Čo je nulová hypotéza?

Prejsť na

Túto wiki nájdete na platforme Physiotutors Staňte sa členom

Naučte sa

Nulová hypotéza | Štatistika

Nulová hypotéza je pre vedecké skúmanie nevyhnutná, pretože tvorí základ pre výskumné šetrenia. Okrem toho, že výskumníkom poskytuje východiskový bod, umožňuje im vypracovať alternatívne hypotézy, ktoré môžu byť testované a hodnotené.

Úloha nulovej hypotézy

Skúmanie vzťahu medzi premennými alebo zisťovanie, či existujú rozdiely medzi skupinami, je vo vedeckých štúdiách často dôležité. Podľa nulovej hypotézy často medzi skúmanými premennými nie je badateľný žiadny rozdiel alebo súvislosť. Označuje absenciu vzťahu medzi príslušnými zložkami alebo ich vzájomný vplyv.

Výskumníci vytvárajú nulovú hypotézu, ktorá slúži ako referenčný bod pre porovnanie ich zistení. Táto hypotéza, ktorá sa zvyčajne označuje symbolom H0, slúži ako kritérium na určenie štatistickej významnosti zistení štúdie.

Príklad

Na objasnenie tejto myšlienky použime ako príklad štúdiu o účinkoch nového intervenčného programu na nešpecifickú bolesť krku. Podľa nulovej hypotézy v tejto situácii nemusí byť medzi pacientmi, ktorí dostanú intervenciu, a tými, ktorí ju nedostanú, badateľný rozdiel v bolesti krku.

Nulovú hypotézu možno teda matematicky zapísať ako H0: 1 - 2 = 0, kde 1 je priemerná bolesť krku u tých, ktorí podstúpili intervenciu, a 2 je priemerná bolesť krku u tých, ktorí intervenciu nepodstúpili.

Po zhromaždení informácií výskumníci vykonajú štatistické testy, aby zistili, či dôkazy potvrdzujú alebo vyvracajú nulovú hypotézu. Výskumníci môžu zamietnuť nulovú hypotézu v prospech alternatívnej hypotézy, ak údaje odporujú nulovej hypotéze a ukazujú významný rozdiel alebo súvislosť.

Nerobte to

Je dôležité zdôrazniť, že alternatívna hypotéza sa nepreukazuje zamietnutím nulovej hypotézy. Namiesto toho tvrdí, že údaje by mohli naznačovať, že alternatívna hypotéza by sa mala považovať za pravdepodobnejšie vysvetlenie. Alternatívna hypotéza zvyčajne tvrdí, že medzi príslušnými premennými existuje rozdiel alebo súvislosť.

V reálnom živote výskumníci analyzujú pravdepodobnosť získania uvádzaných výsledkov pri nulovej hypotéze pomocou rôznych štatistických testov, ako sú t-testy alebo chí-kvadrát testy. Výskumníci zamietajú nulovú hypotézu a skúmajú alternatívnu hypotézu, ak pravdepodobnosť klesne pod vopred stanovenú hladinu významnosti, bežne označovanú ako alfa (α), najčastejšie 0,05.

Testovanie hypotéz je pre vedecké skúmanie nevyhnutné, pretože umožňuje výskumníkom robiť závery na základe empirických údajov. Výskumníci môžu rozšíriť poznatky a prispieť k pochopeniu mnohých javov metodickou analýzou a spochybnením nulovej hypotézy.

Problémy s testovaním nulovej hypotézy

Jednou z významných kritík je, že často ignoruje veľkosť účinku a klinickú významnosť v prospech sústredenia sa len na štatistickú významnosť. Štatistická významnosť neodhaľuje veľkosť alebo významnosť pozorovaného účinku; hovorí len o tom, či je pravdepodobné, že k zisteniu došlo náhodne. Testovanie obrovských súborov údajov môže priniesť významné výsledky (zamietnutie H0) pri najmenších rozdieloch.

Pokračujme v predchádzajúcom príklade. Zaujíma vás VAS (vizuálna analógová škála) pre bolesť po liečbe dvoch intervencií pri bolesti krku. V každej skupine máte približne 1000 pacientov. Skupina A má po liečbe priemer 2,2/10 a skupina B 2,4/10. Vzhľadom na to, že skupiny sú také veľké, je pravdepodobné, že tento malý rozdiel vedie k významnému rozdielu pri testovaní nulovej hypotézy. Rozdiel 0,2/10 je však sotva relevantný. Z hľadiska klinického významu sú tieto dve skupiny rovnocenné.

Ďalším problémom je, že nulová hypotéza môže byť zamietnutá alebo prijatá, čo môže viesť k binárnej interpretácii údajov. Tento dichotomický prístup by mohol príliš zjednodušiť komplikované udalosti a vynechať jemnejšie detaily údajov.

Okrem toho testovanie nulovej hypotézy až do jej vyvrátenia predpokladá, že nulová hypotéza je pravdivá. To môže viesť k zaujatosti v prospech nulovej hypotézy a k možnej slepote voči potenciálne významným účinkom.

Oponenti tvrdia, že alternatívne metódy, ako napríklad vykazovanie veľkosti účinku alebo bayesovská štatistika, môžu ponúknuť dôkladnejšie a poučnejšie preskúmanie výsledkov štúdií, čo umožňuje lepšie pochopiť význam a praktické dôsledky zistení.

Zhrnutie

Nulová hypotéza, ktorá tvrdí, že medzi premennými, ktoré sú predmetom záujmu, neexistuje žiadny významný rozdiel alebo súvislosť, je štandardným predpokladom pri výskumnom skúmaní. Na zamietnutie nulovej hypotézy v prospech alternatívnej hypotézy by údaje mali byť nezlučiteľné s nulovou hypotézou a preukazovať významný rozdiel. Vedci môžu zlepšovať hypotézy, skúmať nové koncepty a prehlbovať naše chápanie sveta prostredníctvom testovania hypotéz. Existuje však veľká skupina kritikov testovania nulových hypotéz. Nie je bez chýb.