Kaj je ničelna hipoteza?

Pojdi na

Poiščite ta wiki na platformi Physiotutors Postanite član

Naučite se

Ničelna hipoteza | Statistika

Ničelna hipoteza je bistvenega pomena za znanstveno raziskovanje, saj predstavlja osnovo za raziskovalne poizvedbe. Poleg tega, da raziskovalcem daje izhodišče, jim omogoča, da razvijejo alternativne hipoteze, ki jih je mogoče preizkusiti in oceniti.

Vloga ničelne hipoteze

V znanstvenih študijah je pogosto pomembno preučiti razmerje med spremenljivkami ali ugotoviti, ali obstajajo razlike med skupinami. V skladu z ničelno hipotezo pogosto ni opazne razlike ali povezave med preučevanimi spremenljivkami. Označuje odsotnost razmerja med ustreznimi sestavinami ali učinka med njimi.

Raziskovalci oblikujejo ničelno hipotezo, ki služi kot referenčna točka za primerjavo njihovih ugotovitev. Ta hipoteza, ki je običajno označena s simbolom H0, služi kot merilo za določitev statistične pomembnosti ugotovitev študije.

Primer

Za dodatno pojasnitev te zamisli lahko kot primer uporabimo študijo o učinkih novega intervencijskega programa na nespecifične bolečine v vratu. V skladu z ničelno hipotezo v tem primeru morda ne bo opazne razlike v bolečinah v vratu med bolniki, ki so prejeli intervencijo, in tistimi, ki je niso prejeli.

Tako lahko ničelno hipotezo matematično zapišemo kot H0: 1 - 2 = 0, pri čemer je 1 povprečna bolečina v vratu pri tistih, ki so bili deležni intervencije, 2 pa je povprečna bolečina v vratu pri tistih, ki intervencije niso bili deležni.

Po zbiranju informacij raziskovalci izvedejo statistične teste, da bi ugotovili, ali dokazi potrjujejo ali zavračajo ničelno hipotezo. Raziskovalci lahko zavrnejo ničelno hipotezo v korist alternativne hipoteze, če podatki nasprotujejo ničelni hipotezi in kažejo pomembno razliko ali povezavo.

Tega ne počni

Pomembno je poudariti, da zavrnitev ničelne hipoteze ne dokazuje alternativne hipoteze. Namesto tega trdi, da bi podatki lahko nakazovali alternativno hipotezo, ki bi jo bilo treba obravnavati kot verjetnejšo razlago. Običajno alternativna hipoteza trdi, da obstaja razlika ali povezava med ustreznimi spremenljivkami.

V resničnem življenju raziskovalci z različnimi statističnimi testi, kot so t-testi ali hi-kvadrat testi, analizirajo verjetnost, da bodo ob ničelni hipotezi dobili sporočene rezultate. Raziskovalci zavrnejo ničelno hipotezo in raziščejo alternativno hipotezo, če verjetnost pade pod vnaprej določeno stopnjo pomembnosti, običajno označeno kot alfa (α), najpogosteje 0,05.

Preverjanje hipotez je bistvenega pomena za znanstveno raziskovanje, saj raziskovalcem omogoča, da na podlagi empiričnih podatkov izrekajo sodbe. Raziskovalci lahko z metodično analizo in preizkušanjem ničelne hipoteze povečajo znanje in prispevajo k razumevanju številnih pojavov.

Težave pri preverjanju ničelne hipoteze

Ena od pomembnih kritik je, da pogosto zanemarja velikost učinka in klinično pomembnost ter se osredotoča le na statistično pomembnost. Statistična pomembnost ne razkriva velikosti ali pomembnosti ugotovljenega učinka; pove le, ali je verjetno, da se je ugotovitev zgodila po naključju. Testiranje velikih podatkovnih nizov lahko privede do pomembnih rezultatov (zavrnitev H0) pri najmanjših razlikah.

Nadaljujmo s prejšnjim primerom. Zanima vas VAS (vizualna analogna lestvica) za bolečino po zdravljenju dveh posegov za bolečino v vratu. V vsaki skupini je približno 1000 bolnikov. Skupina A ima po zdravljenju v povprečju 2,2/10, skupina B pa 2,4/10. Glede na to, da sta skupini tako veliki, obstaja verjetnost, da bo ta majhna razlika pri testiranju ničelne hipoteze pomenila pomembno razliko. Vendar pa je razlika 0,2/10 razlike komajda pomembna. Po kliničnem pomenu sta ti dve skupini enakovredni.

Druga težava je, da se ničelna hipoteza lahko zavrne ali sprejme, kar lahko privede do binarne razlage podatkov. Ta dihotomni pristop bi lahko preveč poenostavil zapletene dogodke in spregledal drobne podrobnosti podatkov.

Poleg tega testiranje ničelne hipoteze, dokler ni ovržena, predpostavlja, da je ničelna hipoteza resnična. To lahko privede do pristranskosti v korist ničelne hipoteze in do morebitne slepote za potencialno pomembne učinke.

Nasprotniki trdijo, da lahko alternativne metode, kot sta poročanje o velikosti učinka ali Bayesova statistika, ponujajo temeljitejši in poučnejši pregled rezultatov študij, kar omogoča boljše razumevanje pomembnosti in praktičnih posledic ugotovitev.

Povzetek

Ničelna hipoteza, ki pravi, da med spremenljivkami, ki nas zanimajo, ni pomembne razlike ali povezave, je privzeta predpostavka v raziskovalni preiskavi. Da bi zavrnili ničelno hipotezo v korist alternativne, morajo biti podatki nezdružljivi z ničelno hipotezo in pokazati pomembno razliko. Znanstveniki lahko s preizkušanjem hipotez izboljšajo hipoteze, raziskujejo nove koncepte in poglobijo naše razumevanje sveta. Vendar pa obstaja velika skupina kritikov, ki nasprotujejo testiranju ničelnih hipotez. Ni brez pomanjkljivosti.