Co to jest hipoteza zerowa?

Przejdź do

Znajdź tę wiki na platformie Physiotutors Zostań członkiem

Dowiedz się

Hipoteza zerowa | Statystyka

Hipoteza zerowa jest niezbędna w badaniach naukowych, ponieważ stanowi podstawę dla badań. Oprócz tego, że daje badaczom miejsce do rozpoczęcia, umożliwia im opracowanie alternatywnych hipotez, które można przetestować i ocenić.

Rola hipotezy zerowej

Badanie związku między zmiennymi lub ustalenie, czy istnieją różnice między grupami, jest często ważne w badaniach naukowych. Zgodnie z hipotezą zerową, często nie ma zauważalnej różnicy lub związku między badanymi zmiennymi. Oznacza to brak związku między odpowiednimi komponentami lub efekt między nimi.

Badacze tworzą hipotezę zerową, która służy jako punkt odniesienia do porównywania wyników. Zazwyczaj reprezentowana przez symbol H0, hipoteza ta służy jako punkt odniesienia dla określenia istotności statystycznej wyników badania.

Przykład

Posłużmy się badaniem dotyczącym wpływu nowatorskiego programu interwencyjnego na niespecyficzny ból szyi jako przykładem, aby dokładniej wyjaśnić tę koncepcję. Zgodnie z hipotezą zerową w tej sytuacji może nie być zauważalnej różnicy w bólu szyi między pacjentami, którzy otrzymali interwencję, a tymi, którzy jej nie otrzymali.

Hipotezę zerową można zatem zapisać matematycznie jako H0: 1 - 2 = 0, gdzie 1 to średni ból szyi u osób, które otrzymały interwencję, a 2 to średni ból szyi u osób, które jej nie otrzymały.

Po zebraniu informacji badacze przeprowadzają testy statystyczne, aby sprawdzić, czy dowody potwierdzają lub obalają hipotezę zerową. Badacze mogą odrzucić hipotezę zerową na rzecz hipotezy alternatywnej, jeśli dane są sprzeczne z hipotezą zerową i wykazują znaczącą różnicę lub związek.

Nie rób tego

Należy podkreślić, że hipoteza alternatywna nie jest udowodniona przez odrzucenie hipotezy zerowej. Zamiast tego argumentuje, że dane mogą sugerować, że alternatywna hipoteza jest bardziej prawdopodobnym wyjaśnieniem. Zazwyczaj hipoteza alternatywna zakłada, że istnieje rozróżnienie lub związek między odpowiednimi zmiennymi.

W prawdziwym życiu badacze analizują prawdopodobieństwo uzyskania zgłoszonych wyników w ramach hipotezy zerowej za pomocą różnych testów statystycznych, takich jak testy t lub testy chi-kwadrat. Badacze odrzucają hipotezę zerową i badają hipotezę alternatywną, jeśli prawdopodobieństwo spadnie poniżej ustalonego poziomu istotności, powszechnie oznaczanego jako alfa (α), najczęściej 0,05.

Testowanie hipotez ma zasadnicze znaczenie dla badań naukowych, ponieważ umożliwia badaczom dokonywanie osądów na podstawie danych empirycznych. Badacze mogą zwiększyć wiedzę i przyczynić się do zrozumienia wielu zjawisk poprzez metodyczne analizowanie i kwestionowanie hipotezy zerowej.

Problemy z testowaniem hipotezy zerowej

Jedną z istotnych krytycznych uwag jest to, że często ignoruje on wielkość efektu i znaczenie kliniczne na rzecz skupienia się wyłącznie na istotności statystycznej. Istotność statystyczna nie ujawnia wielkości ani znaczenia zaobserwowanego efektu; mówi tylko, czy odkrycie jest prawdopodobne przez przypadek. Testowanie ogromnych zbiorów danych może dać znaczące wyniki (odrzucenie H0) dla najmniejszych różnic.

Przejdźmy dalej do poprzedniego przykładu. Interesuje Cię skala VAS (wizualna skala analogowa) dla bólu po leczeniu w przypadku dwóch interwencji dotyczących bólu szyi. Masz około 1000 pacjentów na grupę. Grupa A ma średnią 2,2/10 po leczeniu, a grupa B 2,4/10. Biorąc pod uwagę, że grupy są tak duże, są szanse, że ta niewielka różnica spowoduje znaczącą różnicę w testach hipotezy zerowej. Jednak 0,2/10 różnicy nie ma większego znaczenia. Pod względem znaczenia klinicznego te dwie grupy są sobie równe.

Innym problemem jest to, że hipoteza zerowa może zostać odrzucona lub przyjęta, co może prowadzić do binarnej interpretacji danych. To dychotomiczne podejście może nadmiernie upraszczać skomplikowane zdarzenia i pomijać drobniejsze szczegóły danych.

Co więcej, dopóki nie zostanie ona obalona, testowanie hipotezy zerowej zakłada, że jest ona prawdziwa. Może to prowadzić do stronniczości na korzyść hipotezy zerowej i prowadzić do możliwej ślepoty na potencjalnie znaczące efekty.

Przeciwnicy twierdzą, że alternatywne metody, takie jak raportowanie wielkości efektu lub statystyki bayesowskie, mogą zaoferować dokładniejszą i bardziej pouczającą analizę wyników badań, umożliwiając lepsze zrozumienie znaczenia i praktycznych konsekwencji ustaleń.

Podsumowanie

Hipoteza zerowa, która stwierdza, że nie ma znaczącej różnicy lub związku między zmiennymi będącymi przedmiotem zainteresowania, działa jako domyślne założenie w badaniu. Aby odrzucić hipotezę zerową na korzyść hipotezy alternatywnej, dane powinny być niezgodne z hipotezą zerową, wykazując znaczącą różnicę. Naukowcy mogą ulepszać hipotezy, badać nowe koncepcje i pogłębiać nasze zrozumienie świata poprzez testowanie hipotez. Istnieje jednak duża grupa krytyków testowania hipotez zerowych. Nie jest pozbawiony wad.