Hipótese nula: o que é e para que é usado na ciência

No mundo da ciência, as estatísticas são a base de qualquer afirmação. Afinal de contas, os números não mentem, porque constituem a sua realidade própria e objetiva aplicável a todos os processos, independentemente da cultura ou distância geográfica da pessoa Aplique.

Assim, para poder afirmar (ou melhor, suspeitar) que descobrimos algo, é necessário que possamos apresentar dados confiáveis ​​e repetíveis em uma linguagem numérica que os suporte. No mundo da experimentação, deve haver um ponto de ancoragem que deve ser refutado desde o início, ou seja, a hipótese nula.

A estatística e o método científico parecem disciplinas e metodologias muito complexas para a população em geral, mas nada poderia estar mais longe da verdade. Nesta ocasião, abrimos uma pequena janela para o mundo das realidades numéricas e da ciência basal com a explicação do que é a hipótese nula.

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Qual é a hipótese nula?: Refutando as suposições

Para poder mover-se confortavelmente no mundo das hipóteses, é necessário primeiro lançarmos os fundamentos essenciais para a compreensão do assunto. V

Queremos mergulhar, ainda que superficialmente, no mundo do método científico.

Sobre o método científico

O método científico é definido como um método de investigação baseado em medidas empíricas e de medição, que também está sujeito aos princípios específicos dos testes de raciocínio. Essa concatenação de etapas e raciocínio é baseada em dois pilares principais:

• Reprodutibilidade: capacidade que, se uma pessoa o propõe, de repetir qualquer experiência com os meios necessários.
• Refutabilidade: qualquer proposição científica deve ser suscetível de ser falsificada ou refutada.

No mundo da ciência, nunca operamos com dogmas absolutos. Por mais que um número apóie uma hipótese, a hipótese pode não representar totalmente a realidade, que fatores extrínsecos ao experimento não foram levados em consideração ou que o tamanho da amostra não é grande o suficiente, por exemplo.

Assim, o método científico é baseado em observação, medição, hipótese, reprodutibilidade, refutabilidade e revisão por agentes externos para aqueles que realizaram o próprio experimento.

Se algum leitor ávido por conhecimento científico se encontrar diante de um jornal típico de qualquer revista, como pode Quer se trate da Ciência ou da Natureza, você pode ver que os pesquisadores parecem estar tudo, menos certos de seus descobertas. "Pode ser", "pode ​​significar", "parece indicar", "talvez exista" e outras frases dominam os parágrafos.

Além disso, qualquer pesquisa que se preze ignora em suas últimas linhas que "mais experimentação é necessária para aprofundar o assunto". Como vimos, a ciência, apesar do que a população em geral acredita, baseia-se mais em descartar falsidades do que em afirmar dogmas absolutos.

Agora, uma vez que tenhamos compreendido a cautela e a desconfiança que devemos ter diante de afirmações contundentes no mundo da ciência, é hora de explicar o que é a hipótese nula.

A falsa alegação

Segundo a Real Academia Espanhola da Língua, uma hipótese é definida como uma suposição de algo possível ou impossível para dela tirar uma consequência. Se formos às suas raízes etimológicas, veremos que o significado da palavra está contido nela, uma vez que "soluço" corresponde a "subordinação / abaixo" e "tese" a "uma conclusão que é mantida com um raciocínio".

A hipótese é uma declaração não verificada que requer um teste com experiência (isto é, um experimento) e depois de refutado e provado, no melhor dos casos, pode se tornar uma afirmação verificada.

Em todo caso, para afirmar que algo "é", devemos descartar também que "não é", certo? Não se desespere, pois apresentamos esse exercício de abstração de uma forma mais gentil nas linhas a seguir.

Vejamos um exemplo: queremos mostrar que a umidade desempenha um papel essencial na desova de uma população de insetos de uma espécie específica em um ecossistema. Nesse caso, temos duas hipóteses possíveis:

• Essa umidade não influencia o número de ovos por desova, portanto não haverá diferenças na média desse valor dependendo do clima e da região. (H0)
• Essa umidade influencia o número de ovos por desova. Haverá diferenças significativas na média dependendo do parâmetro específico que mede a umidade. (H1)

A hipótese nula (H0) neste caso corresponde à primeira das afirmações. Assim, podemos definir a hipótese nula como uma declaração sobre um parâmetro que mantém que dois ou mais eventos não estão correlacionados entre si.

