Hvad er en nulhypotese?

Gå til

Find denne wiki på Physiotutors platform Bliv medlem af Physiotutors

Lær

Nulhypotese | Statistik

En nulhypotese er afgørende for videnskabelige undersøgelser, da den danner grundlag for forskningsundersøgelser. Ud over at give forskerne et sted at starte, gør det dem i stand til at udvikle alternative hypoteser, som kan afprøves og vurderes.

Nulhypotesens rolle

At undersøge forholdet mellem variabler eller finde ud af, om der er variationer mellem grupper, er ofte vigtigt i videnskabelige undersøgelser. Ifølge nulhypotesen er der ofte ingen mærkbar forskel eller sammenhæng mellem de undersøgte variabler. Det betegner fraværet af en relation mellem de relevante komponenter eller en effekt mellem dem.

Forskere opstiller en nulhypotese, der skal fungere som et referencepunkt for sammenligning af deres resultater. Denne hypotese, der normalt repræsenteres af symbolet H0, fungerer som et benchmark til at bestemme den statistiske betydning af undersøgelsens resultater.

Eksempel

Lad os bruge en undersøgelse af virkningerne af et nyt interventionsprogram på uspecifikke nakkesmerter som et eksempel for at tydeliggøre denne idé yderligere. Der er muligvis ikke en mærkbar forskel i nakkesmerter mellem patienter, der modtager interventionen, og dem, der ikke gør, i henhold til nulhypotesen i denne situation.

Derfor kan nulhypotesen skrives matematisk som H0: 1 - 2 = 0, hvor 1 er den gennemsnitlige nakkesmerte hos dem, der får interventionen, og 2 er den gennemsnitlige nakkesmerte hos dem, der ikke får den.

Når forskerne har indsamlet information, kører de statistiske tests for at se, om beviserne bekræfter eller afkræfter nulhypotesen. Forskere kan afvise nulhypotesen til fordel for en alternativ hypotese, hvis dataene modsiger nulhypotesen og viser en signifikant forskel eller sammenhæng.

Lad være med at gøre dette

Det er vigtigt at understrege, at den alternative hypotese ikke bevises ved, at nulhypotesen forkastes. I stedet argumenterer den for, at data kan tyde på, at den alternative hypotese er en mere plausibel forklaring. Normalt hævder den alternative hypotese, at der er en forskel eller forbindelse mellem de relevante variabler.

I det virkelige liv analyserer forskere sandsynligheden for at opnå de rapporterede resultater under nulhypotesen ved at bruge forskellige statistiske tests, såsom t-tests eller chi-i-anden-tests. Forskere forkaster nulhypotesen og undersøger den alternative hypotese, hvis sandsynligheden falder under et forudindstillet signifikansniveau, der ofte betegnes som alfa (α), oftest 0,05.

At teste hypoteser er afgørende for videnskabelige undersøgelser, fordi det gør det muligt for forskere at foretage vurderinger baseret på empiriske data. Forskere kan øge deres viden og bidrage til forståelsen af mange fænomener ved metodisk at analysere og sætte spørgsmålstegn ved nulhypotesen.

Problemer med nulhypotesetestning

En væsentlig kritik er, at den ofte ignorerer effektstørrelser og klinisk signifikans til fordel for kun at koncentrere sig om statistisk signifikans. Statistisk signifikans afslører ikke størrelsen eller betydningen af den effekt, der blev set; den fortæller bare, om det er sandsynligt, at et fund er sket ved en tilfældighed. Test af store datasæt kan resultere i signifikante resultater (afvisning af H0) for de mindste forskelle.

Lad os gå videre med det forrige eksempel. Du er interesseret i VAS (visuel analog skala) for smerte efter behandling for to interventioner mod nakkesmerter. Du har ca. 1000 patienter pr. gruppe. Gruppe A har et gennemsnit på 2,2/10 efter behandlingen, og gruppe B 2,4/10. Da grupperne er så store, er der gode chancer for, at denne lille forskel resulterer i en signifikant forskel med nul-hypotesetest. Men 0,2/10 af en forskel er næppe relevant. Med hensyn til klinisk betydning er disse to grupper lige store.

Et andet problem er, at nulhypotesen kan blive forkastet eller accepteret, hvilket kan føre til en binær fortolkning af dataene. Denne dikotome tilgang kan oversimplificere komplicerede hændelser og gå glip af de finere detaljer i dataene.

Desuden antager nulhypotesetestning, at nulhypotesen er sand, indtil den er modbevist. Dette kan føre til en bias til fordel for nulhypotesen og føre til en mulig blindhed over for potentielt signifikante effekter.

Modstanderne hævder, at alternative metoder som effektstørrelsesrapportering eller bayesiansk statistik kan give en mere grundig og lærerig undersøgelse af undersøgelsesresultater, hvilket giver en bedre forståelse af relevansen og de praktiske konsekvenser af resultaterne.

Sammenfatning

Nulhypotesen, som siger, at der ikke er nogen signifikant forskel eller sammenhæng mellem de interessante variabler, fungerer som standardantagelse i en forskningsundersøgelse. For at forkaste nulhypotesen til fordel for en alternativ hypotese skal dataene være uforenelige med nulhypotesen og vise en signifikant forskel. Forskere kan forbedre hypoteser, undersøge nye koncepter og uddybe vores forståelse af verden gennem hypotesetestning. Der findes dog en stor gruppe kritikere af nulhypotesetestning. Den er ikke uden fejl.