परिकल्पना
एक परिकल्पना (: परिकल्पनाएं) किसी घटना के लिए एक प्रस्तावित स्पष्टीकरण है। एक वैज्ञानिक परिकल्पना को अवलोकनों पर आधारित होना चाहिए और वास्तविकता के बारे में एक परीक्षण योग्य और पुनरुत्पादनीय पूर्वानुमान प्रस्तुत करना चाहिए, जो एक शिक्षित अनुमान (educated guess) के साथ शुरू होने वाली प्रक्रिया में होता है। यदि किसी परिकल्पना को प्रयोग द्वारा बार-बार स्वतंत्र रूप से सत्य सिद्ध किया जाता है, तो वह एक वैज्ञानिक सिद्धांत बन जाती है।[1] बोलचाल की भाषा में, परिकल्पना और सिद्धांत शब्दों का उपयोग अक्सर एक-दूसरे के स्थान पर किया जाता है, लेकिन विज्ञान के संदर्भ में यह गलत है।
एक कार्यकारी परिकल्पना एक अस्थायी रूप से स्वीकृत परिकल्पना है जिसका उपयोग अनुसंधान में और प्रगति करने के उद्देश्य से किया जाता है। कार्यकारी परिकल्पनाओं को अक्सर त्याग दिया जाता है, और अक्सर इस ज्ञान (और चेतावनी) के साथ प्रस्तावित किया जाता है कि वे अपूर्ण और इसलिए गलत हैं, जिसका उद्देश्य अनुसंधान को कम से कम सही दिशा में ले जाना है, विशेष रूप से तब जब वैज्ञानिक किसी मुद्दे पर अटक जाते हैं और विचारों पर मंथन कर रहे होते हैं।
औपचारिक तर्क में, एक परिकल्पना एक प्रस्ताव में पूर्ववृत्त होती है। उदाहरण के लिए, प्रस्ताव "यदि P, तो Q" में, कथन P अनुवर्ती Q की परिकल्पना (या पूर्ववृत्त) को दर्शाता है। परिकल्पना P एक (संभवतः प्रति-तथ्यात्मक) "क्या होगा यदि" प्रश्न में मान्यता है। विशेषण "काल्पनिक" (hypothetical) (जिसमें परिकल्पना की प्रकृति हो या जिसे परिकल्पना के तत्काल परिणाम के रूप में अस्तित्व में माना गया हो), "परिकल्पना" शब्द के उपरोक्त किसी भी अर्थ को संदर्भित कर सकता है।
उपयोग
अपने प्राचीन उपयोग में, परिकल्पना एक शास्त्रीय नाटक के कथानक के सारांश को संदर्भित करती थी। अंग्रेजी शब्द hypothesis प्राचीन ग्रीक शब्द ὑπόθεσις (hypothesis) से आया है, जिसका शाब्दिक या व्युत्पत्तिपरक अर्थ "नीचे रखना या स्थापित करना" है और इसलिए विस्तारित उपयोग में इसके कई अन्य अर्थ हैं जिनमें "मान्यता" (supposition) शामिल है।[1]
Plato के Meno (86e–87b) में, Socrates सद्गुण का विश्लेषण एक ऐसी विधि से करते हैं जिसके बारे में उनका कहना है कि इसका उपयोग गणितज्ञों द्वारा किया जाता है,[2] जिसे "परिकल्पना से जांच करना" कहा जाता है। इस अर्थ में, 'परिकल्पना' एक चतुर विचार या शॉर्टकट, या एक सुविधाजनक गणितीय दृष्टिकोण को संदर्भित करती है जो बोझिल गणनाओं को सरल बनाती है। कार्डिनल Robert Bellarmine ने 17वीं शताब्दी की शुरुआत में गैलीलियो को दी गई चेतावनी में इस उपयोग का एक प्रसिद्ध उदाहरण दिया था: कि उसे पृथ्वी की गति को वास्तविकता के रूप में नहीं, बल्कि केवल एक परिकल्पना के रूप में मानना चाहिए।
