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Hypothèse nulle | Statistiques
L'hypothèse nulle est essentielle à la recherche scientifique puisqu'elle constitue la base des enquêtes de recherche. En plus de donner aux chercheurs un point de départ, il leur permet de développer des hypothèses alternatives qui peuvent être testées et évaluées.
Le rôle de l'hypothèse nulle
Dans les études scientifiques, il est souvent important d'examiner la relation entre les variables ou de déterminer s'il existe des variations entre les groupes. Selon l'hypothèse nulle, il n'y a souvent pas de différence ou de lien perceptible entre les variables étudiées. Elle indique l'absence de relation entre les éléments pertinents ou d'effet entre eux.
Les chercheurs créent l'hypothèse nulle qui servira de point de référence pour la comparaison de leurs résultats. Généralement représentée par le symbole H0, cette hypothèse sert de référence pour déterminer la signification statistique des résultats de l'étude.
Exemple
Prenons l'exemple d'une étude sur les effets d'un nouveau programme d'intervention sur les douleurs cervicales non spécifiques pour clarifier cette idée. Il se peut qu'il n'y ait pas de différence perceptible au niveau des douleurs cervicales entre les patients qui bénéficient de l'intervention et ceux qui n'en bénéficient pas, conformément à l'hypothèse nulle dans cette situation.
L'hypothèse nulle peut donc être formulée mathématiquement sous la forme H0 : 1 - 2 = 0, où 1 est la douleur cervicale moyenne de ceux qui bénéficient de l'intervention, et 2 est la douleur cervicale moyenne de ceux qui n'en bénéficient pas.
Après avoir recueilli des informations, les chercheurs effectuent des tests statistiques pour voir si les preuves confirment ou réfutent l'hypothèse nulle. Les chercheurs peuvent rejeter l'hypothèse nulle en faveur d'une autre hypothèse si les données contredisent l'hypothèse nulle et montrent une différence ou un lien significatif.
Ne faites pas ça
Il est important de souligner que l'hypothèse alternative est pas démontrée par le rejet de l'hypothèse nulle. Au lieu de cela, il affirme que les données pourraient suggérer que l'hypothèse alternative soit considérée comme une explication plus plausible. En général, l'hypothèse alternative affirme qu'il existe une distinction ou un lien entre les variables concernées.
Dans la réalité, les chercheurs analysent la probabilité d'obtenir les résultats rapportés sous l'hypothèse nulle en utilisant différents tests statistiques, tels que les tests t ou les tests chi-carré. Les chercheurs rejettent l'hypothèse nulle et étudient l'hypothèse alternative si la probabilité est inférieure à un niveau de signification prédéfini, communément appelé alpha (α), le plus souvent 0,05.
La vérification des hypothèses est essentielle à la recherche scientifique car elle permet aux chercheurs de formuler des jugements fondés sur des données empiriques. Les chercheurs peuvent accroître leurs connaissances et contribuer à la compréhension de nombreux phénomènes en analysant méthodiquement et en remettant en question l'hypothèse nulle.
Problèmes liés au test de l'hypothèse nulle
Une critique importante est qu'elle ignore souvent l'ampleur de l'effet et la signification clinique pour se concentrer uniquement sur la signification statistique. La signification statistique ne révèle pas la taille ou l'importance de l'effet observé ; elle indique simplement si une découverte est susceptible d'être le fruit du hasard. L'analyse de vastes ensembles de données peut aboutir à des résultats significatifs (rejet de H0) pour les différences les plus infimes.
Poursuivons l'exemple précédent. Vous vous intéressez à l'EVA (échelle visuelle analogique) de la douleur après le traitement de deux interventions pour la cervicalgie. Vous avez environ 1000 patients par groupe. Le groupe A a une moyenne de 2,2/10 après le traitement, et le groupe B de 2,4/10. Étant donné que les groupes sont très importants, il y a de fortes chances que cette différence minuscule se traduise par une différence significative dans le cadre du test de l'hypothèse nulle. Cependant, une différence de 0,2/10 n'est guère pertinente. En termes de signification clinique, ces deux groupes sont égaux.
Un autre problème est que l'hypothèse nulle peut être rejetée ou acceptée, ce qui peut conduire à une interprétation binaire des données. Cette approche dichotomique pourrait simplifier à l'excès des situations complexes et ne pas tenir compte des détails les plus fins des données.
En outre, jusqu'à ce qu'il soit réfuté, le test de l'hypothèse nulle suppose que l'hypothèse nulle est vraie. Cela peut conduire à un biais en faveur de l'hypothèse nulle et à l'ignorance d'effets potentiellement significatifs.
Les opposants soutiennent que d'autres méthodes, telles que les rapports sur la taille de l'effet ou les statistiques bayésiennes, peuvent offrir un examen plus approfondi et plus instructif des résultats de l'étude, permettant de mieux saisir la pertinence et les conséquences pratiques des résultats.
Résumé
L'hypothèse nulle, qui stipule qu'il n'y a pas de différence ou d'association significative entre les variables étudiées, est l'hypothèse par défaut d'une recherche. Pour rejeter l'hypothèse nulle en faveur d'une hypothèse alternative, les données doivent être incompatibles avec l'hypothèse nulle et montrer une différence significative. Les scientifiques peuvent améliorer leurs hypothèses, étudier de nouveaux concepts et approfondir notre compréhension du monde en testant des hypothèses. Cependant, il existe un large groupe de critiques contre les tests d'hypothèses nulles. Il n'est pas exempt de défauts.
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