Tyhjä hypoteesi: mikä se on ja mihin sitä käytetään tieteessä

Tieteen maailmassa tilastot ovat kaikkien väitteiden perusta. Päivän lopussa luvut eivät valehtele, koska ne muodostavat oman ja objektiivisen todellisuuden sovellettavissa kaikkiin prosesseihin, riippumatta henkilön kulttuurista tai maantieteellisestä etäisyydestä Käytä.

Siksi voidaksemme vahvistaa (tai pikemminkin epäillä), että olemme löytäneet jotain, on välttämätöntä, että voimme esittää luotettavia ja toistettavia tietoja sitä tukevalla numeerisella kielellä. Kokeilumaailmassa sitä on oltava ankkuripiste, joka on kumottava alusta alkaen, eli nollahypoteesi.

Tilastot ja tieteellinen menetelmä näyttävät olevan tieteenaloja ja menetelmiä, jotka ovat liian monimutkaisia ​​väestölle, mutta mikään ei voi olla kauempana totuudesta. Tässä yhteydessä avataan pieni ikkuna numeeristen todellisuuksien ja perustieteen maailmaan selittämällä nollahypoteesi.

• Aiheeseen liittyvä artikkeli: "Mikä on tieteellinen menetelmä ja miten se toimii?"

Mikä on nollahypoteesi: oletusten kumoaminen

Jotta voisimme liikkua mukavasti hypoteesien maailmassa, on välttämätöntä, että ensin asetamme olennaiset perusteet kohteen ymmärtämiseen. V

Haluamme uppoutua jopa matalalla tavalla tieteellisen menetelmän maailmaan.

Tietoja tieteellisestä menetelmästä

Tieteellinen menetelmä määritellään empiiriseen ja mittaukseen perustuvaan tutkimusmenetelmään, johon sovelletaan myös perustelutestien erityisiä periaatteita. Tämä vaiheiden ja päättelyjen yhdistäminen perustuu kahteen pääpilariin:

• Uusittavuus: kyky, että jos joku ehdottaa sitä, toistaa kaikki kokeet tarvittavilla keinoilla.
• Kumoamiskelpoisuus: Kaikkien tieteellisten lausuntojen on oltava alttiita väärentämiselle tai kumoamiselle.

Tiedemaailmassa emme koskaan toimi absoluuttisissa dogmoissa. Niin paljon kuin luku tukee hypoteesia, hypoteesi ei välttämättä edusta täysin todellisuutta, että kokeelle ulkoisia tekijöitä ei ole otettu huomioon tai esimerkiksi otoksen koko ei ole riittävän suuri.

Siksi tieteellinen menetelmä perustuu havainto, mittaus, hypoteesi, toistettavuus, kumottavuus ja ulkoisten tekijöiden tarkastelu niille, jotka ovat itse suorittaneet kokeen.

Jos joku tieteellistä tietoa haluava lukija löytää itsensä minkä tahansa lehden tyypillisen paperin eteen, miten voi Olipa kyseessä tiede tai luonto, voit nähdä, että tutkijat näyttävät olevan kaikkea muuta kuin varma heistä löytöjä. "Voisi olla", "voi tarkoittaa", "tämä näyttää osoittavan", "ehkä olemassa" ja muut lauseet hallitsevat kappaleita.

Lisäksi missään itseään kunnioittavassa tutkimuksessa jätetään viimeiset rivit huomiotta, että "aiheeseen syventäminen edellyttää lisää kokeiluja". Kuten olemme nähneet, tiede, vaikka väestö uskoo, perustuu enemmän valheiden hylkäämiseen kuin absoluuttisten dogmojen vahvistamiseen.

Kun olemme ymmärtäneet varovaisuuden ja epäluottamuksen, joka meillä on oltava tiedemaailman tylpien lausuntojen edessä, on aika selittää, mikä on nollahypoteesi.

Väärä väite

Espanjan kuninkaallisen kieliakatemian mukaan hypoteesi määritellään olettamukseksi jostakin mahdollisesta tai mahdottomasta sen seuraamiseksi. Jos menemme sen etymologisiin juuriin, näemme, että sanan merkitys sisältyy siihen, koska "hikka" tarkoittaa "alistamista / alapuolella" ja "opinnäytetyö" johtopäätöstä, joka pidetään yllä päättely ".

Hypoteesi on vahvistamaton lausunto, joka vaatii kokeen kokeen (eli kokeilu), ja kun se on kumottu ja todistettu, siitä voi parhaimmissa tapauksissa tulla todennettu lausuma.

Joka tapauksessa, jotta voimme vahvistaa, että jokin "on", meidän on myös suljettava pois, että se "ei ole", eikö? Älä epätoivo, koska esitämme tämän abstraktioharjoituksen ystävällisemmin seuraavilla riveillä.

Otetaan esimerkki: haluamme osoittaa, että kosteudella on olennainen rooli ekosysteemissä olevan tietyn lajin hyönteispopulaation kutemisessa. Tässä tapauksessa meillä on kaksi mahdollista hypoteesia:

• Kosteus ei vaikuta munien määrään kutua kohden, joten tämän luvun keskiarvossa ei ole eroja ilmastosta ja alueesta riippuen. (H0)
• Tämä kosteus vaikuttaa munien määrään kutua kohti. Keskiarvossa on merkittäviä eroja kosteuden mittaavan parametrin mukaan. (H1)

Nollahypoteesi (H0) tässä tapauksessa vastaa ensimmäistä lauseketta. Siksi voimme määritellä nollahypoteesin lausunto parametrista, jonka mukaan kaksi tai useampia tapahtumia eivät ole korreloineet keskenään.

