Hüpoteeside testimine on oluline vahend, mida kasutatakse teaduslikes uuringutes, et valimiandmete põhjal kinnitada või lükata tagasi hüpoteesid populatsiooni parameetrite kohta. See annab struktureeritud raamistiku hüpoteesi statistilise olulisuse hindamiseks ja järelduste tegemiseks populatsiooni tegeliku olemuse kohta. Hüpoteeside testimist kasutatakse laialdaselt sellistes valdkondades nagu bioloogia, psühholoogia, majandus ja tehnika uute ravimeetodite tõhususe kindlaksmääramiseks, muutujate vaheliste seoste uurimiseks ja andmepõhiste otsuste tegemiseks. Hoolimata oma tähtsusest võib hüpoteeside testimine olla keeruline teema, mida on raske mõista ja õigesti rakendada.

Selles artiklis tutvustame hüpoteeside testimist, sealhulgas selle eesmärki, testide tüüpe, sellega seotud samme, tavalisi vigu ja parimaid tavasid. Olenemata sellest, kas olete algaja või kogenud teadlane, on see artikkel väärtuslik juhend hüpoteeside testimise valdamiseks oma töös.

Sissejuhatus hüpoteeside testimisse

Hüpoteeside testimine on statistiline vahend, mida kasutatakse tavaliselt teadusuuringutes, et teha kindlaks, kas hüpoteesi toetamiseks või tagasilükkamiseks on piisavalt tõendeid. See hõlmab hüpoteesi püstitamist populatsiooni parameetri kohta, andmete kogumist ja andmete analüüsimist, et määrata kindlaks hüpoteesi tõesuse tõenäosus. See on teadusliku meetodi oluline osa ja seda kasutatakse paljudes valdkondades.

Hüpoteeside testimise protsess hõlmab tavaliselt kahte hüpoteesi: nullhüpoteesi ja alternatiivhüpoteesi. Nullhüpotees on väide, et kahe muutuja vahel puudub oluline erinevus või seos, samas kui alternatiivhüpotees viitab seose või erinevuse olemasolule. Teadlased koguvad andmeid ja teevad statistilist analüüsi, et teha kindlaks, kas nullhüpoteesi saab alternatiivse hüpoteesi kasuks tagasi lükata.

Hüpoteeside testimist kasutatakse andmete põhjal otsuste tegemiseks ning oluline on mõista protsessi aluseks olevaid eeldusi ja piiranguid. Oluline on valida sobivad statistilised testid ja valimi suurused, et tagada tulemuste täpsus ja usaldusväärsus, ning see võib olla teadlastele võimas vahend oma teooriate valideerimiseks ja tõenduspõhiste otsuste tegemiseks.

Hüpoteeside testimise tüübid

Hüpoteeside testimise võib laias laastus jagada kahte kategooriasse: ühe valimi hüpoteeside testid ja kahe valimi hüpoteeside testid. Vaatleme lähemalt mõlemat kategooriat:

Ühe valimi hüpoteeside testid

Ühe valimi hüpoteesitesti puhul kogub uurija andmeid ühest populatsioonist ja võrdleb neid teadaoleva väärtuse või hüpoteesiga. Nullhüpotees eeldab tavaliselt, et populatsiooni keskmiste ja teadaoleva väärtuse või hüpoteesitud väärtuse vahel ei ole olulist erinevust. Seejärel viib uurija läbi statistilise testi, et teha kindlaks, kas täheldatud erinevus on statistiliselt oluline. Mõned näited ühe valimi hüpoteesitestidest on järgmised:

Ühe valimi t-test: Seda testi kasutatakse selleks, et teha kindlaks, kas valimi keskmine erineb oluliselt üldkogumi eeldatavast keskmisest.

Via statstest.b-cdn.net

Ühe valimi z-test: Seda testi kasutatakse selleks, et teha kindlaks, kas valimi keskmine erineb oluliselt populatsiooni eeldatavast keskmisest, kui populatsiooni standardhälve on teada.

Via statstest.b-cdn.net

Kahe näidise hüpoteeside testid

Kahe valimi hüpoteesitesti puhul kogub uurija andmeid kahest erinevast populatsioonist ja võrdleb neid omavahel. Nullhüpotees eeldab tavaliselt, et kahe populatsiooni vahel ei ole olulist erinevust, ja uurija viib läbi statistilise testi, et teha kindlaks, kas täheldatud erinevus on statistiliselt oluline. Mõned näited kahe valimi hüpoteesitestide kohta on järgmised:

Sõltumatute proovide t-test: Seda testi kasutatakse kahe sõltumatu valimi keskmiste võrdlemiseks, et teha kindlaks, kas need erinevad üksteisest oluliselt.

