Nullhüpotees: mis see on ja milleks seda teaduses kasutatakse

Teadusmaailmas on statistika kõigi väidete aluseks. Päeva lõpuks numbrid ei valeta, sest need sisaldavad nende enda ja objektiivset reaalsust rakendatav kõigi protsesside jaoks, olenemata inimese kultuurist või geograafilisest kaugusest kohaldada.

Seega, et saaksime kinnitada (või pigem kahtlustada), et oleme midagi avastanud, on vaja, et saaksime esitada usaldusväärseid ja korratavaid andmeid seda toetavas numbrilises keeles. Eksperimentide maailmas peab olema kinnituspunkt, mis tuleb algusest peale ümber lükata, see tähendab nullhüpotees.

Statistika ja teaduslik meetod näivad olevat üldise elanikkonna jaoks liiga keerulised erialad ja metoodikad, kuid miski ei saa tõest kaugemal olla. Sel korral avame väikese akna numbrilise reaalsuse ja alusteaduse maailma koos selgitusega, mis on nullhüpotees.

• Seotud artikkel: "Mis on teaduslik meetod ja kuidas see töötab?"

Mis on nullhüpotees?: Oletuste ümberlükkamine

Hüpoteeside maailmas mugavalt liikumiseks on vaja kõigepealt panna olulised alused teema mõistmiseks. VArmastame sukelduda, ehkki lühidalt, teadusliku meetodi maailma.

Teadusliku meetodi kohta

Teadusmeetodit määratletakse kui empiirilisel ja mõõtmisel põhinevat uurimismeetodit, mille suhtes kehtivad ka arutlustestide konkreetsed põhimõtted. See sammude ja arutluste liitmine põhineb kahel sambal:

• Reprodutseeritavus: võime, kui inimene seda soovitab, korrata mis tahes katset vajalike vahenditega.
• Kummutatavus: teaduslikud väited peavad olema võltsitavad või ümber lükatud.

Teadusmaailmas ei tegutse me kunagi absoluutselt dogmades. Kuivõrd number toetab hüpoteesi, ei pruugi see tegelikkust täielikult esindada, et katse väliseid tegureid ei ole arvesse võetud või näiteks valimi suurus pole piisavalt suur.

Seega põhineb teaduslik meetod vaatlus, mõõtmine, hüpotees, reprodutseeritavus, ümberlükkatavus ja ülevaade väliste tegurite poolt neile, kes on katse ise läbi viinud.

Kui mõni teaduslikke teadmisi ihkav lugeja satub ükskõik millise ajakirja tüüpilise paberi ette, siis kuidas Ükskõik, kas see on teadus või loodus, näete, et teadlased näivad olevat kõike muud kui kindlad avastused. "Võiks olla", "võib tähendada", "see näib viitavat", "võib-olla on olemas" ja muud fraasid domineerivad lõikudes.

Lisaks eiratakse igasuguses endast lugupidavas uurimistöös oma viimast rida, et "teemasse süvenemiseks on vaja rohkem katsetada". Nagu nägime, on teadus vaatamata sellele, mida elanikkond usub, põhineb rohkem valede tagasilükkamisel kui absoluutsete dogmade kinnitamisel.

Nüüd, kui oleme mõistnud ettevaatlikkust ja usaldamatust, mis meil teadusmaailmas nüride avalduste ees peab olema, on aeg selgitada, mis on nullhüpotees.

Vale väide

Hispaania kuningliku keeleakadeemia andmetel määratletakse hüpotees kui eeldus millestki võimalikust või võimatust, et sellest järeldus teha. Kui minna selle etümoloogiliste juurte juurde, näeme, et selles on sõna tähendus, kuna "luksumine" vastab "alluvusele / allpool" ja "tees" järeldusele, mida säilitatakse arutluskäik ".

Hüpotees on kontrollimata avaldus, mis nõuab kogemustega testi (see tähendab eksperiment) ja pärast ümberlükkamist ja tõestamist võib see parimal juhul saada kinnitatud avalduseks.

Igal juhul, et kinnitada, et midagi on ", peame ka välistama, et see" ei ole ", eks? Ärge heitke meelt, sest esitame selle abstraktsiooniharjutuse lahkemalt järgmistes ridades.

Võtame näite: tahame näidata, et niiskusel on ökosüsteemis konkreetse liigi putukate populatsiooni kudemisel oluline roll. Sel juhul on meil kaks võimalikku hüpoteesi:

• See niiskus ei mõjuta munade arvu kudemise kohta, seega ei erine selle näitaja keskmine sõltuvalt kliimast ja piirkonnast. (H0)
• See niiskus mõjutab munade arvu kudemise ajal. Keskmises on olulisi erinevusi, sõltuvalt konkreetsest parameetrist, mis mõõdab niiskust. (H1)

Nullhüpotees (H0) vastab sel juhul esimesele väidetest. Seega saame nullhüpoteesi määratleda kui avaldus parameetri kohta, mis kinnitab, et kaks või enam sündmust pole omavahel korrelatsioonis.

