hypothesis-operationalization

name: hypothesis-operationalization description: "Strategy: 将 working hypothesis 精确化为可测试形式" version: 1.0.0 category: hypothesis-formation type: strategy campaign: hypothesis-formulation tactics:

• falsifiability-audit sops:
• operationalization
• falsifiability-check
• boundary-condition-specification
• variable-identification dependencies: skills:
  • context-management
  • subagent-spawning
  • literature-engine

Hypothesis Operationalization

将 working hypothesis 精确化为可测试形式：将模糊的方向性想法或概念性假设转化为每个术语都有操作定义、每个变量都有测量方法的精确可测试命题。

适用场景

• 已有方向性假设（"我认为 X 可能影响 Y"），但尚未精确化
• 假设含有抽象构念（construct），需要具体化为可观测指标
• 准备进入研究设计阶段，需要给出可直接操作的假设版本
• 审稿人或合作者反馈"假设太模糊"

不适用：尚未有任何假设方向 → 先用其他三个 strategy 生成假设，再回到本 strategy 精化。

思维框架

Abstract → Concrete

每个术语获得操作定义，每个变量获得测量方法。

操作化的五个层次：

1. 构念澄清（Construct clarification）：假设中的每个术语意味着什么？（概念层面）
2. 变量识别（Variable identification）：哪些是可操作的变量？（分析层面）
3. 操作定义（Operational definition）：如何测量/操作每个变量？（方法层面）
4. 边界条件（Boundary conditions）：假设在什么范围内成立？（适用层面）
5. 可证伪标准（Falsifiability criteria）：什么观察结果会推翻此假设？（判断层面）

常见的操作化失败模式：

• 循环定义（用 X 定义 X）→ 操作定义必须引用可观测行为或测量
• 测量与构念不匹配（operationalism gap）→ 需要论证测量工具确实捕捉到构念
• 边界条件过于宽泛（"在所有情境下"）→ 必须具体到样本、情境、时间范围

Budget Gate

默认参考流

1. 调用 variable-identification SOP：识别假设中所有构念，分类为 IV/DV/调节变量/中介变量
2. 调用 operationalization SOP：为每个构念提供操作定义（含测量方法/工具/指标）
3. 调用 boundary-condition-specification SOP：明确假设的适用范围（群体、情境、时间、文化）
4. 调用 falsifiability-check SOP（via falsifiability-audit tactic）：生成 falsification scenarios，确认假设可证伪性

context-checkpoint

每轮结束后记录：

• 操作化前的假设原始版本
• 每个构念的操作定义（含测量方法）
• 操作化后的精确假设（If [operationalized X], then [operationalized Y]）
• 边界条件清单
• Falsification scenarios
• 操作化质量自评（是否有循环定义、测量-构念匹配度）