Ipotesi nulla: cos'è e a cosa serve nella scienza

Nel mondo della scienza, la statistica è alla base di ogni affermazione. Alla fine i numeri non mentono, perché comprendono la loro realtà oggettiva applicabile a tutti i processi, indipendentemente dalla cultura o dalla distanza geografica della persona applicare.

Quindi, per poter affermare (o meglio, sospettare) di aver scoperto qualcosa, è necessario poter presentare dati affidabili e ripetibili in un linguaggio numerico che li supporti. Nel mondo della sperimentazione, ci deve essere un punto fermo da confutare in partenza, cioè l'ipotesi nulla.

La statistica e il metodo scientifico sembrano discipline e metodologie troppo complesse per la popolazione generale, ma nulla potrebbe essere più lontano dalla verità. In questa occasione, apriamo una piccola finestra sul mondo delle realtà numeriche e della scienza di base con la spiegazione di cosa sia l'ipotesi nulla.

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Qual è l'ipotesi nulla?: confutare le ipotesi

Per potersi muovere comodamente nel mondo delle ipotesi, è necessario che prima si pongano le basi essenziali per comprendere l'argomento. V

Vogliamo immergerci, anche in modo superficiale, nel mondo del metodo scientifico.

Sul metodo scientifico

Il metodo scientifico è definito come un metodo di ricerca basato su criteri empirici e di misurazione, soggetto anche ai principi specifici dei test di ragionamento. Questa concatenazione di passaggi e ragionamenti si basa su due pilastri principali:

• Riproducibilità: la capacità che, se una persona lo propone, di ripetere qualsiasi esperimento con i mezzi necessari.
• Confutabilità: qualsiasi proposta scientifica deve essere suscettibile di essere falsificata o confutata.

Nel mondo della scienza non operiamo mai in dogmi assoluti. Per quanto un numero supporti un'ipotesi, l'ipotesi potrebbe non rappresentare completamente la realtà, che non sono stati presi in considerazione fattori estrinseci all'esperimento o che la dimensione del campione non è sufficientemente ampia, ad esempio.

Pertanto, il metodo scientifico si basa su osservazione, misurazione, ipotesi, riproducibilità, confutabilità e revisione da parte di agenti esterni a coloro che hanno effettuato l'esperimento stesso.

Se un lettore desideroso di conoscenza scientifica si trova davanti a un tipico giornale di una qualsiasi rivista, come può? Che si tratti di scienza o natura, puoi vedere che i ricercatori sembrano essere tutt'altro che certi della loro scoperte. "Potrebbe essere", "potrebbe significare", "questo sembra indicare", "forse esiste" e altre frasi dominano i paragrafi.

Inoltre, qualsiasi ricerca che si rispetti ignora nelle sue ultime righe che "è necessaria più sperimentazione per approfondire l'argomento". Come abbiamo visto, la scienza, nonostante ciò che crede la popolazione generale, si basa più sullo scarto delle falsità che sull'affermazione di dogmi assoluti.

Ora, una volta compresa la cautela e la sfiducia che dobbiamo avere di fronte alle affermazioni schiette nel mondo della scienza, è tempo di spiegare cos'è l'ipotesi nulla.

La falsa affermazione

Secondo l'Accademia Reale Spagnola della Lingua, un'ipotesi è definita come un'assunzione di qualcosa di possibile o impossibile per trarne una conseguenza. Se andiamo alle sue radici etimologiche, vedremo che in essa è contenuto il significato della parola, poiché "singhiozzo" corrisponde a "subordinazione/sotto" e "tesi" a "una conclusione che si mantiene con un ragionamento".

L'ipotesi è una dichiarazione non verificata che richiede un test con esperienza (cioè un esperimento) e dopo essere stato confutato e provato, nel migliore dei casi, può diventare un'affermazione verificata.

In ogni caso, per affermare che qualcosa "è", bisogna anche escludere che "non è", giusto? Non disperare, perché presentiamo questo esercizio di astrazione in modo più gentile nelle righe seguenti.

Facciamo un esempio: vogliamo dimostrare che l'umidità svolge un ruolo essenziale nella deposizione delle uova di una popolazione di insetti di una specifica specie in un ecosistema. In questo caso abbiamo due possibili ipotesi:

• Quell'umidità non influenza il numero di uova per deposizione, quindi non ci saranno differenze nella media di questa cifra a seconda del clima e della regione. (H0)
• Quell'umidità influenza il numero di uova per deposizione delle uova. Ci saranno differenze significative nella media a seconda del parametro specifico che misura l'umidità. (H1)

L'ipotesi nulla (H0) in questo caso corrisponde alla prima delle affermazioni. Quindi, possiamo definire l'ipotesi nulla come un'affermazione su un parametro che sostiene che due o più eventi non sono correlati tra loro.