See kontseptsioon on aluseks lähenemisviisile teaduslikele hüpoteesidele, sest ükskõik kui palju soovite demonstreerida seos kahe konkreetse parameetri vahel, tuleb lähtuda asjaolust, et kui seda pole dokumenteeritud, siis sellepärast olemas. Lisaks peaks iga usaldusväärne uurimine tegema kõik võimaliku, et kontrollida selle H1 hüpoteesi (arvatav seos on olemas). See ei tähenda soovitud tulemuse saamist "koos", vaid selle saavutamist "vaatamata".

• Teile võivad huvi pakkuda: "Hüpoteeside tüübid teadusuuringutes (ja näited)"

P-väärtuse tähtsus

Kõige ettevaatlikumad lugejad on märganud, et ülaltoodud niiskuse näites sisaldab hüpotees, mis näitab korrelatsiooni selle parameetri ja munade keskmise arvu vahel oluline termin selles: olulisus.

See on hädavajalik, sest putukamunade arvus täheldatakse erinevaid keskmisi, hoolimata sellest, kui reaalne see on ja vaadeldav, see võib olla mitteoluline sündmus, see on juhusliku valimi tulemus väljaspool seda korrelatsioon.

Näiteks kui tulnukas tuli maa peale ja võttis juhuslikult kokku neli 50-aastast meest ja kolm neist olid 1,90 meetrit pikad, võib julgelt öelda, et 3 inimest 4st on väga kõrge. Need andmed pole statistiliselt olulised, kuna need on tingitud valimi võimalikkusest. Teiselt poolt, kui nimetatud välismaalane mõõtis 3 miljonit kodanikku ja registreeris kõik kõrguse kõikumised maailma geograafilistes asukohtades, võib seal täheldada olulisi erinevusi liigi kõrguses vastavalt punktile (x) parameetrid.

Kõik need oletused ei põhine pelgalt arutluskäigul, kuna on arvusid, mis kajastavad saadud andmete olulisust. See on „P-väärtuse“ puhul arvuline arv, mis on määratletud kui tõenäosus, et arvutatud statistiline väärtus on teatud nullhüpoteesi korral võimalik. See arv on tõenäosus, mis jääb vahemikku 0 kuni 1.

Seega tahame, et P-väärtus oleks madal, väga madal. Üldiselt võib öelda, et hüpoteesi H0 (pidage meeles, nullhüpotees) saab tagasi lükata, kui see arv on võrdne meelevaldselt kindlaksmääratud olulisuse tasemega (või vähem) 0,05). See tähendab seda tõenäosus, et saadud tulemused on juhuse korrutis (see tähendab, et parameetrite vahel puudub seos või mis on sama, et nullhüpotees vastab tõele) on väga, väga madal.

Tuleb märkida, et igal juhul ei võimalda hüpoteesi testimine hüpoteesi tervikuna aktsepteerida, pigem lükata see tagasi või mitte. Tulles tagasi munade ja putukate näitele, siis kui saame 300 kudemisproovi 300 erinevalt emaselt 30 erinevas kohas ja olulised erinevused keskkonnas vastavalt ökosüsteemi niiskusele, võime öelda, et kohordi suuruse ja parameetri vahel on seos niiskus.

Mida me igal juhul ei saa, on seda kinnitada kui kinnisvara dogmat. Teaduslik meetod põhineb kordamisel ja ümberlükkamisel, nii et erinevad uurimisrühmad peavad kordama samades tingimustes tehtud katset ja saama võrdselt olulisi tulemusi et seos saaks olla usaldusväärne ja kehtiv.

Isegi kui teadusringkondades on idee hästi välja kujunenud, võib entomoloog kohale jõuda ja avastada, et pärast 300 selle liigi emastel ilmneb, et punastel on suurem munasarjaaparaat ja nad munevad seetõttu keskmiselt rohkem mune kõrge. Mis nüüd?

Järeldused

Nagu me tahtsime nendel liinidel edasi anda, on teadus ja teaduslik meetod üldiselt protsesside jada põnev, kuid kindlasti masendav, sest me ei lakka liikumast eeldustes, mida saab kummalgi ümber lükata hetk.

Kui küsitakse "mis on nullhüpotees?" võime kinnitada, et see on mis tahes uurimise alus, kuna see vastab oletatavale reaalsusele, mida me tahame eitada, st et meie pakutud parameetrite vahel puudub seos uurima.

Bibliograafilised viited:

• Kuidas pakute statistilist kontrasti? Tühi hüpotees vs. alternatiivne hüpotees. Ub.edu.
• Anderson, D. R., Burnham, K. P., & Thompson, W. L. (2000). Nullhüpoteesi testimine: probleemid, levimus ja alternatiiv. Eluslooduse majandamise ajakiri, 912–923.
• Teaduslik meetod, Madridi Complutense'i ülikool. Korjas üles 17. augustil aastal https://www.ucm.es/data/cont/docs/107-2016-02-17-El%20M%C3%A9todo%20Cient%C3%ADfico.pdf
• Suarez, N. R. (2012). Revolutsioon statistiliste otsuste tegemisel: p-väärtus. Telos, 14 (3), 439-446.