Cos'è un'ipotesi nulla?

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Ipotesi nulla | Statistica

L'ipotesi nulla è essenziale per l'indagine scientifica, poiché costituisce la base per le ricerche. Oltre a fornire ai ricercatori un punto di partenza, consente loro di sviluppare ipotesi alternative che possono essere messe alla prova e valutate.

Il ruolo dell'ipotesi nulla

Esaminare la relazione tra le variabili o capire se ci sono variazioni tra i gruppi è spesso importante negli studi scientifici. Secondo l'ipotesi nulla, spesso non c'è alcuna differenza o connessione percepibile tra le variabili in esame. Denota l'assenza di una relazione tra i componenti rilevanti o di un effetto tra di essi.

I ricercatori creano l'ipotesi nulla come punto di riferimento per il confronto dei loro risultati. Solitamente rappresentata dal simbolo H0, questa ipotesi serve come punto di riferimento per determinare la significatività statistica dei risultati dello studio.

Esempio

Utilizziamo uno studio sugli effetti di un nuovo programma di intervento sul dolore cervicale aspecifico come esempio per chiarire ulteriormente questa idea. In questa situazione, secondo l'ipotesi nulla, potrebbe non esserci una differenza percepibile nel dolore al collo tra i pazienti che ricevono l'intervento e quelli che non lo ricevono.

Pertanto, l'ipotesi nulla può essere scritta matematicamente come H0: 1 - 2 = 0, dove 1 è il dolore medio al collo di coloro che ricevono l'intervento e 2 è il dolore medio al collo di coloro che non lo ricevono.

Dopo aver raccolto informazioni, i ricercatori eseguono test statistici per verificare se le prove confermano o confutano l'ipotesi nulla. I ricercatori possono rifiutare l'ipotesi nulla a favore di un'ipotesi alternativa se i dati contraddicono l'ipotesi nulla e mostrano una differenza o un legame significativo.

Non farlo

È significativo sottolineare che l'ipotesi alternativa non è dimostrata dal rifiuto dell'ipotesi nulla. Al contrario, sostiene che i dati potrebbero suggerire che l'ipotesi alternativa sia considerata una spiegazione più plausibile. Di solito, l'ipotesi alternativa sostiene che esiste una distinzione o una connessione tra le variabili rilevanti.

Nella vita reale, i ricercatori analizzano la probabilità di ottenere i risultati riportati sotto l'ipotesi nulla utilizzando vari test statistici, come i test t o i test chi-quadro. I ricercatori rifiutano l'ipotesi nulla ed esplorano l'ipotesi alternativa se la probabilità scende al di sotto di un livello di significatività prestabilito, comunemente indicato come alfa (α), nella maggior parte dei casi 0,05.

L'atto di verificare le ipotesi è essenziale per l'indagine scientifica perché consente ai ricercatori di formulare giudizi basati su dati empirici. I ricercatori possono aumentare la conoscenza e contribuire alla comprensione di molti fenomeni analizzando metodicamente e mettendo in discussione l'ipotesi nulla.

Problemi con la verifica dell'ipotesi nulla

Una critica significativa è che spesso ignora le dimensioni dell'effetto e la significatività clinica, concentrandosi solo sulla significatività statistica. La significatività statistica non rivela l'entità o l'importanza dell'effetto riscontrato, ma indica solo se un risultato è probabilmente dovuto al caso. I test su enormi insiemi di dati possono portare a risultati significativi (rigetto dell'H0) per differenze minime.

Proseguiamo con l'esempio precedente. Siete interessati alla VAS (scala analogica visiva) per il dolore dopo il trattamento di due interventi per il dolore al collo. Avete circa 1000 pazienti per gruppo. Il gruppo A ha una media di 2,2/10 post-trattamento e il gruppo B di 2,4/10. Dato che i gruppi sono così numerosi, è probabile che questa piccola differenza risulti significativa con un test di ipotesi nulla. Tuttavia, 0,2/10 di differenza non sono affatto rilevanti. In termini di significato clinico, questi due gruppi si equivalgono.

Un altro problema è che l'ipotesi nulla può essere rifiutata o accettata, il che può portare a un'interpretazione binaria dei dati. Questo approccio dicotomico potrebbe semplificare eccessivamente eventi complicati e non cogliere i dettagli più fini dei dati.

Inoltre, fino a quando non viene smentito, il test dell'ipotesi nulla presuppone che l'ipotesi nulla sia vera. Questo può portare a un pregiudizio a favore dell'ipotesi nulla e a una possibile cecità nei confronti di effetti potenzialmente significativi.

Gli oppositori sostengono che metodi alternativi, come il rapporto sulle dimensioni dell'effetto o le statistiche bayesiane, possono offrire un esame più approfondito e istruttivo dei risultati degli studi, consentendo una migliore comprensione della rilevanza e delle conseguenze pratiche dei risultati.

Sintesi

L'ipotesi nulla, che afferma che non esiste una differenza o un'associazione significativa tra le variabili di interesse, funge da ipotesi predefinita in un'indagine di ricerca. Per rifiutare l'ipotesi nulla a favore di quella alternativa, i dati devono essere incompatibili con l'ipotesi nulla, mostrando una differenza significativa. Gli scienziati possono migliorare le ipotesi, indagare su concetti nuovi e approfondire la nostra comprensione del mondo attraverso la verifica delle ipotesi. Tuttavia, esiste un nutrito gruppo di critici nei confronti dei test di ipotesi nulla. Non è privo di difetti.