Null hipotēze: kas tas ir un kādam nolūkam to izmanto zinātnē

Zinātnes pasaulē statistika ir pamats jebkuram apgalvojumam. Dienas beigās skaitļi nemelo, jo tie veido viņu pašu objektīvo realitāti piemērojams visiem procesiem, neatkarīgi no personas kultūras vai ģeogrāfiskā attāluma pieteikties.

Tādējādi, lai varētu apstiprināt (pareizāk sakot, aizdomas), ka kaut ko esam atklājuši, ir nepieciešams, lai mēs varētu uzrādīt ticamus un atkārtojamus datus skaitliskā valodā, kas to atbalsta. Eksperimentu pasaulē tādiem jābūt enkura punkts, kas ir jāatspoguļo no paša sākuma, tas ir, nulles hipotēze.

Šķiet, ka statistika un zinātniskā metode ir disciplīnas un metodikas, kas ir pārāk sarežģītas visai sabiedrībai, taču nekas nevar būt tālāk no patiesības. Šajā gadījumā mēs atveram nelielu logu uz skaitliskās realitātes un pamatzinātnes pasauli, izskaidrojot, kāda ir nulles hipotēze.

• Saistītais raksts: "Kāda ir zinātniskā metode un kā tā darbojas?"

Kāda ir nulles hipotēze: pieņēmumu atspēkošana

Lai varētu ērti pārvietoties hipotēžu pasaulē, vispirms ir nepieciešams likt būtiskos pamatus priekšmeta izpratnei. V

Mēs vēlamies pat seklā veidā iegremdēties zinātniskās metodes pasaulē.

Par zinātnisko metodi

Zinātniskā metode ir definēta kā pētījumu metode, kuras pamatā ir empīriska un mērīšana, un uz kuru attiecas arī specifiskie pamatojuma testu principi. Šī darbību apvienošana un pamatojums balstās uz diviem galvenajiem pīlāriem:

• Reproducējamība: spēja atkārtot jebkuru eksperimentu ar nepieciešamajiem līdzekļiem, ja kāds to ierosina.
• Atspēkojamība: visiem zinātniskajiem apgalvojumiem jābūt viltotiem vai atspēkotiem.

Zinātnes pasaulē mēs nekad nedarbojamies absolūtās dogmās. Ciktāl skaitlis atbalsta hipotēzi, hipotēze var pilnībā neatspoguļot realitāti, ka nav ņemti vērā eksperimentam raksturīgie faktori vai, piemēram, izlases lielums nav pietiekami liels.

Tādējādi zinātniskās metodes pamatā ir novērošana, mērīšana, hipotēze, reproducējamība, atspēkojamība un ārējo faktoru pārskats tiem, kas ir veikuši pašu eksperimentu.

Ja kāds lasītājs, kas vēlas zinātnes, nonāk tipiska jebkura žurnāla papīra priekšā, kā var Neatkarīgi no tā, vai tā ir zinātne vai daba, jūs varat redzēt, ka pētnieki, šķiet, ir kaut kas cits, izņemot viņu pārliecību atklājumi. "Varētu būt", "varētu nozīmēt", "tas, šķiet, norāda", "varbūt pastāv", un rindkopās dominē citas frāzes.

Turklāt jebkurš sevi cienošs pētījums pēdējās rindās ignorē to, ka "ir nepieciešams vairāk eksperimentu, lai iedziļinātos priekšmetā". Kā mēs redzējām, zinātne, neraugoties uz to, kam tic iedzīvotāji, vairāk balstās uz viltus atmešanu, nevis uz absolūtu dogmu apstiprināšanu.

Kad esam sapratuši piesardzību un neuzticēšanos, kas mums jāsaņem, saskaroties ar neasiem apgalvojumiem zinātnes pasaulē, ir pienācis laiks izskaidrot, kas ir nulles hipotēze.

Nepatiesa prasība

Pēc Spānijas Karaliskās valodas akadēmijas domām, hipotēzi definē kā pieņēmumu par kaut ko iespējamu vai neiespējamu, lai no tā izrietētu sekas. Ja mēs ejam pie tā etimoloģiskajām saknēm, mēs redzēsim, ka tajā ir ietverta vārda nozīme, tā kā "žagas" atbilst "pakļautībai / zemāk" un "tēzes" - "secinājumam, kas tiek uzturēts ar pamatojums ".

Hipotēze ir nepārbaudīts paziņojums, kas prasa pārbaudi ar pieredzi (tas ir, eksperiments) un pēc tam, kad tas ir atspēkots un pierādīts, labākajā gadījumā tas var kļūt par pārbaudītu paziņojumu.

Jebkurā gadījumā, lai apstiprinātu, ka kaut kas "ir", mums arī jāizslēdz, ka tas "nav", vai ne? Nekrītiet izmisumā, jo mēs šo abstrakcijas vingrinājumu izklāstām laipnāk šādās rindās.

Ņemsim piemēru: mēs vēlamies parādīt, ka mitrumam ir būtiska loma ekosistēmas konkrētu sugu kukaiņu populācijas nārstošanā. Šajā gadījumā mums ir divas iespējamās hipotēzes:

• Šis mitrums neietekmē olšūnu skaitu uz nārstu, tāpēc šī rādītāja vidējā vērtība atšķirsies atkarībā no klimata un reģiona. (H0)
• Šis mitrums ietekmē olu skaitu vienā nārstā. Atkarībā no konkrētā parametra, kas mēra mitrumu, vidējās vērtības būs būtiskas. (H1)

Nulles hipotēze (H0) šajā gadījumā atbilst pirmajam no apgalvojumiem. Tādējādi nulles hipotēzi mēs varam definēt kā paziņojums par parametru, kas apgalvo, ka divi vai vairāki notikumi nav savstarpēji saistīti.

