השערה אפסית: מה זה ולמה הוא משמש במדע

בעולם המדע, סטטיסטיקה היא הבסיס לכל טענה. בסופו של יום, המספרים אינם משקרים מכיוון שהם מהווים את המציאות האובייקטיבית שלהם רלוונטי לכל התהליכים, ללא קשר לתרבות או למרחק הגאוגרפי של האדם להגיש מועמדות.

לפיכך, כדי שנוכל לאשר (או ליתר דיוק, לחשוד) שגילינו משהו, יש צורך שנוכל להציג נתונים אמינים וחוזרים על עצמם בשפה מספרית התומכת בו. בעולם הניסויים, חייב להיות נקודת עיגון שיש להפריך אותה מההתחלה, כלומר השערת האפס.

נראה כי סטטיסטיקה ושיטה מדעית הם דיסציפלינות ומתודולוגיות מורכבות מדי עבור האוכלוסייה הכללית, אך דבר אינו יכול להיות רחוק יותר מהאמת. בהזדמנות זו אנו פותחים צוהר קטן לעולם המציאות המספרית ומדע הבסיס עם ההסבר מהי השערת האפס.

• מאמר קשור: "מהי השיטה המדעית ואיך היא עובדת?"

מהי השערת האפס?: להפריך את ההנחות

כדי שנוכל לנוע בנוחות בעולם ההשערות, יש צורך שנניח תחילה את היסודות החיוניים להבנת הנושא. ואנו רוצים לטבול את עצמנו, אפילו בצורה רדודה, בעולם השיטה המדעית.

על השיטה המדעית

השיטה המדעית מוגדרת כשיטת מחקר המבוססת על אמפירי ומדידה, הכפופה גם לעקרונות הספציפיים של מבחני הנמקה. שרשור צעדים ונימוק זה מבוסס על שני עמודים עיקריים:

• שחזור: היכולת שאם אדם מציע זאת לחזור על כל ניסוי באמצעים הדרושים.
• יכולת להפריך: כל הצעה מדעית חייבת להיות רגישה לזיוף או להפריך.

בעולם המדע אנו אף פעם לא פועלים בדוגמות מוחלטות. ככל שמספר תומך בהשערה, ייתכן שההשערה לא מייצגת את המציאות במלואה, שגורמים חיצוניים לניסוי לא נלקחו בחשבון או שגודל המדגם אינו גדול מספיק, למשל.

לפיכך, השיטה המדעית מבוססת על תצפית, מדידה, השערה, שחזור, הפרכה וביקורת על ידי גורמים חיצוניים לאלה שביצעו את הניסוי עצמו.

אם כל קורא המשתוקק לידע מדעי מוצא את עצמו מול מאמר טיפוסי מכל כתב עת, כיצד יכול בין אם זה מדע או טבע, אתה יכול לראות שחוקרים נראים כל דבר חוץ ממנה בטוחים תגליות. "יכול להיות", "יכול להיות", "נראה שזה מצביע", "אולי קיים" ומשפטים אחרים שולטים בפסקאות.

בנוסף, כל מחקר שמכבד את עצמו מתעלם בשורותיו האחרונות כי "נדרשת התנסות נוספת כדי להתעמק בנושא". כפי שראינו, המדע, למרות מה שהאוכלוסייה הכללית מאמינה, מבוסס יותר על השלכת שקר מאשר על אישור דוגמות מוחלטות.

כעת, לאחר שהבנו את הזהירות וחוסר האמון שיש לנו לנוכח אמירות בוטות בעולם המדע, הגיע הזמן להסביר מהי השערת האפס.

הטענה הכוזבת

על פי האקדמיה המלכותית הספרדית לשפה, השערה מוגדרת כהנחה למשהו אפשרי או בלתי אפשרי על מנת להפיק ממנו תוצאה. אם נלך לשורשים האטימולוגיים שלה, נראה שהמשמעות של המילה כלולה בה, מכיוון ש"ההיתר "תואם" כפיפות / למטה "ו"תזה" ל"מסקנה המתקיימת בעזרת הַנמָקָה".

ההשערה היא הצהרה לא מאומתת הדורשת בדיקה עם ניסיון (כלומר ניסוי) ולאחר שהופרכה והוכחה, במיטב המקרים, זה יכול להפוך לאמירה מאומתת.

בכל מקרה, כדי לאשר שמשהו "הוא", עלינו גם לשלול שהוא "לא", נכון? אל תתייאש מכיוון שאנו מציגים את תרגיל ההפשטה הזה בצורה אדיבה יותר בשורות הבאות.

בואו ניקח דוגמא: אנו רוצים להראות שלחות ממלאת תפקיד מהותי בהשרצה של אוכלוסיית חרקים ממין ספציפי במערכת אקולוגית. במקרה זה יש לנו שתי השערות אפשריות:

• לחות זו אינה משפיעה על מספר הביציות להשרצה, ולכן לא יהיו הבדלים בממוצע של נתון זה בהתאם לאקלים ולאזור. (H0)
• לחות זו משפיעה על מספר הביציות להשרצה. יהיו הבדלים משמעותיים בממוצע בהתאם לפרמטר הספציפי המודד לחות. (H1)

השערת האפס (H0) במקרה זה תואמת את ההצהרות הראשונות. לפיכך, אנו יכולים להגדיר את השערת האפס כ- הצהרה על פרמטר הקובע כי שני אירועים או יותר אינם קשורים זה לזה.

