Słownik

START | EDUKACJA | SŁOWNIK | Hipoteza (zerowa i alternatywna)

Hipoteza (zerowa i alternatywna)

Hipoteza to pewne twierdzenie wynikające z naszego pytania badawczego. Nasze pytanie badawcze z kolei wynika ze zgłębienia pewnego obszaru wiedzy jakiejś dziedziny nauki (lub wielu dziedzin różnych nauk). Hipoteza zazwyczaj jest postawiona po to by ją potwierdzić lub odrzucić. W statystyce stawiamy zazwyczaj dwa rodzaje hipotez – zerową i alternatywną.

Hipoteza zerowa (H0), którą poddajemy weryfikacji/falsyfikacji mówi o tym, że czegoś nie ma – ale czego? Tego na czym najczęściej nam zależy 🙂 Jeśli badamy wpływ naszego leku na poprawę pamięci hipoteza zerowa będzie mówiła o tym, że lek nie wpływa na poprawę pamięci. Jeśli sprawdzamy czy IQ uczniów jest skorelowane z ich poziomem agresji hipoteza zerowa będzie mówiła o tym, że inteligencja nie jest powiązana z agresją.

Do hipotezy zerowej zawsze formułujemy hipotezę alternatywną (H1). Jest ona zaprzeczeniem hipotezy zerowej i mówi właśnie o tym na czym najczęściej nam zależy 🙂 Analogicznie do powyższych przykładów hipoteza alternatywna będzie mówiła, że pamięć badanych będzie lepsza po podaniu leku niż przed jego podaniem lub, że iloraz inteligencji jest istotnie powiązany z agresją uczniów w szkołach.

Wszystkie analizy statystyczne będziemy wykonywać po to by próbować odrzucić hipotezę zerową. Jeśli nam się to nie uda będziemy musieli ją przyjąć. Pamiętajcie, że właśnie hipoteza zerowa jest tą, na której pracujemy. To do niej odnosimy wyniki uzyskane w toku analiz statystycznych. Punktem wyjścia jest fakt, że nie ma żadnych różnic, związków, zależności itp. Jeśli wynik testu będzie istotny na poziomie p < 0,05 będziemy mogli ją odrzucić. W przeciwnym wypadku zostaje tak jak jest.

Czasami studentom pierwszych lat nauk społecznych niełatwo jest zrozumieć jaka jest różnica między dążeniem do odrzucenia hipotezy zerowej (to co robimy) a dążeniem do potwierdzenia hipotezy alternatywnej (tym czego nie robimy).

Żeby im to ułatwić porównujemy zawsze proces przeprowadzania analiz statystycznych (czyli weryfikacji hipotez) do rozprawy sądowej i tak zwanej zasady domniemania niewinności. Kiedy przed sądem staje oskarżony to jest on na pozycji hipotezy zerowej. Nie jest mu przypisane domyślnie to o co się go oskarża. W trakcie trwającego dochodzenia/procesu sądowego prokurator stara się udowodnić, że oskarżony jest winny. Stara się zatem odrzucić hipotezę zerową i wsadzić złoczyńcę za kratki (czyli przyjąć hipotezę alternatywną – ten człowiek jest winny). Jeśli zdobędzie dostatecznie dużo dowodów będzie mógł to zrobić. W przeciwnym wypadku nie będzie mógł odrzucić hipotezy zerowej i oskarżonego uznać za winnego.

W tym miejscu widać również jak ważne jest nie popełnianie błędu I rodzaju. Chyba nikt z nas nie chciałby znaleźć się w więzieniu będąc niewinnym. Tak niestety dzieje się kiedy nie mając dostatecznie dużo dowodów w postaci istotnych statystycznie wyników lub mając złamane istotne założenia testów parametrycznych i istotne wyniki testów weryfikujących hipotezy nie bacząc na nic przyjmujemy hipotezę alternatywną.

COFNIJ

wróć do spisu wszystkich pojęć

Podziel się wiedzą

z innymi

Opinie Klientów

Co o nas sądzą?

Współpracowaliśmy

między innymi z:

Nasi partnerzy