Ipoteza nulă: ce este și pentru ce se folosește în știință

În lumea științei, statisticile stau la baza oricărei afirmații. La sfârșitul zilei, numerele nu mint, deoarece cuprind propria lor realitate obiectivă aplicabil tuturor proceselor, indiferent de cultura sau distanța geografică a persoanei aplica.

Astfel, pentru a putea afirma (sau mai bine zis, a suspecta) că am descoperit ceva, este necesar să putem prezenta date fiabile și repetabile într-un limbaj numeric care îl susține. În lumea experimentării, trebuie să existe un punct de ancorare care trebuie infirmat de la început, adică ipoteza nulă.

Statistica și metoda științifică par a fi discipline și metodologii prea complexe pentru populația generală, dar nimic nu ar putea fi mai departe de adevăr. Cu această ocazie, deschidem o mică fereastră către lumea realităților numerice și a științei bazale cu explicația a ceea ce este ipoteza nulă.

• Articol asociat: "Care este metoda științifică și cum funcționează?"

Care este ipoteza nulă?: Respingerea ipotezelor

Pentru a ne putea mișca confortabil în lumea ipotezelor, este necesar să punem mai întâi bazele esențiale pentru înțelegerea subiectului. V

Vrem să ne cufundăm, chiar și într-un mod superficial, în lumea metodei științifice.

Despre metoda științifică

Metoda științifică este definită ca o metodă de cercetare bazată pe empirică și măsurare, care este, de asemenea, supusă principiilor specifice testelor de raționament. Această concatenare a pașilor și a raționamentului se bazează pe doi piloni principali:

• Reproductibilitate: capacitatea că, dacă o persoană o propune, de a repeta orice experiment cu mijloacele necesare.
• Refutabilitate: orice propunere științifică trebuie să fie susceptibilă să fie falsificată sau infirmată.

În lumea științei nu operăm niciodată în dogme absolute. Oricât un număr susține o ipoteză, este posibil ca ipoteza să nu reprezinte pe deplin realitatea, că factorii extrinseci ai experimentului nu au fost luați în considerare sau că dimensiunea eșantionului nu este suficient de mare, de exemplu.

Astfel, metoda științifică se bazează pe observare, măsurare, ipoteză, reproductibilitate, refutabilitate și revizuire de către agenți externi celor care au realizat experimentul în sine.

Dacă un cititor dornic de cunoștințe științifice se găsește în fața unei lucrări tipice din orice revistă, cum se poate Indiferent dacă este știință sau natură, puteți vedea că cercetătorii par a fi orice altceva decât sigur descoperiri. „Ar putea fi”, „ar putea însemna”, „acest lucru pare să indice”, „poate există” și alte fraze domină paragrafele.

În plus, orice cercetare care se respectă ignoră în ultimele sale rânduri că „este necesară mai multă experimentare pentru a aprofunda subiectul”. După cum am văzut, știința, în ciuda a ceea ce crede populația generală, se bazează mai mult pe eliminarea falsurilor decât pe afirmarea dogmelor absolute.

Acum, odată ce am înțeles precauția și neîncrederea pe care trebuie să le avem în fața afirmațiilor contondente din lumea științei, este timpul să explicăm care este ipoteza nulă.

Afirmația falsă

Conform Academiei Regale Spaniole a limbii, o ipoteză este definită ca o presupunere a ceva posibil sau imposibil pentru a trage o consecință din aceasta. Dacă mergem la rădăcinile sale etimologice, vom vedea că semnificația cuvântului este conținută în el, din moment ce „sughiț” corespunde „subordonării / mai jos” și „teză” la „o concluzie care se menține cu un raţionament".

Ipoteza este o afirmație neconfirmată care necesită un test cu experiență (adică un experiment) și după ce a fost infirmat și dovedit, în cele mai bune cazuri, poate deveni o afirmație verificată.

În orice caz, pentru a afirma că ceva „este”, trebuie să excludem și faptul că „nu este”, nu? Nu disperați, pentru că prezentăm acest exercițiu de abstractizare într-un mod mai amabil în rândurile următoare.

Să luăm un exemplu: vrem să arătăm că umiditatea joacă un rol esențial în reproducerea unei populații de insecte dintr-o anumită specie dintr-un ecosistem. În acest caz, avem două ipoteze posibile:

• Această umiditate nu influențează numărul ouălor pe reproducere, deci nu vor exista diferențe în media acestei cifre în funcție de climă și regiune. (H0)
• Această umiditate influențează efectiv numărul de ouă pe fiecare reproducere. Vor exista diferențe semnificative în medie în funcție de parametrul specific care măsoară umiditatea. (H1)

Ipoteza nulă (H0) în acest caz corespunde primei afirmații. Astfel, putem defini ipoteza nulă ca o afirmație despre un parametru care susține că două sau mai multe evenimente sunt necorelate între ele.

