Nulinė hipotezė: kas tai yra ir kam ji naudojama moksle

Mokslo pasaulyje statistika yra bet kokių teiginių pagrindas. Dienos pabaigoje skaičiai nemeluoja, nes jie apima savo ir objektyvią tikrovę taikoma visiems procesams, neatsižvelgiant į asmens kultūrą ar geografinį atstumą kreiptis.

Taigi, norėdami patvirtinti (tiksliau, įtarti), kad kažką atradome, būtina pateikti patikimus ir pakartojamus duomenis tai palaikančia skaitine kalba. Eksperimentų pasaulyje jų turi būti įtvirtinimo taškas, kuris turi būti paneigtas nuo pat pradžių, tai yra nulinė hipotezė.

Atrodo, kad statistika ir mokslinis metodas yra disciplinos ir metodikos, kurios yra per daug sudėtingos plačiajai visuomenei, tačiau niekas negali būti toliau nuo tiesos. Ta proga mes atveriame nedidelį langą į skaitinių realijų ir pagrindinio mokslo pasaulį paaiškindami, kokia yra nulinė hipotezė.

• Susijęs straipsnis: "Koks yra mokslinis metodas ir kaip jis veikia?"

Kas yra nulinė hipotezė?: Paneigti prielaidas

Kad galėtume patogiai judėti hipotezių pasaulyje, pirmiausia reikia padėti pagrindinius dalyko supratimo pagrindus. VMėgstame nors trumpam pasinerti į mokslinio metodo pasaulį.

Apie mokslinį metodą

Mokslinis metodas apibrėžiamas kaip tyrimo metodas, pagrįstas empiriniu ir matavimu, kuriam taip pat taikomi konkretūs samprotavimo testų principai. Šis žingsnių ir samprotavimų sujungimas grindžiamas dviem pagrindiniais ramsčiais:

• Atkuriamumas: galimybė, jei asmuo tai siūlo, pakartoti bet kokį eksperimentą reikalingomis priemonėmis.
• Paneigiamumas: visi moksliniai teiginiai turi būti lengvai falsifikuojami ar paneigiami.

Mokslo pasaulyje mes niekada neveikiame absoliučiomis dogmomis. Kiek skaičius patvirtina hipotezę, hipotezė gali ne visiškai atspindėti tikrovę, kad nebuvo atsižvelgta į eksperimentui būdingus veiksnius arba, pavyzdžiui, imties dydis nėra pakankamai didelis.

Taigi mokslinis metodas pagrįstas stebėjimas, matavimas, hipotezė, atkuriamumas, paneigiamumas ir išorinių veiksnių peržiūra tiems, kurie atliko patį eksperimentą.

Jei kas nors mokslo žinių trokštantis skaitytojas susiduria su tipiniu bet kurio žurnalo straipsniu, kaip Nesvarbu, ar tai būtų mokslas, ar gamta, galite pastebėti, kad tyrinėtojai, atrodo, yra ne kas kita, o tikri atradimai. „Gali būti“, „gali reikšti“, „atrodo, kad tai rodo“, „galbūt egzistuoja“, o pastraipose dominuoja kitos frazės.

Be to, atliekant bet kokius save gerbiančius tyrimus paskutinėse eilutėse nepaisoma, kad „norint gilintis į temą, reikia daugiau eksperimentuoti“. Kaip matėme, mokslas, nepaisant to, kuo tiki visi gyventojai, remiasi daugiau melo atmetimu, o ne absoliučių dogmų tvirtinimu.

Dabar taip, kai supratome atsargumą ir nepasitikėjimą, kad mokslo pasaulyje tenka susidurti su aštriais teiginiais, atėjo laikas paaiškinti, kas yra nulinė hipotezė.

Klaidingas teiginys

Ispanijos karališkosios kalbos akademijos teigimu, hipotezė apibrėžiama kaip kažko įmanomo ar neįmanomo prielaida, siekiant iš to padaryti pasekmę. Jei pereisime prie jo etimologinių šaknų, pamatysime, kad jame yra žodžio reikšmė, kadangi „žagsulys“ atitinka „pavaldumas / žemiau“, o „tezė“ - „išvadą, kuri palaikoma samprotavimai “.

Hipotezė yra nepatikrintas teiginys, reikalaujantis testo su patirtimi (tai yra eksperimentas) ir, kai tai bus paneigta ir įrodyta, geriausiais atvejais tai gali tapti patikrintu teiginiu.

Bet kokiu atveju, norėdami patvirtinti, kad kažkas „yra“, taip pat turime atmesti tai, kad „nėra“, tiesa? Nenusiminkite, nes šį abstrakcijos pratimą mes pateikiame maloniau šiose eilutėse.

Paimkime pavyzdį: norime parodyti, kad drėgmė atlieka esminį vaidmenį neršiant konkrečios rūšies vabzdžių populiacijai ekosistemoje. Šiuo atveju turime dvi galimas hipotezes:

• Ta drėgmė neturi įtakos ikrų skaičiui neršto metu, todėl šio rodiklio vidurkis nesiskirs priklausomai nuo klimato ir regiono. (H0)
• Ši drėgmė daro įtaką ikrų skaičiui per nerštą. Atsižvelgiant į konkretų parametrą, kuris matuoja drėgmę, bus reikšmingi vidurkio skirtumai. (H1)

Nulinė hipotezė (H0) šiuo atveju atitinka pirmąjį teiginį. Taigi nulinę hipotezę galime apibrėžti kaip teiginys apie parametrą, pagal kurį du ar daugiau įvykių nėra tarpusavyje susiję.

