Wiki İstatistikler & Metodoloji

Boş Hipotez | İstatistik

Mağazamızı kontrol edin
Boş Hipotez | İstatistik
Bu wikiyi Physiotutors platformunda bulun Üye olun

Öğrenmek

Boş Hipotez | İstatistik

Boş hipotez, araştırma sorgulamalarının temelini oluşturduğundan bilimsel sorgulama için gereklidir. Araştırmacılara bir başlangıç noktası vermenin yanı sıra, test edilip değerlendirilebilecek alternatif hipotezler geliştirmelerini sağlar.

Sıfır Hipotezinin Rolü

Değişkenler arasındaki ilişkinin incelenmesi veya gruplar arasında farklılık olup olmadığının anlaşılması bilimsel çalışmalarda sıklıkla önem taşımaktadır. Sıfır hipotezine göre, çoğu zaman incelenen değişkenler arasında fark edilebilir bir fark veya bağlantı yoktur. İlgili bileşenler arasında bir ilişkinin veya aralarında bir etkinin bulunmadığını ifade eder.

Araştırmacılar, bulgularının karşılaştırılmasında bir referans noktası olarak kullanılmak üzere sıfır hipotezi oluştururlar. Genellikle H0 sembolü ile temsil edilen bu hipotez, çalışmanın bulgularının istatistiksel anlamlılığını belirlemek için bir ölçüt görevi görür.

Örnek

Bu fikri daha da netleştirmek için yeni bir müdahale programının spesifik olmayan boyun ağrısı üzerindeki etkilerine ilişkin bir çalışmayı örnek olarak kullanalım. Bu durumda sıfır hipotezine göre, müdahaleyi alan ve almayan hastalar arasında boyun ağrısında fark edilebilir bir fark olmayabilir.

Dolayısıyla, sıfır hipotezi matematiksel olarak H0 şeklinde yazılabilir: 1 - 2 = 0, burada 1 müdahale alanların ortalama boyun ağrısı ve 2 müdahale almayanların ortalama boyun ağrısıdır.

Bilgi topladıktan sonra araştırmacılar, kanıtların sıfır hipotezini doğrulayıp doğrulamadığını görmek için istatistiksel testler yaparlar. Araştırmacılar, veriler sıfır hipoteziyle çelişiyorsa ve önemli bir farklılık veya bağlantı gösteriyorsa sıfır hipotezini alternatif bir hipotez lehine reddedebilir.

Bunu Yapma

Alternatif hipotezin, sıfır hipotezinin reddi ile kanıtlanmadığını vurgulamak önemlidir. Bunun yerine, verilerin alternatif hipotezin daha makul bir açıklama olarak kabul edilmesini önerebileceğini savunmaktadır. Genellikle alternatif hipotez, ilgili değişkenler arasında bir ayrım veya bağlantı olduğunu iddia eder.

Gerçek hayatta araştırmacılar, t-testleri veya ki-kare testleri gibi çeşitli istatistiksel testler kullanarak sıfır hipotezi altında rapor edilen sonuçların elde edilme olasılığını analiz ederler. Araştırmacılar, olasılık genellikle alfa (α) olarak gösterilen ve çoğunlukla 0,05 olan önceden belirlenmiş bir anlamlılık düzeyinin altına düşerse boş hipotezi reddeder ve alternatif hipotezi araştırır.

Hipotezleri test etme eylemi, araştırmacıların ampirik verilere dayanarak yargıda bulunmalarını sağladığı için bilimsel araştırma için esastır. Araştırmacılar, boş hipotezi metodik olarak analiz ederek ve sorgulayarak bilgiyi artırabilir ve birçok olgunun anlaşılmasına katkıda bulunabilir.