Acest concept stă la baza abordării ipotezelor științifice, deoarece oricât de mult ai vrea să demonstrezi o relație între doi parametri specifici, este necesar să se acționeze faptul că, dacă acest lucru nu a fost documentat, este pentru că există. Mai mult, orice investigație credibilă ar trebui să facă tot posibilul pentru a-și testa ipoteza H1 (că corelația suspectată există). Nu este vorba despre obținerea rezultatului dorit „cu”, ci despre atingerea lui „în ciuda”.

• S-ar putea să vă intereseze: „Tipuri de ipoteze în cercetarea științifică (și exemple)”

Importanța valorii P.

Cei mai atenți cititori vor observa că, în exemplul dat mai sus de umiditate, ipoteza care arată o corelație între acest parametru și numărul mediu de ouă conține un termen important în el: semnificație.

Acest lucru este esențial, deoarece se observă medii diferite în numărul de ouă de insecte, oricât de reale ar fi și observabil, poate fi un eveniment nesemnificativ, adică produsul unei eșantionări aleatorii dincolo de corelație.

De exemplu, dacă un extraterestru a venit pe pământ și a luat patru bărbați de 50 de ani la întâmplare și trei dintre ei aveau 1,90 metri înălțime, ai putea spune cu siguranță că 3 din 4 oameni sunt foarte înalt. Aceste date nu sunt semnificative statistic, deoarece se datorează șanselor eșantionului. Pe de altă parte, dacă respectivul extraterestru ar măsura 3 milioane de cetățeni și a înregistrat variațiile de înălțime în total locații geografice ale lumii, acolo ar putea observa diferențe semnificative în înălțimea speciei în funcție de (x) parametrii.

Toate aceste presupuneri nu se bazează pe un simplu proces de raționament, deoarece există numere care reflectă semnificația datelor obținute. Aceasta este cazul „valorii P”, o cifră numerică care este definită ca probabilitatea ca o valoare statistică calculată să fie posibilă având în vedere o anumită ipoteză nulă. Această cifră este o probabilitate care variază de la 0 la 1.

Deci, dorim ca valoarea P să fie scăzută, foarte scăzută. În general, se poate spune că o ipoteză H0 (amintiți-vă, ipoteza nulă) poate fi respinsă atunci când acest număr este egal sau mai mic decât un nivel de semnificație stabilit în mod arbitrar (în general 0,05). Aceasta înseamnă că probabilitățile ca rezultatele obținute să fie produsul întâmplării (adică că nu există nicio corelație între parametri sau ceea ce este același, că ipoteza nulă este adevărată) sunt foarte, foarte scăzute.

Trebuie remarcat faptul că, în orice caz, testarea ipotezelor nu ne permite să acceptăm o ipoteză în întregime, ci mai degrabă să o respingem sau nu. Revenind la exemplul de ouă și insecte, dacă obținem probe de 300 de reproducere de la 300 de femele diferite în 30 de locații diferite și există diferențe semnificative în ceea ce privește mediile în funcție de umiditatea ecosistemului, putem spune că pare să existe o relație între dimensiunea cohortei și parametrul umiditate.

Ceea ce nu putem, în niciun caz, este afirmarea ca o dogmă imobilă. Metoda științifică se bazează pe repetare și respingere, deci diverse echipe de cercetare trebuie să repete experimentul efectuat în aceleași condiții și să obțină rezultate la fel de semnificative astfel încât corelația să poată fi fiabilă și valabilă.

Chiar și așa, oricât de bine stabilită ar fi ideea în comunitatea științifică, un entomolog poate sosi și descoperă că, după disecarea a 300 femelele acestei specii, se dovedește că cele roșii au un aparat ovipozitor mai mare și, prin urmare, depun o medie de mai multe ouă înalt. Acum ce?

Concluzii

Așa cum am dorit să transmitem în aceste rânduri, știința și metoda științifică în general sunt o serie de procese incitant, dar cu siguranță frustrant, pentru că nu ne oprim să ne mișcăm în ipoteze care pot fi infirmate în orice moment.

La întrebarea „care este ipoteza nulă?” putem afirma că este baza oricărei investigații, deoarece corespunde la presupusa realitate pe care vrem să o negăm, adică nu există nicio corelație între parametrii pe care i-am propus-o investiga.

Referințe bibliografice:

• Cum propuneți un contrast statistic? Ipoteză nulă vs. ipoteză alternativă. Ub.edu.
• Anderson, D. R., Burnham, K. P. și Thompson, W. L. (2000). Testarea ipotezei nule: probleme, prevalență și o alternativă. Jurnalul de gestionare a faunei sălbatice, 912-923.
• Metodă științifică, Universitatea Complutense din Madrid. Ridicat pe 17 august în https://www.ucm.es/data/cont/docs/107-2016-02-17-El%20M%C3%A9todo%20Cient%C3%ADfico.pdf
• Suarez, N. R. (2012). Revoluția în luarea deciziilor statistice: valoarea p. Telos, 14 (3), 439-446.