Este conceito é a base da abordagem de hipóteses científicas, pois não importa o quanto você queira demonstrar relação entre dois parâmetros específicos, é necessário atuar sobre o fato de que se isso não foi documentado é porque existe. Além disso, qualquer investigação confiável deve fazer todo o possível para testar sua hipótese H1 (que a correlação suspeita existe). Não se trata de obter o resultado desejado "com", mas de alcançá-lo "apesar".

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A importância do valor P

Os leitores mais atentos terão notado que, no exemplo dado acima de umidade, a hipótese que mostra uma correlação entre este parâmetro e o número médio de ovos contém um termo importante nele: significância.

Isso é essencial, uma vez que diferentes médias são observadas no número de ovos de insetos, por mais reais que sejam. e observável, pode ser um evento não significativo, ou seja, o produto de uma amostragem aleatória além do correlação.

Por exemplo, se um alienígena veio à Terra e pegou quatro homens de 50 anos aleatoriamente e três deles tinham 1,90 metros de altura, você poderia dizer com segurança que 3 em cada 4 humanos são muito Alto. Esses dados não são estatisticamente significativos, pois se devem ao acaso da amostra. Por outro lado, se dito estrangeiro mediu 3 milhões de cidadãos e registrou as variações de altura em todos localizações geográficas do mundo, talvez observasse diferenças significativas na altura das espécies de acordo com (x) parâmetros.

Todas essas conjecturas não se baseiam em um mero processo de raciocínio, uma vez que existem números que refletem a importância dos dados obtidos. Este é o caso do “valor P”, um valor numérico que é definido como a probabilidade de que um valor estatístico calculado seja possível dada uma determinada hipótese nula. Este valor é uma probabilidade que varia de 0 a 1.

Portanto, queremos que o valor P seja baixo, muito baixo. Em geral, pode-se dizer que uma hipótese H0 (lembre-se, a hipótese nula) pode ser rejeitada quando este número é igual ou inferior a um nível de significância estabelecido arbitrariamente (geralmente 0,05). Isso significa que as probabilidades de que os resultados obtidos sejam produto do acaso (isto é, que não há correlação entre os parâmetros, ou o que é o mesmo, que a hipótese nula é verdadeira) são muito, muito baixos.

Deve-se notar que, em qualquer caso, o teste de hipótese não nos permite aceitar uma hipótese em sua totalidade, mas sim rejeitá-la ou não. Voltando ao exemplo de ovos e insetos, se obtivermos amostras de 300 desovando de 300 fêmeas diferentes em 30 locais diferentes e houver diferenças significativas nas médias de acordo com a umidade do ecossistema, podemos dizer que parece haver uma relação entre o tamanho da coorte e o parâmetro do. umidade.

O que não podemos, em qualquer caso, é afirmá-lo como um dogma inabalável. O método científico é baseado na repetição e refutabilidade, então várias equipes de pesquisa devem repetir o experimento realizado nas mesmas condições e obter resultados igualmente significativos para que a correlação seja confiável e válida.

Mesmo assim, por mais consolidada que a ideia esteja na comunidade científica, um entomologista pode chegar e descobrir que, após dissecar 300 fêmeas desta espécie, verifica-se que as vermelhas têm um aparelho ovipositor maior e, portanto, põem em média mais ovos Alto. Agora que?

Conclusões

Como queremos transmitir nestas linhas, a ciência e o método científico em geral são uma série de processos emocionante, mas certamente frustrante, porque não paramos de nos mover em suposições que podem ser refutadas em qualquer momento.

Quando perguntado "qual é a hipótese nula?" podemos afirmar que é a base de qualquer investigação, uma vez que corresponde à suposta realidade que queremos negar, ou seja, que não haja correlação entre os parâmetros que propomos investigar.

Referências bibliográficas:

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• Suarez, N. R. (2012). A revolução na tomada de decisão estatística: o valor p. Telos, 14 (3), 439-446.