为研究投入了大量时间和精力后，结果发现研究假设不成立或失败，研究人员应如何处理？恰当地处理研究假设不成立或失败的情况，是科学研究的重要环节。本文列出了研究假设不成立的常见原因，给出了具体的解决办法，并总结了相关经验。

注：本文的论述前提是，你正在研究某个假设（并非无效假设）；换言之，你正在努力证明该假设的正确性，而非推翻该假设。

假设不成立/失败的原因

假设不成立或失败的原因有很多，包括：

·研究人员的先入之见本身存在错误，导致假设存在缺陷或失败。

·研究人员的研究结果正确，但研究结果之间没有关联。

·数据集/样本量不足，无法得出有意义的结果。

·该假设本身超出了科学范畴，无法通过实验验证，实验结果证明假设可能是错误的。

如何应对？

经过几周甚至数月的深思与实验，结果发现自己的研究假设竟然不成立。该如何处理如此糟心的情况？以下是一些具体的解决办法。

仔细分析假设和研究。对研究假设和实验过程进行严谨、系统的事后分析，反思存在的问题，并将反思结果与他人进行有效高效的分享。聚焦以下问题来评估研究：

·实验操作是否正确？

·研究能否真正给出一个明确的答案？

·与其他人合作开展一项规模更大、更具说服力的研究是否必要、合适或有益？

·通过改进实验，或者开展新实验，能否更好地验证你的假设？

·将不成立的假设、实验和分析与同行分享。分享阴性数据可以帮助你从相关研究中得出有效的结论，有助于调整实验设计。

·该假设不是为了得出科学成果，而更像是对普遍偏见的衡量，思考一下是否有这种可能性。

从不成立的假设中汲取经验

即便是最成功、最富有创意、最有思想的研究人员也会遭遇假设失败的情况。但他们能从中吸取经验，最终才脱颖而出。

·如果失败能让人不断探索前行，那么失败也是有益的

·假设不成立是否明确表明后期研究已无必要？若是如此，这种明确的答案也是进步。

·假设不成立是否表明后期可进行更细致的实验或分析？若是如此，这也令人受益匪浅。

·对于失败的假设，对其背后的概念基础进行逻辑剖析，可能会揭示出该错误假设在发展过程中可纠正的思维缺陷

·假设的失败可能会衍生出可行的替代假设、实验和统计分析，促使研究人员进行深入调查和创新。好的理论或实验模型往往源自失败的假设，而严谨研究证据的获取也是如此（例如：大规模、低偏倚的元分析）。

进行事后分析（post-hoc analysis）

假设不成功是启动事后分析的契机。

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