शून्य परिकल्पना: यह क्या है और विज्ञान में इसका क्या उपयोग किया जाता है

विज्ञान की दुनिया में सांख्यिकी किसी भी दावे का आधार है। दिन के अंत में, संख्याएँ झूठ नहीं बोलतीं, क्योंकि वे अपनी स्वयं की और वस्तुनिष्ठ वास्तविकता को समाहित करती हैं व्यक्ति की संस्कृति या भौगोलिक दूरी की परवाह किए बिना सभी प्रक्रियाओं पर लागू होता है लागू।

इस प्रकार, पुष्टि करने में सक्षम होने के लिए (या बल्कि, संदेह है) कि हमने कुछ खोजा है, यह आवश्यक है कि हम एक संख्यात्मक भाषा में विश्वसनीय और दोहराने योग्य डेटा प्रस्तुत कर सकें जो इसका समर्थन करता है। प्रयोग की दुनिया में, होना चाहिए एक लंगर बिंदु जिसका शुरुआत से खंडन किया जाना है, अर्थात अशक्त परिकल्पना.

सांख्यिकी और वैज्ञानिक पद्धति ऐसे विषय और कार्यप्रणाली प्रतीत होती हैं जो सामान्य आबादी के लिए बहुत जटिल हैं, लेकिन सच्चाई से आगे कुछ भी नहीं हो सकता है। इस अवसर पर, हम संख्यात्मक वास्तविकताओं और आधारभूत विज्ञान की दुनिया के लिए एक छोटी सी खिड़की खोलते हैं, जिसमें यह बताया गया है कि शून्य परिकल्पना क्या है।

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अशक्त परिकल्पना क्या है?: मान्यताओं का खंडन करना

परिकल्पनाओं की दुनिया में आराम से चलने में सक्षम होने के लिए, यह आवश्यक है कि हम पहले विषय को समझने के लिए आवश्यक नींव रखें। वी

हम वैज्ञानिक पद्धति की दुनिया में, उथले तरीके से भी, खुद को विसर्जित करना चाहते हैं.

वैज्ञानिक पद्धति के बारे में

वैज्ञानिक पद्धति को अनुभवजन्य और माप पर आधारित एक शोध पद्धति के रूप में परिभाषित किया गया है, जो तर्क परीक्षणों के विशिष्ट सिद्धांतों के अधीन भी है। चरणों और तर्क का यह संयोजन दो मुख्य स्तंभों पर आधारित है:

• पुनरुत्पादकता: क्षमता है कि, यदि कोई व्यक्ति इसे प्रस्तावित करता है, तो आवश्यक साधनों के साथ किसी भी प्रयोग को दोहराने के लिए।
• खंडनयोग्यता: किसी भी वैज्ञानिक प्रस्ताव को मिथ्या या खंडित किए जाने के लिए अतिसंवेदनशील होना चाहिए।

विज्ञान की दुनिया में हम कभी भी पूर्ण सिद्धांतों में काम नहीं करते हैं। एक संख्या जितनी अधिक एक परिकल्पना का समर्थन करती है, हो सकता है कि वह पूरी तरह से वास्तविकता का प्रतिनिधित्व न करे, कि प्रयोग के लिए बाहरी कारकों को ध्यान में नहीं रखा गया है या नमूना आकार पर्याप्त बड़ा नहीं है, उदाहरण के लिए।

इस प्रकार, वैज्ञानिक पद्धति पर आधारित है बाहरी एजेंटों द्वारा अवलोकन, माप, परिकल्पना, प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता, खंडन और समीक्षा उन लोगों के लिए जिन्होंने स्वयं प्रयोग किया है।

वैज्ञानिक ज्ञान के लिए उत्सुक कोई पाठक यदि किसी पत्रिका के किसी विशिष्ट पत्र के सामने स्वयं को पाता है, तो वह कैसे कर सकता है? चाहे वह विज्ञान हो या प्रकृति, आप देखेंगे कि शोधकर्ता कुछ भी हैं लेकिन उनके बारे में निश्चित हैं खोज। "हो सकता है", "मतलब हो सकता है", "ऐसा लगता है", "शायद मौजूद है" और अन्य वाक्यांश पैराग्राफ पर हावी हैं।

इसके अलावा, कोई भी स्वाभिमानी शोध अपनी अंतिम पंक्तियों में इस बात की उपेक्षा करता है कि "विषय में तल्लीन करने के लिए अधिक प्रयोग की आवश्यकता है।" जैसा कि हमने देखा है, विज्ञान, सामान्य आबादी के विश्वास के बावजूद, पूर्ण हठधर्मिता की पुष्टि करने की तुलना में असत्य को त्यागने पर अधिक आधारित है.