Questo concetto è alla base dell'approccio alle ipotesi scientifiche, perché non importa quanto si voglia dimostrare una relazione tra due parametri specifici, occorre operare sul fatto che se questo non è stato documentato è perché esiste. Inoltre, qualsiasi indagine affidabile dovrebbe fare tutto il possibile per verificare la sua ipotesi H1 (che esiste la sospetta correlazione). Non si tratta di ottenere il risultato desiderato "con", ma di raggiungerlo "nonostante".

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L'importanza del P-value

I lettori più attenti avranno notato che, nell'esempio sopra riportato dell'umidità, l'ipotesi che mostra una correlazione tra questo parametro e il numero medio di uova contiene un termine importante in esso: significato.

Questo è essenziale, poiché si osservano medie diverse nel numero di uova di insetti, non importa quanto reali how e osservabile, può essere un evento non significativo, cioè il prodotto di un campionamento casuale oltre il correlazione.

Ad esempio, se un alieno venisse sulla terra e prendesse a caso quattro uomini di 50 anni e tre di loro erano alti 1,90 metri, si potrebbe tranquillamente dire che 3 umani su 4 sono molto alto. Questi dati non sono statisticamente significativi, in quanto dovuti alla casualità del campione. D'altra parte, se detto straniero misurasse 3 milioni di cittadini e registrasse le variazioni di altezza in tutto posizioni geografiche del mondo, lì forse si osserverebbero differenze significative nell'altezza della specie secondo (x) parametri.

Tutte queste congetture non si basano su un mero processo di ragionamento, poiché ci sono numeri che riflettono il significato dei dati ottenuti. Questo è il caso del “P-value”, cifra numerica che si definisce come la probabilità che un valore statistico calcolato sia possibile data una certa ipotesi nulla. Questa cifra è una probabilità che varia da 0 a 1.

Quindi vogliamo che il valore P sia basso, molto basso. In generale, si può dire che un'ipotesi H0 (ricordate, l'ipotesi nulla) può essere rifiutata quando questo numero è uguale o inferiore a un livello di significatività stabilito arbitrariamente (generalmente 0,05). Ciò significa che le probabilità che i risultati ottenuti siano il prodotto del caso (cioè che non c'è correlazione tra i parametri, o che è lo stesso, che l'ipotesi nulla è vera) sono molto, molto bassi.

Va notato che, in ogni caso, il test di ipotesi non consente di accettare un'ipotesi nella sua interezza, ma piuttosto di rifiutarla o meno. Tornando all'esempio delle uova e degli insetti, se otteniamo campioni di 300 deposizioni da 300 femmine diverse in 30 luoghi diversi e ci sono differenze significative nei mezzi a seconda dell'umidità dell'ecosistema, possiamo dire che sembra esserci una relazione tra la dimensione della coorte e il parametro del umidità.

Quello che non possiamo, in ogni caso, è affermarlo come un dogma inamovibile. Il metodo scientifico si basa sulla ripetizione e sulla confutabilità, quindi vari gruppi di ricerca devono ripetere l'esperimento condotto nelle stesse condizioni e ottenere risultati ugualmente significativi in modo che la correlazione possa essere affidabile e valida.

Anche così, non importa quanto sia consolidata l'idea nella comunità scientifica, un entomologo può arrivare e scoprire che, dopo aver dissezionato 300 femmine di questa specie, risulta che quelle rosse hanno un apparato ovopositore più grande e quindi depongono in media più uova alto. Ora cosa?

Conclusioni

Come abbiamo voluto trasmettere in queste righe, la scienza e il metodo scientifico in generale sono una serie di processi entusiasmante, ma sicuramente frustrante, perché non smettiamo di muoverci in supposizioni che possono essere confutate in qualsiasi momento.

Alla domanda "qual è l'ipotesi nulla?" Possiamo affermare che è la base di ogni indagine, poiché corrisponde alla presunta realtà che vogliamo negare, cioè che non c'è correlazione tra i parametri che abbiamo proposto indagare.

Riferimenti bibliografici:

• Come si propone un contrasto statistico? Ipotesi nulla vs. ipotesi alternativa. Ub.edu.
• Anderson, D. R., Burnham, K. P., & Thompson, W. l. (2000). Verifica dell'ipotesi nulla: problemi, prevalenza e un'alternativa. Il giornale di gestione della fauna selvatica, 912-923.
• Metodo scientifico, Università Complutense di Madrid. Ritirato il 17 agosto a https://www.ucm.es/data/cont/docs/107-2016-02-17-El%20M%C3%A9todo%20Cient%C3%ADfico.pdf
• Suarez, N. r. (2012). La rivoluzione nel processo decisionale statistico: il p-value. Telo, 14 (3), 439-446.