Hipotesis Nol | Statistik

Hipotesis nol sangat penting untuk penyelidikan ilmiah karena menjadi dasar bagi pertanyaan penelitian. Selain memberikan peneliti tempat untuk memulai, hal ini memungkinkan mereka untuk mengembangkan hipotesis alternatif yang dapat diuji dan dinilai.

Peran Hipotesis Nol

Memeriksa hubungan antar variabel atau mencari tahu apakah ada variasi antar kelompok sering kali penting dalam studi ilmiah. Menurut hipotesis nol, sering kali tidak ada perbedaan atau hubungan yang terlihat antara variabel-variabel yang diteliti. Ini menunjukkan tidak adanya hubungan antara komponen yang relevan atau efek di antara mereka.

Para peneliti membuat hipotesis nol untuk dijadikan sebagai titik acuan untuk membandingkan temuan mereka. Biasanya diwakili oleh simbol H0, hipotesis ini berfungsi sebagai tolok ukur untuk menentukan signifikansi statistik dari temuan penelitian.

Contoh

Mari kita gunakan sebuah studi tentang efek program intervensi baru pada nyeri leher non-spesifik sebagai contoh untuk lebih memperjelas ide ini. Mungkin tidak ada perbedaan yang terlihat pada nyeri leher antara pasien yang menerima intervensi dan yang tidak, sesuai dengan hipotesis nol dalam situasi ini.

Dengan demikian, hipotesis nol dapat ditulis secara matematis sebagai H0: 1 - 2 = 0, di mana 1 adalah rata-rata nyeri leher mereka yang mendapatkan intervensi, dan 2 adalah rata-rata nyeri leher mereka yang tidak.

Setelah mengumpulkan informasi, para peneliti menjalankan uji statistik untuk melihat apakah bukti-bukti yang ada mendukung atau menolak hipotesis nol. Peneliti dapat menolak hipotesis nol dan memilih hipotesis alternatif jika data bertentangan dengan hipotesis nol dan menunjukkan perbedaan atau hubungan yang signifikan.

Jangan Lakukan Ini

Penting untuk digarisbawahi bahwa hipotesis alternatif tidak ditunjukkan oleh penolakan hipotesis nol. Sebaliknya, ia berpendapat bahwa data tersebut mungkin menyarankan hipotesis alternatif untuk dianggap sebagai penjelasan yang lebih masuk akal. Biasanya, hipotesis alternatif menyatakan bahwa ada perbedaan atau hubungan antara variabel-variabel yang relevan.

Dalam kehidupan nyata, para peneliti menganalisis kemungkinan mendapatkan hasil yang dilaporkan di bawah hipotesis nol dengan menggunakan berbagai uji statistik, seperti uji-t atau uji chi-square. Peneliti menolak hipotesis nol dan menjajaki hipotesis alternatif jika probabilitas berada di bawah tingkat signifikansi yang telah ditetapkan, biasanya dilambangkan sebagai alpha (α), biasanya 0,05.

Tindakan menguji hipotesis sangat penting dalam penyelidikan ilmiah karena memungkinkan para peneliti membuat penilaian berdasarkan data empiris. Para peneliti dapat meningkatkan pengetahuan dan berkontribusi pada pemahaman berbagai fenomena dengan menganalisis dan mempertanyakan hipotesis nol secara metodis.

Masalah dengan Pengujian Hipotesis Nol

Salah satu kritik yang signifikan adalah bahwa penelitian ini sering mengabaikan ukuran efek dan signifikansi klinis dan hanya berfokus pada signifikansi statistik. Signifikansi statistik tidak menunjukkan ukuran atau signifikansi dari efek yang terlihat; ini hanya menunjukkan apakah sebuah temuan kemungkinan besar terjadi secara kebetulan. Menguji set data yang sangat besar dapat memberikan hasil yang signifikan (menolak H0) untuk perbedaan yang sangat kecil.

Mari kita bahas lebih lanjut mengenai contoh sebelumnya. Anda tertarik dengan VAS (skala analog visual) untuk nyeri pasca perawatan untuk dua intervensi untuk nyeri leher. Anda memiliki sekitar 1000 pasien per kelompok. Kelompok A memiliki rata-rata 2,2/10 pasca perawatan, dan kelompok B 2,4/10. Mengingat jumlah kelompok yang begitu besar, kemungkinan besar perbedaan kecil ini menghasilkan perbedaan yang signifikan dengan pengujian hipotesis nol. Namun demikian, perbedaan sebesar 0,2/10 hampir tidak relevan. Dalam hal signifikansi klinis, kedua kelompok ini sama.

Masalah lainnya adalah hipotesis nol dapat ditolak atau diterima, yang dapat menyebabkan interpretasi biner terhadap data. Pendekatan dikotomis ini dapat menyederhanakan kejadian yang rumit dan melewatkan detail data yang lebih halus.

Lebih jauh lagi, hingga terbukti sebaliknya, pengujian hipotesis nol mengasumsikan bahwa hipotesis nol adalah benar. Hal ini dapat menyebabkan bias yang mendukung hipotesis nol dan menyebabkan kemungkinan kebutaan terhadap efek yang berpotensi signifikan.

Para penentang berpendapat bahwa metode alternatif seperti pelaporan ukuran efek, atau statistik Bayesian, dapat menawarkan pemeriksaan yang lebih menyeluruh dan instruktif terhadap hasil studi, sehingga memungkinkan pemahaman yang lebih baik tentang relevansi dan konsekuensi praktis dari temuan.

Ringkasan

Hipotesis nol, yang menyatakan bahwa tidak ada perbedaan atau hubungan yang signifikan antara variabel-variabel yang diminati, bertindak sebagai asumsi dasar dalam sebuah investigasi penelitian. Untuk menolak hipotesis nol dan memilih hipotesis alternatif, data harus tidak sesuai dengan hipotesis nol, menunjukkan perbedaan yang signifikan. Para ilmuwan dapat meningkatkan hipotesis, menyelidiki konsep-konsep baru, dan memperdalam pemahaman kita tentang dunia melalui pengujian hipotesis. Namun, ada sekelompok besar kritikus yang menentang pengujian hipotesis nol. Ini bukan tanpa kekurangan.

Neyman, J., & Pearson, E. S. (1933). Pada masalah pengujian hipotesis statistik yang paling efisien. Philosophical Transactions of the Royal Society of London, 231A, 289-338. https://doi.org/10.1098/rsta.1933.0009

GRAVES, SPENCER (1978). Pada Teori Pengujian Neyman-Pearson. British Journal for the Philosophy of Science, 29(1), 1-24. doi: 10.1093/bjps/29.1.1 

Quintana, D.S., Williams, D.R. Alternatif Bayesian untuk uji signifikansi hipotesis nol yang umum dalam psikiatri: panduan non-teknis menggunakan JASP. BMC Psychiatry 18, 178 (2018). https://doi.org/10.1186/s12888-018-1761-4

Burnhamm dan Anderson, nilai P hanyalah sebuah indeks untuk bukti: Peringkat ke-20 vs. Ilmu statistik abad ke-21. Ekologi (2014), https://doi.org/10.1890/13-1066.1