अब, एक बार जब हम विज्ञान की दुनिया में तीखे बयानों के सामने सावधानी और अविश्वास को समझ गए हैं, तो यह समझाने का समय है कि शून्य परिकल्पना क्या है।

झूठा दावा

रॉयल स्पैनिश एकेडमी ऑफ लैंग्वेज के अनुसार, एक परिकल्पना को कुछ संभव या असंभव की धारणा के रूप में परिभाषित किया जाता है ताकि इसका परिणाम निकाला जा सके। यदि हम इसकी व्युत्पत्ति संबंधी जड़ों में जाते हैं, तो हम देखेंगे कि शब्द का अर्थ इसमें निहित है, चूंकि "हिचकी" "अधीनता / नीचे" और "थीसिस" से "एक निष्कर्ष है जो एक के साथ बनाए रखा जाता है" से मेल खाती है तर्क"।

परिकल्पना है एक असत्यापित बयान जिसके लिए अनुभव के साथ एक परीक्षण की आवश्यकता होती है (अर्थात एक प्रयोग) और खण्डन और सिद्ध होने के बाद, सर्वोत्तम मामलों में, यह एक सत्यापित कथन बन सकता है।

किसी भी मामले में, यह पुष्टि करने के लिए कि कुछ "है", हमें इस बात से भी इंकार करना चाहिए कि यह "नहीं" है, है ना? निराश न हों, क्योंकि हम इस अमूर्त अभ्यास को निम्नलिखित पंक्तियों में एक दयालु तरीके से प्रस्तुत करते हैं।

आइए एक उदाहरण लेते हैं: हम यह दिखाना चाहते हैं कि एक पारिस्थितिकी तंत्र में एक विशिष्ट प्रजाति के कीड़ों की आबादी के प्रजनन में आर्द्रता एक आवश्यक भूमिका निभाती है। इस मामले में, हमारे पास दो संभावित परिकल्पनाएँ हैं:

• वह आर्द्रता प्रति अंडे अंडे की संख्या को प्रभावित नहीं करती है, इसलिए जलवायु और क्षेत्र के आधार पर इस आंकड़े के औसत में कोई अंतर नहीं होगा। (एच0)
• वह आर्द्रता प्रति अंडे अंडे की संख्या को प्रभावित करती है। आर्द्रता को मापने वाले विशिष्ट पैरामीटर के आधार पर माध्य में महत्वपूर्ण अंतर होंगे। (एच1)

इस मामले में अशक्त परिकल्पना (H0) पहले कथन से मेल खाती है। इस प्रकार, हम शून्य परिकल्पना को इस प्रकार परिभाषित कर सकते हैं: एक पैरामीटर के बारे में एक बयान जो मानता है कि दो या दो से अधिक घटनाएं एक दूसरे के साथ असंबंधित हैं.

यह अवधारणा वैज्ञानिक परिकल्पनाओं के दृष्टिकोण का आधार है, क्योंकि आप कितना भी प्रदर्शित करना चाहते हैं दो विशिष्ट मापदंडों के बीच एक संबंध, इस तथ्य पर काम करना आवश्यक है कि यदि इसका दस्तावेजीकरण नहीं किया गया है तो ऐसा इसलिए है क्योंकि मौजूद। इसके अलावा, किसी भी विश्वसनीय जांच को अपनी H1 परिकल्पना (कि संदिग्ध सहसंबंध मौजूद है) का परीक्षण करने के लिए हर संभव प्रयास करना चाहिए। यह "साथ" वांछित परिणाम प्राप्त करने के बारे में नहीं है, बल्कि "के बावजूद" उस तक पहुंचने के बारे में है.

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पी-वैल्यू का महत्व

सबसे सावधान पाठकों ने देखा होगा कि, आर्द्रता के ऊपर दिए गए उदाहरण में, परिकल्पना जो इस पैरामीटर और अंडों की औसत संख्या के बीच संबंध दर्शाती है, में शामिल है इसमें एक महत्वपूर्ण शब्द: महत्व.