21वीं सदी में सामान्य उपयोग में, एक परिकल्पना एक ऐसे अस्थायी विचार को संदर्भित करती है जिसकी योग्यता का मूल्यांकन आवश्यक है। उचित मूल्यांकन के लिए, परिकल्पना बनाने वाले को परिचालन शब्दों में विशिष्टताओं को परिभाषित करने की आवश्यकता होती है। एक परिकल्पना को या तो पुष्टि करने या उसे गलत साबित करने के लिए शोधकर्ता द्वारा अधिक काम की आवश्यकता होती है। समय के साथ, एक पुष्ट परिकल्पना एक सिद्धांत का हिस्सा बन सकती है या कभी-कभी स्वयं एक सिद्धांत के रूप में विकसित हो सकती है। सामान्य तौर पर, वैज्ञानिक परिकल्पनाओं का स्वरूप एक गणितीय मॉडल जैसा होता है।[3] कभी-कभी, लेकिन हमेशा नहीं, उन्हें अस्तित्वपरक कथनों के रूप में भी तैयार किया जा सकता है, जिसमें कहा जाता है कि जांच के तहत घटना के किसी विशेष उदाहरण में कुछ विशेषता है, और कारणात्मक स्पष्टीकरण, जिनका सामान्य रूप सार्वभौमिक कथनों का होता है, जिसमें कहा जाता है कि घटना के हर उदाहरण में एक विशेष विशेषता होती है।
उद्यमिता के क्षेत्र में, उत्पादों या व्यावसायिक मॉडलों की विशेषताओं के बारे में अस्थायी विचार तैयार करने के लिए एक परिकल्पना का उपयोग किया जाता है। तैयार की गई परिकल्पना का फिर मूल्यांकन किया जाता है, जहाँ परिकल्पना को सत्यापन- या मिथ्याकरण-उन्मुख प्रयोग के माध्यम से "सत्य" या "असत्य" सिद्ध किया जाता है।[4]
कोई भी उपयोगी परिकल्पना तर्क (जिसमें निगमनात्मक तर्क शामिल है) द्वारा पूर्वानुमानों को सक्षम बनाएगी। यह प्रयोगशाला सेटिंग में किसी प्रयोग के परिणाम या प्रकृति में किसी घटना के अवलोकन की भविष्यवाणी कर सकती है। पूर्वानुमान सांख्यिकी का भी आह्वान कर सकता है और केवल संभावनाओं के बारे में बात कर सकता है। Karl Popper ने दूसरों का अनुसरण करते हुए तर्क दिया है कि एक परिकल्पना को मिथ्याकरणीय होना चाहिए, और यह कि कोई भी व्यक्ति किसी प्रस्ताव या सिद्धांत को वैज्ञानिक नहीं मान सकता यदि वह गलत साबित होने की संभावना को स्वीकार नहीं करता है। विज्ञान के अन्य दार्शनिकों ने मिथ्याकरण के मानदंड को अस्वीकार कर दिया है या इसे अन्य मानदंडों के साथ पूरक किया है, जैसे कि सत्यापनशीलता (उदाहरण के लिए, verificationism) या सुसंगतता (उदाहरण के लिए, confirmation holism)। वैज्ञानिक पद्धति में जांच के तहत प्रश्न का पर्याप्त उत्तर देने के लिए किसी परिकल्पना की क्षमता का परीक्षण करने के लिए प्रयोग शामिल है। इसके विपरीत, अनियंत्रित अवलोकन विज्ञान में अस्पष्टीकृत मुद्दों या खुले प्रश्नों को उठाने की उतनी संभावना नहीं रखता, जितनी कि परिकल्पना का परीक्षण करने के लिए एक निर्णायक प्रयोग का निर्माण करना। परिकल्पना का परीक्षण करने के लिए एक विचार प्रयोग का भी उपयोग किया जा सकता है।