Šī koncepcija ir pamats pieejai zinātniskām hipotēzēm, jo ​​neatkarīgi no tā, cik vēlaties demonstrēt sakarība starp diviem specifiskiem parametriem, ir jādarbojas ar to, ka, ja tas nav dokumentēts, tas ir tāpēc, ka pastāv. Turklāt jebkurai uzticamai izpētei jādara viss iespējamais, lai pārbaudītu tās H1 hipotēzi (ka pastāv aizdomas par korelāciju). Tas nav par vēlamā rezultāta iegūšanu "ar", bet gan par sasniegšanu "neskatoties".

• Jūs varētu interesēt: "Hipotēžu veidi zinātniskajos pētījumos (un piemēri)"

P vērtības nozīme

Vērīgākie lasītāji būs pamanījuši, ka iepriekš sniegtajā mitruma piemērā hipotēze, kas parāda korelāciju starp šo parametru un vidējo olu skaitu, satur svarīgs termins tajā: ​​nozīmīgums.

Tas ir būtiski, jo kukaiņu olu skaitā tiek novēroti atšķirīgi vidējie rādītāji, lai arī cik reāli tie būtu un novērojams, tas var būt nenozīmīgs notikums, tas ir, nejaušas izlases rezultāts ārpus korelācija.

Piemēram, ja kāds citplanētietis ieradās uz zemes un nejauši paņēma četrus 50 gadus vecus vīriešus un trīs no tiem bija 1,90 metrus gari, droši varētu teikt, ka 3 no 4 cilvēkiem ir ļoti augsts. Šie dati nav statistiski nozīmīgi, jo tie ir saistīti ar izlases iespējamību. No otras puses, ja minētais ārvalstnieks izmērīja 3 miljonus pilsoņu un reģistrēja auguma svārstības pasaules ģeogrāfiskās atrašanās vietas, iespējams, tas novērotu būtiskas sugas augstuma atšķirības saskaņā ar (x) parametriem.

Visi šie pieņēmumi nav balstīti tikai uz spriešanas procesu, jo ir skaitļi, kas atspoguļo iegūto datu nozīmīgumu. Tas ir “P vērtības” gadījumā skaitliskais skaitlis, kas definēts kā varbūtība, ka ir iespējama aprēķināta statistiskā vērtība, ņemot vērā noteiktu nulles hipotēzi. Šis skaitlis ir varbūtība, kas svārstās no 0 līdz 1.

Tāpēc mēs vēlamies, lai P vērtība būtu zema, ļoti zema. Kopumā var teikt, ka hipotēzi H0 (atcerieties, ka nulles hipotēze) var noraidīt, kad šis skaitlis ir vienāds vai mazāks par patvaļīgi noteiktu nozīmīguma līmeni (parasti 0,05). Tas nozīmē ka varbūtība, ka iegūtie rezultāti ir nejaušības rezultāts (tas ir, ka starp parametriem nav korelācijas vai kas ir tas pats, ka nulles hipotēze ir patiesa) ir ļoti, ļoti zemi.

Jāatzīmē, ka jebkurā gadījumā hipotēzes pārbaude neļauj mums pieņemt hipotēzi kopumā, bet drīzāk to noraidīt vai nē. Atgriežoties pie olu un kukaiņu piemēra, ja mēs iegūstam 300 nārsta paraugus no 300 dažādām sievietēm 30 dažādās vietās un būtiskas atšķirības vidējos līmeņos atbilstoši ekosistēmas mitrumam, mēs varam teikt, ka pastāv saistība starp kohortas lielumu un parametra parametru mitrums.

Jebkurā gadījumā mēs nevaram to apstiprināt kā nekustīgu dogmu. Zinātniskās metodes pamatā ir atkārtošanās un atspēkojamība, tātad dažādām pētnieku grupām jāatkārto eksperiments, kas veikts ar vienādiem nosacījumiem, un jāiegūst tikpat nozīmīgi rezultāti lai korelācija varētu būt uzticama un derīga.

Pat tad, lai cik ideja būtu izveidojusies zinātnieku aprindās, entomologs var ierasties un atklāt, ka pēc 300 šīs sugas mātītēm izrādās, ka sarkanajām ir lielāks ovipositora aparāts un tāpēc dēj vidēji vairāk olu augsts. Ko tagad?

Secinājumi

Kā mēs esam vēlējušies izteikt šajās līnijās, zinātne un zinātniskā metode kopumā ir procesu virkne aizraujoši, bet noteikti neapmierinoši, jo mēs nebeidzam virzīties pieņēmumos, kurus var atspēkot jebkuros brīdi.

Kad jautāja "kāda ir nulles hipotēze?" mēs varam apstiprināt, ka tas ir jebkuras izmeklēšanas pamats, jo tas atbilst domājamajai realitātei, kuru mēs gribam noliegt, tas ir, ka nav korelācijas starp mūsu piedāvātajiem parametriem izmeklēt.

Bibliogrāfiskās atsauces:

• Kā jūs piedāvājat statistikas kontrastu? Nulles hipotēze vs. alternatīva hipotēze. Ub.edu.
• Andersons, D. R., Burnhema, K. P., & Thompson, W. L. (2000). Nulles hipotēzes pārbaude: problēmas, izplatība un alternatīva. Savvaļas dzīvnieku pārvaldības žurnāls, 912–923.
• Zinātniskā metode, Madrides Complutense universitāte. Saņemts 17. augustā https://www.ucm.es/data/cont/docs/107-2016-02-17-El%20M%C3%A9todo%20Cient%C3%ADfico.pdf
• Suarez, N. R. (2012). Revolūcija statistisko lēmumu pieņemšanā: p-vērtība. Telos, 14 (3), 439-446.