Boş hipotez: ne olduğu ve bilimde ne için kullanıldığı

Bilim dünyasında istatistik, herhangi bir iddianın temelidir. Günün sonunda rakamlar yalan söylemez, çünkü onlar kendi nesnel gerçekliklerini oluştururlar. kişinin kültürü veya coğrafi mesafesi ne olursa olsun tüm süreçlere uygulanabilir uygulamak.

Bu nedenle, bir şey keşfettiğimizi teyit edebilmek (veya daha doğrusu şüphelenebilmek) için güvenilir ve tekrarlanabilir verileri onu destekleyen sayısal bir dilde sunabilmemiz gerekir. Deney dünyasında, olmalı baştan çürütülecek bir bağlantı noktası, yani sıfır hipotezi.

İstatistikler ve bilimsel yöntem, genel nüfus için çok karmaşık disiplinler ve metodolojiler gibi görünüyor, ancak hiçbir şey gerçeklerden daha fazla olamaz. Bu vesileyle, sıfır hipotezinin ne olduğunu açıklayarak sayısal gerçeklikler ve temel bilim dünyasına küçük bir pencere açıyoruz.

• İlgili makale: "Bilimsel yöntem nedir ve nasıl çalışır?"

Boş hipotez nedir?: varsayımları çürütmek

Hipotezler dünyasında rahat hareket edebilmek için öncelikle konuyu anlamak için gerekli temelleri atmamız gerekir. V

Kendimizi sığ bir şekilde bile olsa bilimsel yöntemin dünyasına daldırmak istiyoruz..

Bilimsel yöntem hakkında

Bilimsel yöntem, aynı zamanda muhakeme testlerinin belirli ilkelerine de tabi olan ampirik ve ölçüme dayalı bir araştırma yöntemi olarak tanımlanır. Adımların ve akıl yürütmenin bu şekilde sıralanması iki ana sütuna dayanmaktadır.:

• Tekrarlanabilirlik: Bir kişi önerdiğinde, gerekli araçlarla herhangi bir deneyi tekrarlama yeteneği.
• Reddedilebilirlik: Herhangi bir bilimsel önerme, tahrif edilmeye veya çürütülmeye açık olmalıdır.

Bilim dünyasında asla mutlak dogmalarla hareket etmeyiz. Bir sayı bir hipotezi desteklese de gerçeği tam olarak temsil etmeyebilir.örneğin, deneye dışsal faktörlerin dikkate alınmaması veya örneklem büyüklüğünün yeterince büyük olmaması.

Böylece bilimsel yöntem, gözlem, ölçüm, hipotez, tekrarlanabilirlik, çürütülebilirlik ve harici ajanlar tarafından gözden geçirme deneyi kendisi yapanlara.

Bilimsel bilgiye hevesli bir okuyucu, kendisini herhangi bir dergiden tipik bir makalenin önünde bulursa, bunu nasıl başarabilir? Bilim ya da Doğa olsun, araştırmacıların kendi başarılarından kesinlikle emin olmadıklarını göreceksiniz. keşifler. "Olabilir", "anlamı olabilir", "bu işaret ediyor", "belki vardır" ve diğer ifadeler paragraflara hakimdir.

Ek olarak, kendine saygı duyan herhangi bir araştırma, son satırlarında "konuyu araştırmak için daha fazla deney yapılması gerektiğini" göz ardı eder. Gördüğümüz gibi, bilim, genel nüfusun inandığına rağmen, mutlak dogmaları onaylamaktan çok, yanlışları bir kenara atmaya dayanır..

Şimdi, bilim dünyasındaki açık sözlü ifadeler karşısında sahip olmamız gereken ihtiyat ve güvensizliği anladıktan sonra, boş hipotezin ne olduğunu açıklamanın zamanı geldi.

yanlış iddia

İspanyol Kraliyet Akademisi'ne göre, bir hipotez, bir sonuç çıkarmak için olası veya imkansız bir şeyin varsayımı olarak tanımlanır. Etimolojik köklerine gidersek, kelimenin anlamının içinde yer aldığını görürüz, "hıçkırık", "tabi olma / aşağıda" ve "tez", "bir sonuçla sürdürülen bir sonuca" karşılık geldiği için muhakeme".

hipotez deneyime sahip bir test gerektiren doğrulanmamış bir ifade (yani bir deney) ve çürütüldükten ve kanıtlandıktan sonra, en iyi durumda, doğrulanmış bir ifade haline gelebilir.

Her halükarda, bir şeyin "var" olduğunu doğrulamak için, "olmadığını" da dışlamalıyız, değil mi? Umutsuzluğa kapılmayın, çünkü bu soyutlama alıştırmasını aşağıdaki satırlarda daha nazik bir şekilde sunuyoruz.

Bir örnek verelim: Bir ekosistemde belirli bir türden böcek popülasyonunun yumurtlamasında nemin önemli bir rol oynadığını göstermek istiyoruz. Bu durumda, iki olası hipotezimiz var:

• Bu nem, yumurtlama başına düşen yumurta sayısını etkilemez, bu nedenle iklim ve bölgeye bağlı olarak bu rakamın ortalamasında herhangi bir farklılık olmayacaktır. (H0)
• Bu nem, yumurtlama başına yumurta sayısını etkiler. Nemi ölçen belirli parametreye bağlı olarak ortalamada önemli farklılıklar olacaktır. (H1)

Bu durumda boş hipotez (H0), ifadelerin ilkine karşılık gelir. Böylece boş hipotezi şu şekilde tanımlayabiliriz: iki veya daha fazla olayın birbiriyle ilişkili olmadığını tutan bir parametre hakkında bir ifade.

