Wat is een nulhypothese?

Ga naar

Vind deze wiki op het Fysiotutors platform Lid worden

Leer

Nulhypothese | Statistiek

Een nulhypothese is essentieel voor wetenschappelijk onderzoek, omdat deze de basis vormt voor onderzoek. Het geeft onderzoekers niet alleen een startpunt, maar stelt hen ook in staat om alternatieve hypotheses te ontwikkelen die getest en beoordeeld kunnen worden.

De rol van de nulhypothese

Het onderzoeken van de relatie tussen variabelen of het uitzoeken of er variaties zijn tussen groepen is vaak belangrijk in wetenschappelijke studies. Volgens de nulhypothese is er vaak geen waarneembaar verschil of verband tussen de onderzochte variabelen. Het duidt op de afwezigheid van een relatie tussen de relevante componenten of een effect ertussen.

Onderzoekers creëren de nulhypothese als referentiepunt voor de vergelijking van hun bevindingen. Deze hypothese, gewoonlijk weergegeven met het symbool H0, dient als maatstaf voor het bepalen van de statistische significantie van de onderzoeksresultaten.

Voorbeeld

Laten we een onderzoek naar de effecten van een nieuw interventieprogramma op aspecifieke nekpijn als voorbeeld nemen om dit idee verder te verduidelijken. Volgens de nulhypothese is er in deze situatie mogelijk geen waarneembaar verschil in nekpijn tussen patiënten die de interventie krijgen en patiënten die dat niet krijgen.

De nulhypothese kan dus wiskundig worden geschreven als H0: 1 - 2 = 0, waarbij 1 de gemiddelde nekpijn is van degenen die de interventie krijgen en 2 de gemiddelde nekpijn van degenen die de interventie niet krijgen.

Na het verzamelen van informatie voeren onderzoekers statistische tests uit om te zien of het bewijs de nulhypothese bevestigt of weerlegt. Onderzoekers kunnen de nulhypothese verwerpen ten gunste van een alternatieve hypothese als de gegevens de nulhypothese tegenspreken en een significant verschil of verband aantonen.

Doe dit niet

Het is belangrijk om te benadrukken dat de alternatieve hypothese niet wordt aangetoond door de verwerping van de nulhypothese. In plaats daarvan wordt gesteld dat de gegevens suggereren dat de alternatieve hypothese als een meer plausibele verklaring moet worden beschouwd. Gewoonlijk beweert de alternatieve hypothese dat er een onderscheid of verband is tussen de relevante variabelen.

In het echte leven analyseren onderzoekers de waarschijnlijkheid van het verkrijgen van de gerapporteerde resultaten onder de nulhypothese met behulp van verschillende statistische toetsen, zoals t-toetsen of chi-kwadraat toetsen. Onderzoekers verwerpen de nulhypothese en onderzoeken de alternatieve hypothese als de waarschijnlijkheid onder een vooraf ingesteld significantieniveau valt, meestal aangeduid als alfa (α), meestal 0,05.

Het testen van hypotheses is essentieel voor wetenschappelijk onderzoek omdat het onderzoekers in staat stelt om oordelen te vellen op basis van empirische gegevens. Onderzoekers kunnen hun kennis vergroten en bijdragen aan het begrip van veel verschijnselen door de nulhypothese methodisch te analyseren en in twijfel te trekken.

Problemen met nulhypothesetests

Een belangrijk punt van kritiek is dat het vaak effectgroottes en klinische significantie negeert in plaats van zich alleen te concentreren op statistische significantie. Statistische significantie zegt niets over de grootte of de significantie van het gevonden effect; het zegt alleen of het waarschijnlijk is dat een bevinding door toeval is gedaan. Het testen van enorme datasets kan leiden tot significante resultaten (het verwerpen van H0) voor de kleinste verschillen.

Laten we verder gaan op het vorige voorbeeld. U bent geïnteresseerd in de VAS (visuele analoge schaal) voor pijn na de behandeling voor twee interventies voor nekpijn. Je hebt ongeveer 1000 patiënten per groep. Groep A heeft gemiddeld 2,2/10 na de behandeling en groep B 2,4/10. Aangezien de groepen zo groot zijn, is de kans groot dat dit kleine verschil resulteert in een significant verschil met nulhypothese testen. Maar 0,2/10 van een verschil is nauwelijks relevant. In termen van klinische betekenis zijn deze twee groepen gelijk.

Een ander probleem is dat de nulhypothese kan worden verworpen of geaccepteerd, wat kan leiden tot een binaire interpretatie van de gegevens. Deze dichotome benadering zou gecompliceerde voorvallen kunnen oversimplificeren en de fijnere details van de gegevens kunnen missen.

Bovendien gaan nulhypothesetests ervan uit dat de nulhypothese waar is totdat deze wordt weerlegd. Dit kan leiden tot een vertekening ten gunste van de nulhypothese en mogelijk blind zijn voor mogelijk significante effecten.

Tegenstanders beweren dat alternatieve methoden, zoals effectgrootte-rapportage of Bayesiaanse statistieken, een grondiger en leerzamer onderzoek van studieresultaten kunnen bieden, waardoor de relevantie en praktische gevolgen van de bevindingen beter kunnen worden begrepen.

Samenvatting

De nulhypothese, die stelt dat er geen significant verschil of verband is tussen de variabelen van belang, fungeert als de standaardhypothese in een onderzoek. Om de nulhypothese te verwerpen ten gunste van een alternatieve hypothese, moeten de gegevens onverenigbaar zijn met de nulhypothese en een significant verschil laten zien. Wetenschappers kunnen hypotheses verbeteren, nieuwe concepten onderzoeken en ons begrip van de wereld verdiepen door hypotheses te testen. Er is echter een grote groep critici tegen het testen van nulhypothesen. Het is niet zonder gebreken.