מושג זה הוא בסיס הגישה להשערות מדעיות, כי לא משנה כמה תרצו להפגין קשר בין שני פרמטרים ספציפיים, יש צורך לנתח את העובדה שאם זה לא תועד זה בגלל קיים. יתר על כן, כל חקירה אמינה צריכה לעשות כל שניתן כדי לבדוק את השערת H1 שלה (כי המתאם החשוד קיים). לא מדובר בהשגת התוצאה הרצויה "עם", אלא בהגעה "למרות".

• אתה עשוי להתעניין ב: "סוגי השערות במחקר מדעי (ודוגמאות)"

חשיבות ערך ה- P

הקוראים הזהירים ביותר ישימו לב שבדוגמה שהובאה לעיל של לחות, ההשערה שמראה מתאם בין פרמטר זה למספר הביציות הממוצע מכילה מונח חשוב בו: משמעות.

זה חיוני מכיוון שממוצעים שונים נצפים במספר ביצי החרקים, אמיתיות ככל שיהיו וניתן לצפייה, זה יכול להיות אירוע לא משמעותי, כלומר תוצר של דגימה אקראית מעבר ל מתאם.

למשל, אם חייזר הגיע ארצה והרים ארבעה גברים בני 50 באופן אקראי ושלושה מתוכם היו בגובה 1.90 מטר, אפשר לומר בבטחה ש -3 מתוך 4 בני אדם הם מאוד גָבוֹהַ. נתונים אלה אינם מובהקים סטטיסטית, מכיוון שהם נובעים מסיכוי המדגם. מצד שני, אם החייזר האמור מדד 3 מיליון אזרחים ורשם את שינויי הגובה בסך הכל במקומות גיאוגרפיים של העולם, שם אולי יתבונן בהבדלים משמעותיים בגובה המין על פי (x) פרמטרים.

כל ההשערות הללו אינן מבוססות על תהליך נימוק בלבד, שכן ישנם מספרים המשקפים את משמעות הנתונים שהתקבלו. זה המקרה של "ערך P", נתון מספרי המוגדר כהסתברות שניתן ערך סטטיסטי מחושב בהינתן השערת אפס מסוימת. נתון זה הוא הסתברות שנעה בין 0 ל -1.

אז אנחנו רוצים שערך P יהיה נמוך, נמוך מאוד. באופן כללי ניתן לומר כי ניתן לדחות השערה H0 (זכור, השערת האפס) מספר זה שווה או פחות מרמת משמעות שנקבעה באופן שרירותי (בדרך כלל 0,05). זה אומר ש ההסתברויות שהתוצאות שהתקבלו הן תוצר של סיכוי (כלומר, אין מתאם בין הפרמטרים, או מה זהה, שהשערת האפס נכונה) הם מאוד מאוד נמוכים.

יש לציין כי בכל מקרה, בדיקת השערה אינה מאפשרת לנו לקבל השערה בשלמותה, אלא לדחות אותה או לא. נחזור לדוגמא של ביצים וחרקים, אם נקבל דגימות של 300 שרצים מ -300 נקבות שונות ב -30 מיקומים שונים ויש הבדלים משמעותיים באמצעים על פי הלחות של המערכת האקולוגית, אנו יכולים לומר כי נראה שיש קשר בין גודל הקוהורט לבין הפרמטר של לחות.

מה שאנחנו לא יכולים, בכל מקרה, הוא לאשר זאת כדוגמה בלתי ניתנת לניוד. השיטה המדעית מבוססת על חזרה והפרכה, כך צוותי מחקר שונים חייבים לחזור על הניסוי שנערך באותם התנאים ולהשיג תוצאות משמעותיות לא פחות כך שהמתאם יכול להיות אמין ותקף.

למרות זאת, לא משנה עד כמה הרעיון מבוסס היטב בקהילה המדעית, אנטומולוג עשוי להגיע ולגלות כי לאחר שניתח 300 לנקבות ממין זה, מתברר שלאדומים יש מנגנון ביצית גדול יותר ולכן מטילים בממוצע יותר ביצים גָבוֹהַ. עכשיו מה?

מסקנות

כפי שרצינו להעביר בשורות אלה, המדע והשיטה המדעית בכלל הם סדרה של תהליכים מרגש, אבל בהחלט מתסכל, מכיוון שאנחנו לא מפסיקים לנוע בהנחות שניתן להפריך בשום דבר רֶגַע.

כשנשאל "מהי השערת האפס?" אנו יכולים לאשר שזה הבסיס של כל חקירה, מכיוון שהיא תואמת למציאות כביכול שאנחנו רוצים להכחיש, כלומר, אין קשר בין הפרמטרים שהצענו לַחקוֹר.

הפניות ביבליוגרפיות:

• איך אתה מציע ניגוד סטטיסטי? השערה אפסית לעומת השערה אלטרנטיבית. Ub.edu.
• אנדרסון, ד. ר ', ברנהאם, ק. פ., ותומפסון, וו. ל. (2000). בדיקת השערה אפסית: בעיות, שכיחות, ואלטרנטיבה. כתב העת לניהול חיות בר, 912-923.
• שיטה מדעית, אוניברסיטת קומפלוטנס במדריד. אסף ב 17 באוגוסט ב https://www.ucm.es/data/cont/docs/107-2016-02-17-El%20M%C3%A9todo%20Cient%C3%ADfico.pdf
• סוארס, נ. ר. (2012). המהפכה בקבלת ההחלטות הסטטיסטית: ערך ה- p. טלוס, 14 (3), 439-446.