Co je to nulová hypotéza?

Přejít na

Tuto wiki najdete na platformě Physiotutors Staňte se členem

Naučte se

Nulová hypotéza | Statistika

Nulová hypotéza je pro vědecké zkoumání zásadní, protože tvoří základ pro výzkumná šetření. Kromě toho, že výzkumníkům poskytuje výchozí bod, umožňuje jim vypracovat alternativní hypotézy, které mohou být testovány a hodnoceny.

Úloha nulové hypotézy

Ve vědeckých studiích je často důležité zkoumat vztah mezi proměnnými nebo zjistit, zda existují rozdíly mezi skupinami. Podle nulové hypotézy často neexistuje mezi zkoumanými proměnnými žádný patrný rozdíl nebo souvislost. Označuje neexistenci vztahu mezi příslušnými složkami nebo jejich vzájemného působení.

Výzkumníci vytvářejí nulovou hypotézu, která slouží jako referenční bod pro porovnání jejich zjištění. Tato hypotéza, která se obvykle označuje symbolem H0, slouží jako měřítko pro stanovení statistické významnosti výsledků studie.

Příklad

Pro bližší objasnění této myšlenky použijme jako příklad studii o účincích nového intervenčního programu na nespecifické bolesti krku. Podle nulové hypotézy nemusí být v této situaci patrný rozdíl v bolesti šíje mezi pacienty, kteří podstoupí intervenci, a těmi, kteří ji nepodstoupí.

Nulovou hypotézu lze tedy matematicky zapsat jako H0: 1 - 2 = 0, kde 1 je průměrná bolest krku u těch, kteří zákrok podstoupí, a 2 je průměrná bolest krku u těch, kteří zákrok nepodstoupí.

Po shromáždění informací výzkumníci provedou statistické testy, aby zjistili, zda důkazy potvrzují nebo vyvracejí nulovou hypotézu. Výzkumníci mohou zamítnout nulovou hypotézu ve prospěch alternativní hypotézy, pokud data odporují nulové hypotéze a ukazují významný rozdíl nebo souvislost.

Nedělejte to

Je důležité zdůraznit, že alternativní hypotéza není prokázána zamítnutím nulové hypotézy. Namísto toho tvrdí, že údaje by mohly naznačovat, že alternativní hypotéza by měla být považována za pravděpodobnější vysvětlení. Alternativní hypotéza obvykle tvrdí, že mezi příslušnými proměnnými existuje rozdíl nebo souvislost.

V reálném životě výzkumníci analyzují pravděpodobnost získání uváděných výsledků při nulové hypotéze pomocí různých statistických testů, jako jsou t-testy nebo chí-kvadrát testy. Výzkumníci zamítají nulovou hypotézu a zkoumají alternativní hypotézu, pokud pravděpodobnost klesne pod předem stanovenou hladinu významnosti, obvykle označovanou jako alfa (α), nejčastěji 0,05.

Testování hypotéz je pro vědecké zkoumání zásadní, protože umožňuje výzkumníkům činit závěry na základě empirických údajů. Metodickou analýzou a zpochybňováním nulové hypotézy mohou výzkumníci rozšířit své znalosti a přispět k pochopení mnoha jevů.

Problémy s testováním nulové hypotézy

Jednou z významných kritik je, že často ignoruje velikost účinku a klinickou významnost ve prospěch soustředění se pouze na statistickou významnost. Statistická významnost neodhaluje velikost nebo významnost pozorovaného účinku; pouze říká, zda je pravděpodobné, že k nálezu došlo náhodou. Testování obrovských souborů dat může vést k významným výsledkům (zamítnutí H0) i u těch nejmenších rozdílů.

Pokračujme v předchozím příkladu. Zajímá vás VAS (vizuální analogová škála) pro bolest po léčbě dvou intervencí při bolestech krku. Na jednu skupinu připadá přibližně 1000 pacientů. Skupina A má po léčbě průměrnou hodnotu 2,2/10 a skupina B 2,4/10. Vzhledem k tomu, že skupiny jsou tak velké, je pravděpodobné, že tento malý rozdíl vede k významnému rozdílu při testování nulové hypotézy. Rozdíl 0,2/10 je však sotva relevantní. Z hlediska klinického významu jsou si tyto dvě skupiny rovny.

Dalším problémem je, že nulová hypotéza může být zamítnuta nebo přijata, což může vést k binární interpretaci dat. Tento dichotomický přístup by mohl příliš zjednodušit komplikované události a přehlédnout jemnější detaily údajů.

Testování nulové hypotézy navíc předpokládá, že nulová hypotéza je pravdivá, dokud není vyvrácena. To může vést ke zkreslení ve prospěch nulové hypotézy a k možnému přehlédnutí potenciálně významných účinků.

Odpůrci tvrdí, že alternativní metody, jako je vykazování velikosti účinku nebo bayesovská statistika, mohou nabídnout důkladnější a poučnější zkoumání výsledků studií, což umožňuje lépe pochopit význam a praktické důsledky zjištění.

Souhrn

Nulová hypotéza, která tvrdí, že mezi proměnnými, které jsou předmětem zájmu, neexistuje žádný významný rozdíl nebo souvislost, je výchozím předpokladem výzkumného šetření. Aby bylo možné zamítnout nulovou hypotézu ve prospěch alternativní hypotézy, musí být údaje neslučitelné s nulovou hypotézou a musí vykazovat významný rozdíl. Testováním hypotéz mohou vědci zlepšovat hypotézy, zkoumat nové koncepty a prohlubovat naše chápání světa. Existuje však velká skupina kritiků testování nulových hypotéz. Není bez chyb.