परिकल्पना तैयार करते समय, अन्वेषक को परीक्षण के परिणाम के बारे में वर्तमान में पता नहीं होना चाहिए या यह कि यह निरंतर जांच के अधीन है। केवल ऐसे मामलों में ही प्रयोग, परीक्षण या अध्ययन परिकल्पना की सत्यता दिखाने की संभावना को संभावित रूप से बढ़ाते हैं।[5]pp17,49–50 यदि शोधकर्ता को पहले से ही परिणाम पता है, तो यह एक "परिणाम" के रूप में गिना जाता है — और शोधकर्ता को परिकल्पना तैयार करते समय इस पर पहले ही विचार कर लेना चाहिए था। यदि कोई अवलोकन या अनुभव द्वारा पूर्वानुमानों का आकलन नहीं कर सकता है, तो परिकल्पना का परीक्षण दूसरों द्वारा अवलोकन प्रदान करके किया जाना चाहिए। उदाहरण के लिए, एक नई तकनीक या सिद्धांत आवश्यक प्रयोगों को संभव बना सकता है।
वैज्ञानिक परिकल्पना
किसी समस्या के परीक्षण समाधान को आमतौर पर एक परिकल्पना कहा जाताया, अक्सर, एक "शिक्षित अनुमान" के रूप में[6]क्योंकि यह साक्ष्य के आधार पर एक सुझाया गया परिणाम प्रदान करती है। हालाँकि, कुछ वैज्ञानिक "शिक्षित अनुमान" शब्द को गलत मानकर अस्वीकार करते हैं। प्रयोगकर्ता समस्या को हल करने से पहले कई परिकल्पनाओं का परीक्षण और उन्हें अस्वीकार कर सकते हैं।
Schick और Vaughn के अनुसार,[7] वैकल्पिक परिकल्पनाओं पर विचार करने वाले शोधकर्ता निम्नलिखित बातों को ध्यान में रख सकते हैं:
- परीक्षण योग्यता (ऊपर चर्चा की गई मिथ्याकरण की तुलना करें)
- मितव्ययिता (जैसा कि "ओकम के उस्तरा" के अनुप्रयोग में है, इकाइयों की अत्यधिक संख्या को मानने को हतोत्साहित करना)
- दायरा – कई ज्ञात घटनाओं पर परिकल्पना की स्पष्ट प्रयोज्यता
- फलप्रदता – यह संभावना कि परिकल्पना भविष्य में और घटनाओं की व्याख्या कर सकती है
- रूढ़िवादिता – मौजूदा मान्यता प्राप्त ज्ञान-प्रणालियों के साथ "फिट" की डिग्री।
कार्यकारी परिकल्पना
মূল নিবন্ধ: Working hypothesis एक कार्यकारी परिकल्पना एक ऐसी परिकल्पना है जिसे आगे के शोध के लिए आधार के रूप में अस्थायी रूप से स्वीकार किया जाता है[8] इस उम्मीद में कि एक टिकाऊ सिद्धांत तैयार किया जाएगा, भले ही परिकल्पना अंततः विफल हो जाए। सभी परिकल्पनाओं की तरह, एक कार्यकारी परिकल्पना को अपेक्षाओं के कथन के रूप में निर्मित किया जाता है, जिसे अनुभवजन्य जांच में अन्वेषणात्मक अनुसंधान उद्देश्य से जोड़ा जा सकता है। कार्यकारी परिकल्पनाओं का उपयोग अक्सर गुणात्मक अनुसंधान में एक वैचारिक ढांचे के रूप में किया जाता है।
कार्यकारी परिकल्पनाओं (working hypotheses) की अनंतिम प्रकृति उन्हें अनुप्रयुक्त अनुसंधान (applied research) में एक संगठनात्मक उपकरण के रूप में उपयोगी बनाती है। यहाँ वे उन समस्याओं को संबोधित करने के लिए एक उपयोगी मार्गदर्शिका के रूप में कार्य करती हैं जो अभी भी अपने प्रारंभिक चरण में हैं।[9]
हाल के वर्षों में, विज्ञान के दार्शनिकों ने परिकल्पनाओं के मूल्यांकन के विभिन्न दृष्टिकोणों, और सामान्य रूप से वैज्ञानिक पद्धति को एकीकृत करने का प्रयास किया है, ताकि एक अधिक पूर्ण प्रणाली बनाई जा सके जो प्रत्येक दृष्टिकोण की व्यक्तिगत चिंताओं को एकीकृत करती हो। विशेष रूप से, Imre Lakatos और Paul Feyerabend, जो क्रमशः कार्ल पॉपर के सहयोगी और छात्र थे, ने इस तरह के संश्लेषण के नए प्रयास किए हैं।
