Nullhypothese: Was ist das und wofür wird es in der Wissenschaft verwendet?

In der Welt der Wissenschaft ist Statistik die Grundlage jeder Behauptung. Letztlich lügen die Zahlen nicht, denn sie beinhalten ihre eigene und objektive Realität auf alle Prozesse anwendbar, unabhängig von Kultur oder geografischer Distanz der Person anwenden.

Um also behaupten zu können (oder besser zu vermuten), dass wir etwas entdeckt haben, ist es notwendig, dass wir zuverlässige und wiederholbare Daten in einer numerischen Sprache präsentieren können, die dies unterstützt. In der Welt des Experimentierens muss es ein von vornherein zu widerlegender Ankerpunkt, also die Nullhypothese.

Statistik und wissenschaftliche Methode scheinen Disziplinen und Methoden zu sein, die für die allgemeine Bevölkerung zu komplex sind, aber nichts könnte weiter von der Wahrheit entfernt sein. Bei dieser Gelegenheit öffnen wir mit der Erklärung der Nullhypothese ein kleines Fenster in die Welt der numerischen Realitäten und der basalen Wissenschaft.

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Was ist die Nullhypothese?: Widerlegung der Annahmen

Um sich in der Welt der Hypothesen bequem bewegen zu können, müssen wir zunächst die wesentlichen Grundlagen für das Verständnis des Themas legen. VWir wollen auch oberflächlich in die Welt der wissenschaftlichen Methode eintauchen.

Über die wissenschaftliche Methode

Die wissenschaftliche Methode ist definiert als eine empirische und messbasierte Forschungsmethode, die auch den spezifischen Prinzipien von Argumentationstests unterliegt. Diese Verkettung von Schritten und Argumentation basiert auf zwei Hauptpfeilern:

• Reproduzierbarkeit: die Fähigkeit, jedes Experiment mit den notwendigen Mitteln zu wiederholen, wenn eine Person es vorschlägt.
• Widerlegbarkeit: Jede wissenschaftliche Aussage muss fälschungs- oder widerlegbar sein.

In der Welt der Wissenschaft operieren wir nie mit absoluten Dogmen. So sehr eine Zahl eine Hypothese unterstützt, kann die Hypothese die Realität nicht vollständig widerspiegeln, dass zum Beispiel extrinsische Faktoren nicht berücksichtigt wurden oder der Stichprobenumfang nicht groß genug ist.

Somit basiert die wissenschaftliche Methode auf Beobachtung, Messung, Hypothese, Reproduzierbarkeit, Widerlegbarkeit und Überprüfung durch externe Agenten an diejenigen, die das Experiment selbst durchgeführt haben.

Wenn ein wissenschaftlich interessierter Leser mit einem typischen Aufsatz aus einer Zeitschrift konfrontiert wird, wie? Ob Wissenschaft oder Natur, Sie können sehen, dass die Forscher alles andere als sicher zu sein scheinen Entdeckungen. "Könnte sein", "Könnte bedeuten", "das scheint darauf hinzuweisen", "vielleicht existiert" und andere Phrasen dominieren die Absätze.

Darüber hinaus ignoriert jede Forschung mit Selbstachtung in ihren letzten Zeilen, dass "mehr Experimente erforderlich sind, um sich mit dem Thema zu befassen". Wie wir gesehen haben, ist die Wissenschaft trotz der Meinung der Allgemeinbevölkerung basiert mehr auf der Verwerfung von Unwahrheiten als auf der Bestätigung absoluter Dogmen.

Nun ja, sobald wir die Vorsicht und das Misstrauen verstanden haben, mit denen wir uns in der Welt der Wissenschaften scharfen Aussagen stellen müssen, ist es an der Zeit zu erklären, was die Nullhypothese ist.

Die falsche Behauptung

Laut der Königlich Spanischen Akademie der Sprache wird eine Hypothese als Annahme von etwas Möglichem oder Unmöglichem definiert, um daraus eine Konsequenz zu ziehen. Wenn wir zu seinen etymologischen Wurzeln gehen, werden wir sehen, dass die Bedeutung des Wortes darin enthalten ist, denn "Schluckauf" entspricht "Unterordnung / unter" und "These" "einem Schluss, der mit a. aufrechterhalten wird Argumentation".

Die Hypothese ist eine ungeprüfte Aussage, die einen Test mit Erfahrung erfordert (also ein Experiment) und nach Widerlegung und Beweis im besten Fall zu einer verifizierten Aussage werden.

Um zu behaupten, dass etwas „ist“, müssen wir auf jeden Fall auch ausschließen, dass es „nicht“ ist, oder? Verzweifeln Sie nicht, denn wir stellen diese Abstraktionsübung in den folgenden Zeilen freundlicher vor.

Nehmen wir ein Beispiel: Wir wollen zeigen, dass die Luftfeuchtigkeit beim Laichen einer Insektenpopulation einer bestimmten Art in einem Ökosystem eine wesentliche Rolle spielt. In diesem Fall haben wir zwei mögliche Hypothesen:

• Diese Luftfeuchtigkeit hat keinen Einfluss auf die Anzahl der Eier pro Laichen, so dass es keine Unterschiede im Durchschnitt dieser Zahl je nach Klima und Region geben wird. (H0)
• Diese Feuchtigkeit beeinflusst die Anzahl der Eier pro Laichen. Abhängig von dem spezifischen Parameter, der die Luftfeuchtigkeit misst, gibt es erhebliche Unterschiede im Mittelwert. (H1)

Die Nullhypothese (H0) entspricht in diesem Fall der ersten der Aussagen. Somit können wir die Nullhypothese definieren als eine Aussage über einen Parameter, die besagt, dass zwei oder mehr Ereignisse nicht miteinander korreliert sind.