Null Hipotez Testi ile İlgili Sorunlar

Önemli bir eleştiri, yalnızca istatistiksel anlamlılığa odaklanmak adına etki büyük lüklerini ve klinik önemi sıklıkla göz ardı etmesidir. İstatistiksel anlamlılık, görülen etkinin büyüklüğünü veya önemini ortaya koymaz; sadece bir bulgunun tesadüfen meydana gelmiş olma ihtimalinin olup olmadığını söyler. Büyük veri setlerinin test edilmesi, en küçük farklılıklar için anlamlı sonuçlara (H0'ın reddedilmesi) neden olabilir.

Önceki örnek üzerinde biraz daha ilerleyelim. Boyun ağrısına yönelik iki müdahale için tedavi sonrası ağrı için VAS (görsel analog ölçek) ile ilgileniyorsunuz. Grup başına yaklaşık 1000 hastanız var. A grubu tedavi sonrası ortalama 2,2/10, B grubu ise 2,4/10 değerine sahiptir. Grupların çok büyük olduğu göz önüne alındığında, bu küçük farkın sıfır hipotez testi ile anlamlı bir farka yol açma ihtimali vardır. Ancak, 0,2/10'luk bir farkın konuyla pek ilgisi yoktur. Klinik anlamlılık açısından bu iki grup eşittir.

Bir başka sorun da, sıfır hipotezinin reddedilebilmesi veya kabul edilebilmesidir; bu da verilerin ikili bir şekilde yorumlanmasına yol açabilir. Bu ikili yaklaşım, karmaşık olayları aşırı basitleştirebilir ve verilerin daha ince ayrıntılarını gözden kaçırabilir.

Ayrıca, boş hipotez testi, çürütülene kadar boş hipotezin doğru olduğunu varsayar. Bu, sıfır hipotezi lehine bir önyargıya yol açabilir ve potansiyel olarak önemli etkilere karşı olası körlüğe neden olabilir.

Muhalifler, etki büyüklüğü raporlaması veya Bayesian istatistikleri gibi alternatif yöntemlerin, çalışma sonuçlarının daha kapsamlı ve öğretici bir incelemesini sunabileceğini ve bulguların alaka düzeyinin ve pratik sonuçlarının daha iyi kavranmasını sağlayabileceğini iddia etmektedir.

Özet

İlgilenilen değişkenler arasında anlamlı bir fark veya ilişki olmadığını ifade eden sıfır hipotezi, bir araştırma incelemesinde varsayılan varsayım olarak işlev görür. Alternatif hipotez lehine sıfır hipotezini reddetmek için, verilerin sıfır hipoteziyle uyumsuz olması ve anlamlı bir farklılık göstermesi gerekir. Bilim insanları hipotezleri geliştirebilir, yeni kavramları araştırabilir ve hipotez testi yoluyla dünyaya ilişkin anlayışımızı derinleştirebilirler. Bununla birlikte, sıfır hipotez testine karşı çıkan büyük bir eleştirmen grubu bulunmaktadır. Kusurları yok değil.

Öğrendiklerini beğendin mi?

FIZYOTERAPIST DEĞERLENDIRME KITABININ TAMAMINI SATIN ALIN

  • 600+ Sayfa e-Kitap
  • İnteraktif İçerik (Doğrudan Video Gösterimi, PubMed makaleleri)
  • En son araştırmalardan elde edilen tüm Özel Testler için İstatistiksel Değerler
  • 🇬🇧 🇩🇪 🇫🇷 🇪🇸 🇮🇹 🇵🇹 🇹🇷 adresinde mevcuttur.
  • Ve çok daha fazlası!
Büyük baskı bock 5.2

MÜŞTERİLERİN DEĞERLENDİRME E-KİTABI HAKKINDA SÖYLEDİKLERİ

Ücretsiz Physiotutors uygulamasını şimdi indirin!

Grup 3546
Mobil görüntüleri indirin
Mobil uygulama maketi
Uygulama logosu
Uygulama maketi
Hepsi bir arada kitabımıza göz atın!
ÜCRETSİZ uygulamamızı indirin