परिकल्पनाएं, अवधारणाएं और मापन
हेम्पेल के deductive-nomological model में अवधारणाएं परिकल्पनाओं के विकास और परीक्षण में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती हैं। अधिकांश औपचारिक परिकल्पनाएं प्रस्थापनाओं के बीच अपेक्षित संबंधों को निर्दिष्ट करके अवधारणाओं को जोड़ती हैं। जब परिकल्पनाओं के एक समूह को एक साथ समूहित किया जाता है, तो वे एक प्रकार का वैचारिक ढांचा बन जाते हैं। जब एक वैचारिक ढांचा जटिल होता है और उसमें कार्य-कारण या व्याख्या शामिल होती है, तो इसे आमतौर पर एक सिद्धांत कहा जाता है। विज्ञान के प्रख्यात दार्शनिक Carl Gustav Hempel के अनुसार,
- एक पर्याप्त अनुभवजन्य व्याख्या एक सैद्धांतिक प्रणाली को एक परीक्षण योग्य सिद्धांत में बदल देती है: वह परिकल्पना जिसके घटक शब्दों की व्याख्या की गई है, अवलोकन योग्य घटनाओं के संदर्भ में परीक्षण के योग्य हो जाती है। अक्सर व्याख्या की गई परिकल्पना सिद्धांत की व्युत्पन्न परिकल्पनाएं होंगी; लेकिन अनुभवजन्य डेटा द्वारा उनकी पुष्टि या खंडन तब तुरंत उन आदिम परिकल्पनाओं को भी मजबूत या कमजोर कर देगा जिनसे वे व्युत्पन्न हुई थीं।[10]36
हेम्पेल एक उपयोगी रूपक प्रदान करते हैं जो एक वैचारिक ढांचे और उस ढांचे के बीच के संबंध का वर्णन करता है जैसा कि इसे देखा जाता है और शायद परीक्षण किया जाता है (व्याख्यात्मक ढांचा)। "पूरी प्रणाली, जैसे कि, अवलोकन के तल के ऊपर तैरती है और व्याख्या के नियमों द्वारा इससे जुड़ी होती है। इन्हें उन डोरियों के रूप में देखा जा सकता है जो नेटवर्क का हिस्सा नहीं हैं, लेकिन बाद वाले के कुछ बिंदुओं को अवलोकन के तल में विशिष्ट स्थानों के साथ जोड़ती हैं। उन व्याख्यात्मक संबंधों के आधार पर, नेटवर्क एक वैज्ञानिक सिद्धांत के रूप में कार्य कर सकता है।"[10]36 अवलोकन के तल में निहित अवधारणाओं वाली परिकल्पनाएं परीक्षण के लिए तैयार होती हैं। "वास्तविक वैज्ञानिक अभ्यास में एक सैद्धांतिक संरचना को तैयार करने और उसकी व्याख्या करने की प्रक्रिया हमेशा स्पष्ट रूप से अलग नहीं होती है, क्योंकि इच्छित व्याख्या आमतौर पर सिद्धांतकार के निर्माण का मार्गदर्शन करती है"।33 हालाँकि, "तार्किक स्पष्टीकरण के उद्देश्यों के लिए, दोनों चरणों को वैचारिक रूप से अलग करना संभव और वास्तव में वांछनीय है"।33
सांख्यिकीय परिकल्पना परीक्षण
মূল নিবন্ধ: Statistical hypothesis testing जब घटनाओं के बीच किसी संभावित सहसंबंध या समान संबंध की जांच की जाती है, जैसे कि क्या कोई प्रस्तावित उपचार किसी बीमारी के इलाज में प्रभावी है, तो जिस परिकल्पना में संबंध मौजूद होने का दावा किया गया है, उसकी जांच उसी तरह नहीं की जा सकती जैसे कि प्रकृति के किसी प्रस्तावित नए नियम की जांच की जा सकती है। ऐसी जांच में, यदि परीक्षण किया