Dieses Konzept ist die Grundlage der Herangehensweise an wissenschaftliche Hypothesen, denn egal wie viel Sie demonstrieren wollen eine Beziehung zwischen zwei spezifischen Parametern besteht, muss davon ausgegangen werden, dass dies, wenn dies nicht dokumentiert wurde, daran existiert. Darüber hinaus sollte jede zuverlässige Untersuchung alles tun, um ihre H1-Hypothese (dass die vermutete Korrelation existiert) zu testen. Es geht nicht darum, das gewünschte Ergebnis "mit" zu erzielen, sondern es "trotz" zu erreichen..

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Die Bedeutung des P-Wertes

Die aufmerksamsten Leser werden bemerkt haben, dass im obigen Beispiel der Luftfeuchtigkeit die Hypothese, die eine Korrelation zwischen diesem Parameter und der durchschnittlichen Anzahl von Eiern zeigt, enthält ein wichtiger Begriff darin: Bedeutung.

Dies ist wichtig, da bei der Anzahl der Insekteneier unterschiedliche Durchschnittswerte beobachtet werden, egal wie real und beobachtbar, kann es sich um ein nicht signifikantes Ereignis handeln, d. h. das Produkt einer Zufallsstichprobe jenseits der Korrelation.

Wenn zum Beispiel ein Außerirdischer auf die Erde kam und zufällig vier 50-jährige Männer und drei von ihnen waren 1,90 Meter groß, man kann mit Sicherheit sagen, dass 3 von 4 Menschen sehr hoch. Diese Daten sind statistisch nicht signifikant, da sie auf den Zufall der Stichprobe zurückzuführen sind. Auf der anderen Seite, wenn dieser Außerirdische 3 Millionen Bürger misst und die Höhenunterschiede insgesamt aufzeichnet geographischen Lagen der Welt, dort würde es vielleicht signifikante Höhenunterschiede der Art nach (x) Parameter.

All diese Vermutungen basieren nicht auf einem bloßen Argumentationsprozess, da es Zahlen gibt, die die Bedeutung der erhaltenen Daten widerspiegeln. Das ist im Fall des „P-Wertes“, einer Zahlengröße, die als Wahrscheinlichkeit definiert ist, dass ein berechneter statistischer Wert bei einer bestimmten Nullhypothese möglich ist. Diese Zahl ist eine Wahrscheinlichkeit, die von 0 bis 1 reicht.

Wir wollen also, dass der P-Wert niedrig, sehr niedrig ist. Allgemein kann gesagt werden, dass eine Hypothese H0 (erinnern Sie sich an die Nullhypothese) verworfen werden kann, wenn diese Zahl ist kleiner oder gleich einem willkürlich festgelegten Signifikanzniveau (im Allgemeinen 0,05). Dies bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeiten, dass die erhaltenen Ergebnisse das Produkt des Zufalls sind (d. h. dass es keine Korrelation zwischen den Parametern gibt oder dass die Nullhypothese wahr ist) sind sehr, sehr gering.

Es sei darauf hingewiesen, dass es uns jedenfalls beim Hypothesentesten nicht erlaubt, eine Hypothese in ihrer Gesamtheit zu akzeptieren, sondern sie abzulehnen oder nicht. Zurück zum Beispiel von Eiern und Insekten, wenn wir Proben von 300 Laichen von 300 verschiedenen Weibchen an 30 verschiedenen Orten erhalten und es gibt signifikante Unterschiede in den Mittelwerten je nach Feuchtigkeit des Ökosystems, können wir sagen, dass es einen Zusammenhang zwischen der Größe der Kohorte und den Parametern der zu geben scheint Feuchtigkeit.

Was wir jedenfalls nicht als unverrückbares Dogma behaupten können. Die wissenschaftliche Methode basiert auf Wiederholung und Widerlegbarkeit, also verschiedene Forschungsteams müssen das unter den gleichen Bedingungen durchgeführte Experiment wiederholen und gleich signifikante Ergebnisse erzielen damit die Korrelation zuverlässig und valide sein kann.

Unabhängig davon, wie gut die Idee in der wissenschaftlichen Gemeinschaft etabliert ist, kann ein Entomologe ankommen und feststellen, dass nach der Sezierung von 300 Weibchen dieser Art stellt sich heraus, dass die Roten einen größeren Legeapparat haben und daher durchschnittlich mehr Eier legen hoch. Was jetzt?

Schlussfolgerungen

Wie wir in diesen Zeilen vermitteln wollten, sind Wissenschaft und die wissenschaftliche Methode im Allgemeinen eine Reihe von Prozessen spannend, aber sicherlich frustrierend, weil wir nicht aufhören, Annahmen zu machen, die in jedem widerlegt werden können Moment.

Auf die Frage "Was ist die Nullhypothese?" Wir können bestätigen, dass es die Grundlage jeder Untersuchung ist, da es entspricht zu der vermeintlichen Realität, die wir leugnen wollen, d. h. dass es keine Korrelation zwischen den von uns vorgeschlagenen Parametern gibt untersuchen.

Bibliographische Referenzen:

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• Suarez, N. r. (2012). Die Revolution in der statistischen Entscheidungsfindung: der p-Wert. Telos, 14 (3), 439-446.