Aprenda
Hipótesis nula | Estadística
Una hipótesis nula es esencial para la investigación científica, ya que constituye la base de las indagaciones. Además de ofrecer a los investigadores un punto de partida, les permite desarrollar hipótesis alternativas que pueden ponerse a prueba y evaluarse.
El papel de la hipótesis nula
Examinar la relación entre variables o averiguar si hay variaciones entre grupos suele ser importante en los estudios científicos. Según la hipótesis nula, a menudo no hay ninguna diferencia o conexión perceptible entre las variables investigadas. Denota la ausencia de relación entre los componentes relevantes o de un efecto entre ellos.
Los investigadores crean la hipótesis nula para que sirva de punto de referencia a la hora de comparar sus conclusiones. Normalmente representada por el símbolo H0, esta hipótesis sirve de referencia para determinar la significación estadística de los resultados del estudio.
Ejemplo
Utilicemos como ejemplo un estudio sobre los efectos de un novedoso programa de intervención en el dolor cervical inespecífico para aclarar mejor esta idea. Puede que no haya una diferencia perceptible en el dolor de cuello entre los pacientes que reciben la intervención y los que no, según la hipótesis nula en esta situación.
Así pues, la hipótesis nula puede escribirse matemáticamente como H0: 1 - 2 = 0, donde 1 es el dolor de cuello medio de los que reciben la intervención y 2 es el dolor de cuello medio de los que no la reciben.
Una vez recopilada la información, los investigadores realizan pruebas estadísticas para comprobar si las pruebas confirman o refutan la hipótesis nula. Los investigadores pueden rechazar la hipótesis nula a favor de una hipótesis alternativa si los datos contradicen la hipótesis nula y muestran una diferencia o relación significativa.
No hagas esto
Es significativo destacar que el rechazo de la hipótesis nula no demuestra la hipótesis alternativa. En cambio, sostiene que los datos podrían sugerir que la hipótesis alternativa se considere una explicación más plausible. Normalmente, la hipótesis alternativa afirma que existe una distinción o conexión entre las variables relevantes.
En la vida real, los investigadores analizan la probabilidad de obtener los resultados comunicados bajo la hipótesis nula mediante diversas pruebas estadísticas, como las pruebas t o las pruebas chi-cuadrado. Los investigadores rechazan la hipótesis nula y exploran la hipótesis alternativa si la probabilidad cae por debajo de un nivel de significación preestablecido, comúnmente denotado como alfa (α), la mayoría de las veces 0,05.
La comprobación de hipótesis es esencial para la investigación científica porque permite a los investigadores formular juicios basados en datos empíricos. Los investigadores pueden aumentar sus conocimientos y contribuir a la comprensión de muchos fenómenos analizando metódicamente y cuestionando la hipótesis nula.
Problemas de la prueba de hipótesis nula
Una crítica importante es que con frecuencia ignora los tamaños de los efectos y la significación clínica en favor de concentrarse únicamente en la significación estadística. La significación estadística no revela el tamaño o la importancia del efecto observado; sólo indica si es probable que un hallazgo se haya producido por casualidad. La comprobación de enormes conjuntos de datos puede dar lugar a resultados significativos (rechazo de la H0) para las diferencias más pequeñas.
Profundicemos en el ejemplo anterior. Usted está interesado en la EVA (escala analógica visual) para el dolor postratamiento de dos intervenciones para el dolor de cuello. Tiene unos 1000 pacientes por grupo. El grupo A tiene una media de 2,2/10 después del tratamiento, y el grupo B 2,4/10. Dado que los grupos son tan grandes, lo más probable es que esta pequeña diferencia dé lugar a una diferencia significativa con la prueba de hipótesis nula. Sin embargo, una diferencia de 0,2/10 no es relevante. En términos de importancia clínica, estos dos grupos son iguales.
Otro problema es que la hipótesis nula puede rechazarse o aceptarse, lo que puede llevar a una interpretación binaria de los datos. Este enfoque dicotómico podría simplificar en exceso los sucesos complicados y pasar por alto los detalles más sutiles de los datos.
Además, hasta que se refuta, la prueba de hipótesis nula asume que la hipótesis nula es cierta. Esto puede conducir a un sesgo a favor de la hipótesis nula y a la posible ceguera ante efectos potencialmente significativos.
Sus detractores sostienen que métodos alternativos, como la notificación del tamaño del efecto o la estadística bayesiana, pueden ofrecer un examen más exhaustivo e instructivo de los resultados de los estudios, permitiendo una mejor comprensión de la relevancia y las consecuencias prácticas de los hallazgos.
Resumen
La hipótesis nula, que afirma que no existe una diferencia o asociación significativa entre las variables de interés, actúa como hipótesis por defecto en una investigación. Para rechazar la hipótesis nula a favor de una alternativa, los datos deben ser incompatibles con la hipótesis nula, mostrando una diferencia significativa. Los científicos pueden mejorar las hipótesis, investigar conceptos novedosos y profundizar en nuestra comprensión del mundo mediante la comprobación de hipótesis. Sin embargo, existe un amplio grupo de detractores de las pruebas de hipótesis nulas. No está exenta de defectos.
Referencias
¿Te gusta lo que estás aprendiendo?
COMPRAR LOS FISIOTUTORES COMPLETOS LIBRO DE EVALUACIÓN
- Libro electrónico de más de 600 páginas
- Contenido interactivo (vídeo de demostración directo, artículos de PubMed)
- Valores estadísticos para todas las pruebas especiales de las últimas investigaciones
- Disponible en 🇬🇧 🇩🇪 🇫🇷 🇪🇸 🇮🇹 🇵🇹 🇹🇷
- Y mucho más.
Descárguese ahora la aplicación gratuita Physiotutors.