Ši koncepcija yra požiūrio į mokslines hipotezes pagrindas, nes nesvarbu, kiek norite demonstruoti dviejų specifinių parametrų sąsają, būtina atsižvelgti į tai, kad jei tai nebuvo dokumentuota, tai yra todėl, kad egzistuoja. Be to, atliekant bet kokį patikimą tyrimą turėtų būti padaryta visa, kas įmanoma, norint patikrinti jo H1 hipotezę (kad įtariama koreliacija egzistuoja). Tai ne apie norimo rezultato „su“ gavimą, bet apie jo pasiekimą „nepaisant“.

• Jus gali sudominti: "Mokslinių tyrimų hipotezių tipai (ir pavyzdžiai)"

P vertės reikšmė

Dėmesingi skaitytojai pastebėjo, kad aukščiau pateiktame drėgmės pavyzdyje hipotezė, rodanti šio parametro ir vidutinio kiaušinių skaičiaus koreliaciją, yra svarbus terminas joje: reikšmingumas.

Tai būtina, nes vabzdžių kiaušinių skaičiaus vidurkiai stebimi, kad ir koks jis būtų tikras ir tai galima pastebėti, tai gali būti nereikšmingas įvykis, tai yra atsitiktinės atrankos rezultatas už koreliacija.

Pavyzdžiui, jei ateivis atėjo į žemę ir atsitiktinai paėmė keturis 50 metų vyrus ir tris iš jų buvo 1,90 metro ūgio, galima drąsiai sakyti, kad 3 iš 4 žmonių yra labai aukštas. Šie duomenys nėra statistiškai reikšmingi, nes juos lemia imties tikimybė. Kita vertus, jei minėtas užsienietis išmatavo 3 milijonus piliečių ir iš viso užfiksavo ūgio pokyčius geografinėse pasaulio vietose, galbūt tai pastebėtų reikšmingus rūšies aukščio skirtumus pagal (x) parametrus.

Visi šie spėjimai nėra pagrįsti vien samprotavimų procesu, nes yra skaičių, kurie atspindi gautų duomenų reikšmingumą. Tai yra „P vertės“ atveju - skaitinis skaičius, kuris apibrėžiamas kaip tikimybė, kad apskaičiuota statistinė vertė yra įmanoma, atsižvelgiant į tam tikrą nulinę hipotezę. Šis skaičius yra tikimybė, kuri svyruoja nuo 0 iki 1.

Taigi norime, kad P reikšmė būtų maža, labai maža. Apskritai galima sakyti, kad hipotezę H0 (atminkime, nulinę hipotezę) galima atmesti, kai šis skaičius yra lygus ar mažesnis už savavališkai nustatytą reikšmingumo lygį (paprastai 0,05). Tai reiškia tikimybė, kad gauti rezultatai yra atsitiktinumo sandauga (tai yra, kad tarp parametrų nėra koreliacijos, arba kas yra tas pats, kad nulinė hipotezė yra teisinga) yra labai, labai mažai.

Reikėtų pažymėti, kad bet kuriuo atveju hipotezių tikrinimas neleidžia mums priimti visos hipotezės, o greičiau ją atmesti ar ne. Grįžtant prie kiaušinių ir vabzdžių pavyzdžio, jei gausime 300 neršto pavyzdžių iš 300 skirtingų moterų 30 skirtingų vietų ir reikšmingi vidurkių skirtumai pagal ekosistemos drėgnumą, galime sakyti, kad, atrodo, yra ryšys tarp kohortos dydžio ir parametro drėgmė.

Bet kokiu atveju negalime to patvirtinti kaip nepajudinamos dogmos. Mokslinis metodas pagrįstas pakartojimu ir paneigtinumu, taigi įvairios tyrimų grupės turi pakartoti tomis pačiomis sąlygomis atliktą eksperimentą ir gauti vienodai reikšmingus rezultatus kad koreliacija galėtų būti patikima ir pagrįsta.

Nepaisant to, kad ir kokia idėja mokslo bendruomenėje yra gerai įsitvirtinusi, entomologas gali atvykti ir atrasti, kad, išnagrinėjus 300 šios rūšies patelių paaiškėja, kad raudonos turi didesnį kiaušialąstės aparatą, todėl deda vidutiniškai daugiau kiaušinių aukštas. Kas dabar?

Išvados

Kaip mes norėjome perteikti šiomis linijomis, mokslas ir apskritai mokslinis metodas yra procesų serija jaudinantis, bet tikrai varginantis, nes nenustojame judėti prielaidomis, kurias galima paneigti bet kuriomis momentas.

Paklausus „kokia yra nulinė hipotezė?“ galime patvirtinti, kad tai yra bet kokio tyrimo pagrindas, nes jis atitinka tariamai tikrovei, kurią norime paneigti, tai yra, kad nėra jokio ryšio tarp mūsų pasiūlytų parametrų ištirti.

Bibliografinės nuorodos:

• Kaip siūlote statistinį kontrastą? Nulinė hipotezė vs. alternatyvi hipotezė. Ub.edu.
• Andersonas, D. R., Burnhamas, K. P. ir Thompsonas, W. L. (2000). Nulinės hipotezės testavimas: problemos, paplitimas ir alternatyva. Laukinės gamtos valdymo žurnalas, 912–923.
• Mokslinis metodas, Madrido Complutense universitetas. Pasiimta rugpjūčio 17 d https://www.ucm.es/data/cont/docs/107-2016-02-17-El%20M%C3%A9todo%20Cient%C3%ADfico.pdf
• Suarezas, N. R. (2012). Statistinių sprendimų priėmimo revoliucija: p reikšmė. Telos, 14 (3), 439-446.