यह आवश्यक है, क्योंकि कीट के अंडों की संख्या में अलग-अलग औसत देखे जाते हैं, चाहे वह कितना भी वास्तविक क्यों न हो और देखने योग्य, यह एक गैर-महत्वपूर्ण घटना हो सकती है, जो कि एक यादृच्छिक नमूने का उत्पाद है सह - संबंध।

उदाहरण के लिए, यदि कोई एलियन पृथ्वी पर आया और चार 50 वर्षीय पुरुषों को यादृच्छिक रूप से ले गया और तीन उनमें से 1.90 मीटर लंबे थे, आप सुरक्षित रूप से कह सकते हैं कि 4 में से 3 इंसान बहुत हैं उच्च। ये आंकड़े सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नहीं हैं, क्योंकि वे नमूने की संभावना के कारण हैं। दूसरी ओर, यदि कहा जाए तो एलियन ने 30 लाख नागरिकों को मापा और सभी में ऊंचाई में भिन्नता दर्ज की दुनिया के भौगोलिक स्थानों, वहाँ शायद यह (x) के अनुसार प्रजातियों की ऊंचाई में महत्वपूर्ण अंतर देखेगा पैरामीटर।

ये सभी अनुमान केवल तर्क करने की प्रक्रिया पर आधारित नहीं हैं, क्योंकि ऐसी संख्याएँ हैं जो प्राप्त आंकड़ों के महत्व को दर्शाती हैं। यह है "पी-वैल्यू" का मामला, एक संख्यात्मक आंकड़ा जिसे इस संभावना के रूप में परिभाषित किया जाता है कि एक निश्चित शून्य परिकल्पना दी गई है, एक परिकलित सांख्यिकीय मूल्य संभव है. यह आंकड़ा एक प्रायिकता है जो 0 से 1 के बीच होती है।

इसलिए हम चाहते हैं कि पी-वैल्यू कम हो, बहुत कम हो। सामान्य तौर पर, यह कहा जा सकता है कि एक परिकल्पना H0 (याद रखें, शून्य परिकल्पना) को तब खारिज किया जा सकता है जब यह संख्या महत्व के मनमाने ढंग से स्थापित स्तर के बराबर या उससे कम है (आमतौर पर 0,05). इस का मतलब है कि संभावना है कि प्राप्त परिणाम संयोग का उत्पाद हैं (अर्थात, मापदंडों के बीच कोई संबंध नहीं है, या जो समान है, कि अशक्त परिकल्पना सत्य है) बहुत, बहुत कम हैं।

यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि, किसी भी मामले में, परिकल्पना परीक्षण हमें एक परिकल्पना को उसकी संपूर्णता में स्वीकार करने की अनुमति नहीं देता है, बल्कि इसे अस्वीकार करने या न करने की अनुमति देता है। अंडों और कीड़ों के उदाहरण पर लौटते हुए, यदि हम ३० अलग-अलग स्थानों में ३०० अलग-अलग मादाओं से ३०० अंडे के नमूने प्राप्त करते हैं और वहाँ हैं पारिस्थितिक तंत्र की आर्द्रता के अनुसार साधनों में महत्वपूर्ण अंतर, हम कह सकते हैं कि कोहोर्ट के आकार और के पैरामीटर के बीच एक संबंध प्रतीत होता है नमी।

जो हम नहीं कर सकते, किसी भी मामले में, उसे एक अचल हठधर्मिता के रूप में पुष्टि करना है। वैज्ञानिक पद्धति दोहराव और खंडन पर आधारित है, इसलिए विभिन्न शोध टीमों को समान परिस्थितियों में किए गए प्रयोग को दोहराना चाहिए और समान रूप से महत्वपूर्ण परिणाम प्राप्त करना चाहिए ताकि सहसंबंध विश्वसनीय और वैध हो सके।

फिर भी, कोई फर्क नहीं पड़ता कि वैज्ञानिक समुदाय में यह विचार कितनी अच्छी तरह से स्थापित है, एक कीटविज्ञानी आ सकता है और पता लगा सकता है कि, ३०० विच्छेदन के बाद इस प्रजाति की मादा, यह पता चला है कि लाल वाले में एक बड़ा ओविपोसिटर उपकरण होता है और इसलिए औसतन अधिक अंडे देते हैं उच्च। अब क्या?

निष्कर्ष

जैसा कि हम इन पंक्तियों में बताना चाहते हैं, सामान्य रूप से विज्ञान और वैज्ञानिक पद्धति प्रक्रियाओं की एक श्रृंखला है रोमांचक, लेकिन निश्चित रूप से निराशाजनक, क्योंकि हम उन धारणाओं में आगे बढ़ना बंद नहीं करते हैं जिन्हें किसी भी तरह से खारिज किया जा सकता है पल।

जब पूछा गया कि "शून्य परिकल्पना क्या है?" हम पुष्टि कर सकते हैं कि यह किसी भी जांच का आधार है, क्योंकि यह मेल खाती है जिस वास्तविकता को हम नकारना चाहते हैं, वह यह है कि हमारे द्वारा प्रस्तावित मापदंडों के बीच कोई संबंध नहीं है छान - बीन करना।

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