गया उपचार कुछ मामलों में कोई प्रभाव नहीं दिखाता है, तो ये जरूरी नहीं कि परिकल्पना को गलत साबित करें। इसके बजाय, सांख्यिकीय परीक्षणों का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए किया जाता है कि यदि परिकल्पित संबंध मौजूद नहीं है, तो समग्र प्रभाव के देखे जाने की संभावना कितनी है। यदि वह संभावना पर्याप्त रूप से कम है (उदाहरण के लिए, 1% से कम), तो संबंध के अस्तित्व को माना जा सकता है। अन्यथा, कोई भी देखा गया प्रभाव शुद्ध संयोग के कारण हो सकता है।
सांख्यिकीय परिकल्पना परीक्षण में, दो परिकल्पनाओं की तुलना की जाती है। इन्हें शून्य परिकल्पना और वैकल्पिक परिकल्पना कहा जाता है। शून्य परिकल्पना वह परिकल्पना है जो बताती है कि जिन घटनाओं के संबंध की जांच की जा रही है, उनके बीच कोई संबंध नहीं है, या कम से कम वैकल्पिक परिकल्पना द्वारा दिए गए रूप में नहीं है। वैकल्पिक परिकल्पना, जैसा कि नाम से पता चलता है, शून्य परिकल्पना का विकल्प है: यह बताती है कि किसी प्रकार का संबंध 'है'। वैकल्पिक परिकल्पना परिकल्पित संबंध की प्रकृति के आधार पर कई रूप ले सकती है; विशेष रूप से, यह दो-तरफा (उदाहरण के लिए: कोई प्रभाव है, अज्ञात दिशा में) या एक-तरफा (परिकल्पित संबंध की दिशा, सकारात्मक या नकारात्मक, पहले से तय है) हो सकती है।[11]
परिकल्पनाओं के परीक्षण के लिए पारंपरिक सार्थकता स्तर (सत्य शून्य परिकल्पना को गलत तरीके से अस्वीकार करने की स्वीकार्य संभावनाएं) .10, .05, और .01 हैं। शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करने और वैकल्पिक परिकल्पना को स्वीकार करने का निर्णय लेने के लिए सार्थकता स्तर का निर्धारण पहले से किया जाना चाहिए, इससे पहले कि अवलोकन एकत्र किए जाएं या उनका निरीक्षण किया जाए। यदि ये मानदंड बाद में निर्धारित किए जाते हैं, जब परीक्षण किए जाने वाले डेटा पहले से ही ज्ञात होते हैं, तो परीक्षण अमान्य है।[12]
उपरोक्त प्रक्रिया वास्तव में अध्ययन में शामिल प्रतिभागियों (इकाइयों या नमूना आकार) की संख्या पर निर्भर है। उदाहरण के लिए, शून्य परिकल्पना को अस्वीकार करने के लिए नमूना आकार बहुत छोटा होने से बचने के लिए, यह अनुशंसा की जाती है कि कोई शुरुआत से ही पर्याप्त नमूना आकार निर्दिष्ट करे। परिकल्पनाओं का परीक्षण करने के लिए उपयोग किए जाने वाले कई महत्वपूर्ण सांख्यिकीय परीक्षणों में से प्रत्येक के लिए छोटे, मध्यम और बड़े प्रभाव आकार को परिभाषित करना उचित है।[13]
सम्मान
अंटार्कटिका में Mount Hypothesis का नाम वैज्ञानिक अनुसंधान में परिकल्पनाओं की भूमिका के सम्मान में रखा गया है।
सूची
Hypotheses विभिन्न विषय क्षेत्रों में कई परिकल्पनाएं सामने रखी गई हैं:
- खगोलीय परिकल्पनाएं
- लेखकत्व बहस
- जैविक परिकल्पनाएं
- दस्तावेजी परिकल्पना (Documentary hypothesis)
- काल्पनिक दस्तावेज
- काल्पनिक प्रभाव घटनाएं (Hypothetical impact events)