Bu kavram, bilimsel hipotezlere yaklaşımın temelidir, çünkü ne kadar kanıtlamak isterseniz isteyin. iki spesifik parametre arasında bir ilişki varsa, bunun belgelenmemiş olması durumunda bunun nedeni olduğu gerçeği üzerinde çalışmak gerekir. var. Ayrıca, herhangi bir güvenilir araştırma, H1 hipotezini (şüpheli korelasyonun var olduğu) test etmek için mümkün olan her şeyi yapmalıdır. İstenilen sonuca "ile" ulaşmak değil, "rağmen" ulaşmaktır..

• İlginizi çekebilir: "Bilimsel araştırmalarda Hipotez Türleri (ve örnekler)"

P-değerinin önemi

En dikkatli okuyucular, yukarıda verilen nem örneğinde, bu parametre ile ortalama yumurta sayısı arasında bir korelasyon gösteren hipotezin içerdiğini fark etmiş olacaktır. içinde önemli bir terim: önem.

Bu önemlidir, çünkü böcek yumurtası sayısında ne kadar gerçek olursa olsun farklı ortalamalar gözlenir. ve gözlemlenebilirse, önemli olmayan bir olay, yani rastgele bir örneklemenin ürünü olabilir. korelasyon.

Örneğin, bir uzaylı dünyaya gelip rastgele dört 50 yaşındaki adamı ve üç 1,90 metre boyundaydılar, güvenle söyleyebiliriz ki her 4 insandan 3'ü çok yüksek. Bu veriler, örneklemin şansı nedeniyle istatistiksel olarak anlamlı değildir. Öte yandan, söz konusu uzaylı 3 milyon vatandaşı ölçtüyse ve hepsinde boydaki değişiklikleri kaydettiyse. dünyanın coğrafi konumları, belki de (x)'e göre türlerin yüksekliğinde önemli farklılıklar gözlemleyecektir. parametreler.

Tüm bu varsayımlar, elde edilen verilerin önemini yansıtan rakamlar olduğu için salt bir akıl yürütme sürecine dayanmamaktadır. Bu "P-değeri" durumunda, belirli bir boş hipotez verildiğinde hesaplanmış bir istatistiksel değerin mümkün olma olasılığı olarak tanımlanan sayısal bir rakam. Bu rakam 0 ile 1 arasında değişen bir olasılıktır.

Bu yüzden P-değerinin düşük, çok düşük olmasını istiyoruz. Genel olarak, bir H0 hipotezinin (unutmayın, sıfır hipotezi) şu durumlarda reddedilebileceği söylenebilir. bu sayı, keyfi olarak belirlenmiş bir önem düzeyine eşit veya daha azdır (genellikle 0,05). Bunun anlamı şudur ki elde edilen sonuçların şansın ürünü olma olasılıkları (yani, parametreler arasında hiçbir korelasyon olmadığı veya aynı olan, sıfır hipotezinin doğru olduğu) çok, çok düşüktür.

Her durumda, hipotez testinin bir hipotezi bütünüyle kabul etmemize değil, reddetmemize veya reddetmemize izin verdiğine dikkat edilmelidir. Yumurta ve böcek örneğine dönersek, 30 farklı lokasyonda 300 farklı dişiden 300 yumurtlama örneği alırsak ve Ekosistemin nemine göre ortalamalarda önemli farklılıklar varsa, kohortun büyüklüğü ile kümenin parametresi arasında bir ilişki var gibi göründüğünü söyleyebiliriz. nem.

Yapamayacağımız şey, her durumda, onu hareketsiz bir dogma olarak onaylamaktır. Bilimsel yöntem, tekrara ve çürütülebilirliğe dayanır, dolayısıyla çeşitli araştırma ekipleri, aynı koşullar altında gerçekleştirilen deneyi tekrarlamalı ve eşit derecede önemli sonuçlar elde etmelidir. Böylece korelasyon güvenilir ve geçerli olabilir.

Öyle olsa bile, fikir bilim camiasında ne kadar iyi yerleşmiş olursa olsun, bir entomolog 300'ü inceledikten sonra gelebilir ve keşfedebilir. Bu türün dişileri, kırmızı olanların daha büyük bir yumurtlama aparatına sahip olduğu ve bu nedenle ortalama olarak daha fazla yumurta bıraktığı ortaya çıktı. yüksek. Şimdi ne olacak?

Sonuçlar

Bu satırlarda iletmek istediğimiz gibi, bilim ve genel olarak bilimsel yöntem bir dizi süreçtir. heyecan verici, ama kesinlikle sinir bozucu, çünkü herhangi bir şekilde çürütülebilecek varsayımlarda hareket etmeyi bırakmıyoruz. an.

"Boş hipotez nedir?" karşılık geldiği için herhangi bir soruşturmanın temeli olduğunu onaylayabiliriz. inkar etmek istediğimiz varsayılan gerçekliğe, yani önerdiğimiz parametreler arasında hiçbir korelasyon olmadığına incelemek.

Bibliyografik referanslar:

• İstatistiksel bir kontrastı nasıl önerirsiniz? Boş hipotez vs. alternatif hipotez. Ub.edu.
• Anderson, D. R., Burnham, K. P., & Thompson, W. L. (2000). Boş hipotez testi: problemler, yaygınlık ve bir alternatif. Yaban hayatı yönetimi dergisi, 912-923.
• Bilimsel yöntem, Madrid Complutense Üniversitesi. 17 Ağustos'ta alındı https://www.ucm.es/data/cont/docs/107-2016-02-17-El%20M%C3%A9todo%20Cient%C3%ADfico.pdf
• Suarez, N. R. (2012). İstatistiksel karar vermede devrim: p değeri. Telos, 14 (3), 439-446.