O que é uma hipótese nula?

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Hipótese nula | Estatística

Uma hipótese nula é essencial para a investigação científica, pois forma a base para as investigações de pesquisa. Além de dar aos pesquisadores um ponto de partida, ele permite que eles desenvolvam hipóteses alternativas que podem ser testadas e avaliadas.

O papel da hipótese nula

Examinar a relação entre variáveis ou descobrir se há variações entre grupos é frequentemente importante em estudos científicos. De acordo com a hipótese nula, muitas vezes não há diferença ou conexão discernível entre as variáveis sob investigação. Denota a ausência de uma relação entre os componentes relevantes ou de um efeito entre eles.

Os pesquisadores criam a hipótese nula para servir como ponto de referência para a comparação de suas descobertas. Normalmente representada pelo símbolo H0, essa hipótese serve como referência para determinar a significância estatística dos resultados do estudo.

Exemplo

Vamos usar um estudo sobre os efeitos de um novo programa de intervenção na dor cervical inespecífica como exemplo para esclarecer melhor essa ideia. Pode não haver uma diferença perceptível na dor no pescoço entre os pacientes que recebem a intervenção e os que não recebem, de acordo com a hipótese nula nessa situação.

Assim, a hipótese nula pode ser escrita matematicamente como H0: 1 - 2 = 0, em que 1 é a dor média no pescoço das pessoas que recebem a intervenção e 2 é a dor média no pescoço das pessoas que não recebem.

Após coletar informações, os pesquisadores realizam testes estatísticos para verificar se as evidências confirmam ou refutam a hipótese nula. Os pesquisadores podem rejeitar a hipótese nula em favor de uma hipótese alternativa se os dados contradisserem a hipótese nula e mostrarem uma diferença ou ligação significativa.

Não faça isso

É importante destacar que a hipótese alternativa não é demonstrada pela rejeição da hipótese nula. Em vez disso, ele argumenta que os dados podem sugerir que a hipótese alternativa seja considerada uma explicação mais plausível. Normalmente, a hipótese alternativa afirma que há uma distinção ou conexão entre as variáveis relevantes.

Na vida real, os pesquisadores analisam a probabilidade de obter os resultados relatados sob a hipótese nula usando vários testes estatísticos, como testes t ou testes de qui-quadrado. Os pesquisadores rejeitam a hipótese nula e exploram a hipótese alternativa se a probabilidade ficar abaixo de um nível de significância predefinido, comumente denotado como alfa (α), geralmente 0,05.

O ato de testar hipóteses é essencial para a investigação científica porque permite que os pesquisadores façam julgamentos com base em dados empíricos. Os pesquisadores podem aumentar o conhecimento e contribuir para a compreensão de muitos fenômenos analisando e questionando metodicamente a hipótese nula.

Problemas com o teste de hipótese nula

Uma crítica importante é que ele frequentemente ignora os tamanhos dos efeitos e a significância clínica em favor de se concentrar apenas na significância estatística. A significância estatística não revela o tamanho ou a significância do efeito observado; ela apenas informa se é provável que uma descoberta tenha ocorrido por acaso. O teste de grandes conjuntos de dados pode resultar em resultados significativos (rejeitando a H0) para as menores diferenças.

Vamos continuar com o exemplo anterior. Você está interessado na VAS (escala visual analógica) para dor pós-tratamento de duas intervenções para dor no pescoço. Você tem cerca de 1.000 pacientes por grupo. O grupo A tem uma média de 2,2/10 após o tratamento, e o grupo B, 2,4/10. Como os grupos são muito grandes, é provável que essa pequena diferença resulte em uma diferença significativa com o teste de hipótese nula. Entretanto, 0,2/10 de uma diferença não é relevante. Em termos de importância clínica, esses dois grupos são iguais.

Outro problema é que a hipótese nula pode ser rejeitada ou aceita, o que pode levar a uma interpretação binária dos dados. Essa abordagem dicotômica poderia simplificar demais as ocorrências complicadas e perder os detalhes mais finos dos dados.

Além disso, até que seja refutado, o teste de hipótese nula pressupõe que a hipótese nula seja verdadeira. Isso pode levar a um viés em favor da hipótese nula e levar à possível cegueira para efeitos potencialmente significativos.

Os oponentes afirmam que métodos alternativos, como relatórios de tamanho de efeito ou estatísticas bayesianas, podem oferecer um exame mais completo e instrutivo dos resultados do estudo, permitindo uma melhor compreensão da relevância e das consequências práticas das descobertas.

Resumo

A hipótese nula, que afirma que não há diferença ou associação significativa entre as variáveis de interesse, atua como a suposição padrão em uma investigação de pesquisa. Para rejeitar a hipótese nula em favor de uma hipótese alternativa, os dados devem ser incompatíveis com a hipótese nula, mostrando uma diferença significativa. Os cientistas podem aprimorar hipóteses, investigar novos conceitos e aprofundar nossa compreensão do mundo por meio de testes de hipóteses. Entretanto, existe um grande grupo de críticos contra o teste de hipótese nula. Ele tem suas falhas.