- काल्पनिक नियम
- भाषाई सिद्धांत और परिकल्पनाएं
- मौसम संबंधी परिकल्पनाएं
- काल्पनिक वस्तुएं
- जातीय समूहों की उत्पत्ति परिकल्पनाएं
- काल्पनिक प्रक्रियाएं
- काल्पनिक अंतरिक्ष यान
- सांख्यिकीय परिकल्पना परीक्षण
- काल्पनिक तकनीक
संदर्भ
- ↑ 1.0 1.1 (1997). The ecological detective: confronting models with data. 24. Princeton University Press. ISBN 978-0-691-03497-3.
- ↑ Wilbur R. Knorr, "Construction as existence proof in ancient geometry", p. 125, as selected by Jean Christianidis (ed.), Classics in the history of Greek mathematics, Kluwer.
- ↑ Crease, Robert P. (2008) The Great Equations 978-0-393-06204-5, p.112 lists the conservation of energy as an example of accounting a constant of motion. Hypothesized by Sadi Carnot, truth demonstrated by James Prescott Joule, proven by Emmy Noether.
- ↑ (May 2013). Harvard Business Review (2013) "Why Lean Startup Changes Everything". Harvard Business Review.
- ↑ (Popper, 1959)
- ↑ "When it is not clear under which law of nature an effect or class of effect belongs, we try to fill this gap by means of a guess. Such guesses have been given the name conjectures or hypotheses.", Hans Christian Ørsted(1811) "First Introduction to General Physics" ¶18. Selected Scientific Works of Hans Christian Ørsted, 0-691-04334-5 p.297
- ↑ (2002). "How to think about weird things: critical thinking for a New Age". McGraw-Hill Higher Education. ISBN 0-7674-2048-9.
- ↑ Oxford Dictionary of Sports Science & Medicine. Eprint সংরক্ষিত সংস্করণ via Answers.com.
- ↑ Patricia M. Shields और Nandhini Rangarajan. 2013. A Playbook for Research Methods: Integrating Conceptual Frameworks and Project ManagementJanuary 2023. Stillwater, OK: New Forums Press. pp. 109–157
- ↑ 10.0 10.1 Hempel, C. G.. (1952). "Fundamentals of Concept Formation in Empirical Science". University of Chicago Press.
- ↑ Altman. DG., Practical Statistics for Medical Research, CRC Press, 1990, Section 8.5,
- ↑ Mellenbergh, G.J.(2008). Chapter 8: Research designs: Testing of research hypotheses. In H.J. Adèr & G.J. Mellenbergh (eds.) (with contributions by D.J. Hand), Advising on Research Methods: A consultant's companion (pp. 183–209). Huizen, The Netherlands: Johannes van Kessel Publishing
- ↑ Altman. DG., Practical Statistics for Medical Research, CRC Press, 1990, Section 15.3,
स्रोत: अंग्रेज़ी विकिपीडिया के “Hypothesis” लेख का अनुवाद। मूल लेख: https://en.wikipedia.org/wiki/Hypothesis यह अनुवाद स्वचालित रूप से तैयार किया गया है।
