标注测量层次（定类、定序、定距、定比）。 2. 改写假设：为每个猜想写出 - 研究假设（文字版，用于论文正文，如「H1：……正向预测……」）； - 统计假设（H0 与 H1 的符号或文字表述）； - 方向性：单侧还是双侧，并说明理由（没有充分理论依据时建议双侧）。 3. 对应检验：给出最匹配的统计方法（如独立样本 t 检验、卡方、相关、多元回归、方差分析），以及使用前要检查的前提假设。 4. 检查问题：指出我的猜想里不可检验、含糊或同时包含两个命题的表述（「双管假设」），并拆分改写。 5. 用一句话提醒我：假设应在收集数据之前确定，事后根据结果改假设属于不当做法。 输出格式：先给变量表，再按 H1、H2…… 逐条输出「研究假设 / 统计假设 / 方向 / 检验方法 / 前提检查」，最后列「需要我补充的信息」。 不要假设我已经有数据结果，也不要编造任何显著性结论。
高亮处换成你自己的内容：[研究问题]、[我的猜想]、[研究设计]、[变量与测量]、[样本概况]
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使用说明
怎么填变量：[我的猜想] 可以一次写 2–4 条，比如「压力大的人睡得差，运动多的人好一点」——这其实包含主效应和调节效应两个假设，AI 会帮你拆开。[变量与测量] 一定写清怎么测（量表总分、是/否、分钟数），否则它无法判断用 t 检验还是卡方。[研究设计] 决定能不能写因果性措辞：横断面数据只能写「相关」「预测」，不能写「导致」。
常见问题与调整：
- 假设写成「A 对 B 有影响」→ 追问：「请明确方向（正向/负向），并说明理论依据从哪类文献来。」
- 推荐了过于复杂的模型 → 追问：「按我的样本量和变量数，给出最简单且合适的检验方案。」
- 想做中介/调节时，可以接着用本站「中介效应与调节效应分析提示词」。
研究假设要基于理论和已有文献，AI 给的理论依据需自己查证原文。
示例输出
示例，仅供参考（研究问题：大学生学业压力与睡眠质量的关系；横断面问卷）
H1（研究假设）：学业压力正向预测睡眠质量量表得分（得分越高代表睡眠越差）。
统计假设：H0：β₁ = 0；H1：β₁ ≠ 0（双侧）。
检验方法：多元线性回归，控制性别、年级；前提检查：残差正态性、共线性（VIF）、异方差。
拆分提醒：「压力大的人睡得差，运动多的人好一点」包含 H1（主效应）与 H2（每周运动时长调节压力与睡眠的关系），需分别写。
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