Tämä käsite on perusta lähestymistavalle tieteellisiin hypoteeseihin, koska ei väliä kuinka paljon haluatkin osoittaa Kahden erityisen parametrin välinen suhde on välttämätöntä käyttää sitä tosiasiaa, että jos tätä ei ole dokumentoitu, se johtuu olemassa. Lisäksi minkä tahansa uskottavan tutkimuksen tulisi tehdä kaikki mahdollinen sen H1-hypoteesin testaamiseksi (että epäilty korrelaatio on olemassa). Kyse ei ole halutun tuloksen saavuttamisesta "kanssa", vaan siitä, että saavutetaan "huolimatta".

• Saatat olla kiinnostunut: "Hypoteesityypit tieteellisessä tutkimuksessa (ja esimerkkejä)"

P-arvon merkitys

Huomaavaisimmat lukijat ovat huomanneet, että yllä olevassa kosteuden esimerkissä hypoteesi, joka osoittaa korrelaation tämän parametrin ja munien keskimääräisen lukumäärän välillä, sisältää tärkeä termi siinä: merkitys.

Tämä on välttämätöntä, koska hyönteismunien määrässä havaitaan erilaisia ​​keskiarvoja riippumatta siitä, kuinka todellinen ja havaittavissa, se voi olla ei-merkittävä tapahtuma, toisin sanoen satunnaisen otoksen tulo korrelaatio.

Esimerkiksi, jos ulkomaalainen tuli maan päälle ja otti neljä 50-vuotiasta miestä satunnaisesti ja kolme heistä oli 1,90 metriä pitkiä, voit turvallisesti sanoa, että 3 ihmisistä 4 on hyvin korkea. Nämä tiedot eivät ole tilastollisesti merkitseviä, koska ne johtuvat otoksen mahdollisuudesta. Toisaalta, jos mainittu ulkomaalainen mittaa 3 miljoonaa kansalaista ja kirjaa korkeuden vaihtelut kaikissa maailman maantieteellisissä paikoissa, siellä ehkä havaitaan merkittäviä eroja lajin korkeudessa (x) parametrit.

Kaikki nämä oletukset eivät perustu pelkkään päättelyprosessiin, koska on olemassa lukuja, jotka heijastavat saatujen tietojen merkitystä. Tämä on ”P-arvon” tapauksessa numeerinen luku, joka määritetään todennäköisyydeksi, että laskettu tilastollinen arvo on mahdollista tietyn nollahypoteesin perusteella. Tämä luku on todennäköisyys, joka vaihtelee 0: sta 1: een.

Joten haluamme, että P-arvo on pieni, hyvin pieni. Yleisesti voidaan sanoa, että hypoteesi H0 (muista, nollahypoteesi) voidaan hylätä milloin tämä luku on yhtä suuri tai pienempi kuin mielivaltaisesti määritetty merkitsevyystaso (yleensä 0,05). Se tarkoittaa, että todennäköisyydet, että saadut tulokset ovat sattuman tulosta (ts. että parametrien välillä ei ole korrelaatiota tai mikä on sama, että nollahypoteesi on totta) ovat hyvin, hyvin pieniä.

On huomattava, että hypoteesitestaus ei missään tapauksessa salli meidän hyväksyä hypoteesia kokonaisuudessaan, vaan pikemminkin hylätä tai hylätä. Palataksemme munien ja hyönteisten esimerkkiin, jos saamme näytteet 300 kutemisesta 300 eri naiselta 30 eri paikassa ja merkittäviä eroja keskiarvoissa ekosysteemin kosteuden mukaan, voimme sanoa, että kohortin koon ja parametrin välillä näyttää olevan yhteys kosteus.

Emme voi missään tapauksessa vahvistaa sitä kiinteänä dogmana. Tieteellinen menetelmä perustuu toistamiseen ja kumottavuuteen, joten useiden tutkimusryhmien on toistettava samoissa olosuhteissa suoritettu koe ja saatava yhtä merkittävät tulokset jotta korrelaatio voi olla luotettava ja pätevä.

Siitä huolimatta, riippumatta siitä, kuinka idea on vakiintunut tiedeyhteisössä, entomologi voi saapua ja havaita, että 300 tämän lajin naisilla käy ilmi, että punaisilla on suurempi munasäilytyslaite ja munivat siksi keskimäärin enemmän munia korkea. Mitä nyt?

Päätelmät

Kuten olemme halunneet välittää näillä linjoilla, tiede ja tieteellinen menetelmä ovat yleensä prosessien sarja jännittävä, mutta varmasti turhauttavaa, koska emme lopeta liikkumista oletuksissa, jotka voidaan kumota millä tahansa hetki.

Kun kysytään "mikä on nollahypoteesi?" voimme vahvistaa, että se on minkä tahansa tutkimuksen perusta, koska se vastaa oletettuun todellisuuteen, jonka haluamme kieltää, eli että ehdottamiemme parametrien välillä ei ole korrelaatiota tutkia.

Bibliografiset viitteet:

• Kuinka ehdotat tilastollista kontrastia? Nolla hypoteesi vs. vaihtoehtoinen hypoteesi. Ub.edu.
• Anderson, D. R., Burnham, K. P., & Thompson, W. L. (2000). Nullan hypoteesin testaus: ongelmat, esiintyvyys ja vaihtoehto. Luonnonvaraisten hoitojen päiväkirja, 912-923.
• Tieteellinen menetelmä, Madridin Complutense-yliopisto. Nouto 17. elokuuta https://www.ucm.es/data/cont/docs/107-2016-02-17-El%20M%C3%A9todo%20Cient%C3%ADfico.pdf
• Suarez, N. R. (2012). Tilastollisen päätöksenteon vallankumous: p-arvo. Telos, 14 (3), 439-446.