Via statstest.b-cdn.net

Paarisproovide t-test: Seda testi kasutatakse kahe omavahel seotud valimi, näiteks sama katsete grupi eel- ja järeltestide tulemuste võrdlemiseks.

Joonis: https://statstest.b-cdn.net/wp-content/uploads/2020/10/Paired-Samples-T-Test.jpg

Kokkuvõttes kasutatakse ühe valimi hüpoteesiteste ühe populatsiooni kohta püstitatud hüpoteeside testimiseks, samas kui kahe valimi hüpoteesiteste kasutatakse kahe populatsiooni võrdlemiseks. Sobiv test sõltub andmete iseloomust ja uuritavast uurimisküsimusest.

Hüpoteesi kontrollimise sammud

Hüpoteeside testimine hõlmab mitmeid samme, mis aitavad teadlastel kindlaks teha, kas hüpoteesi toetamiseks või tagasilükkamiseks on piisavalt tõendeid. Need sammud võib laias laastus jagada nelja kategooriasse:

Hüpoteesi sõnastamine

Esimene samm hüpoteeside testimisel on nullhüpoteesi ja alternatiivhüpoteesi sõnastamine. Nullhüpotees eeldab tavaliselt, et kahe muutuja vahel puudub oluline erinevus, samas kui alternatiivhüpotees viitab seose või erinevuse olemasolule. Enne andmete kogumist on oluline sõnastada selged ja kontrollitavad hüpoteesid.

Andmete kogumine

Teine samm on koguda asjakohaseid andmeid, mida saab kasutada hüpoteeside testimiseks. Andmete kogumise protsess tuleb hoolikalt kavandada, et tagada valimi representatiivsus huvipakkuva üldkogumi suhtes. Valimi suurus peaks olema piisavalt suur, et saada statistiliselt valiidseid tulemusi.

Andmete analüüsimine

Kolmas samm on andmete analüüsimine asjakohaste statistiliste testide abil. Testide valik sõltub andmete iseloomust ja uuritavast uurimisküsimusest. Statistilise analüüsi tulemused annavad teavet selle kohta, kas nullhüpoteesi saab alternatiivse hüpoteesi kasuks tagasi lükata.

Tulemuste tõlgendamine

Viimane samm on statistilise analüüsi tulemuste tõlgendamine. Teadlane peab kindlaks tegema, kas tulemused on statistiliselt olulised ja kas need toetavad või lükkavad hüpoteesi tagasi. Samuti peaks uurija kaaluma uuringu piiranguid ja tulemuste võimalikke tagajärgi.

Üldised vead hüpoteeside testimisel

Hüpoteeside testimine on statistiline meetod, mida kasutatakse selleks, et teha kindlaks, kas on piisavalt tõendeid, et toetada või lükata konkreetne hüpotees populatsiooni parameetri kohta andmete valimi põhjal. Hüpoteeside testimisel võib esineda kahte tüüpi vigu:

I tüüpi viga: See juhtub siis, kui uurija lükkab nullhüpoteesi tagasi, kuigi see on tõene. I tüübi viga on tuntud ka kui valepositiivne.

II tüübi viga: See juhtub siis, kui uurija ei lükka nullhüpoteesi tagasi, kuigi see on vale. II tüübi viga on tuntud ka kui valenegatiivsus.

Nende vigade minimeerimiseks on oluline hoolikalt kavandada ja läbi viia uuring, valida sobivad statistilised testid ja tõlgendada tulemusi õigesti. Samuti peaksid uurijad tunnistama oma uuringu piiranguid ja arvestama järelduste tegemisel võimalike vigade allikatega.

Null- ja alternatiivhüpoteesid

Hüpoteeside testimisel on kahte tüüpi hüpoteesid: nullhüpotees ja alternatiivhüpotees.

Nullhüpotees

Nullhüpotees (H0) on väide, mis eeldab, et kahe muutuja vahel puudub oluline erinevus või seos. See on vaikimisi hüpotees, mida peetakse tõeseks, kuni selle ümberlükkamiseks on piisavalt tõendeid. Nullhüpotees kirjutatakse sageli võrdsuse avaldisena, näiteks "rühma A keskmine on võrdne rühma B keskmisega".

Alternatiivne hüpotees

Alternatiivhüpotees (Ha) on väide, mis viitab kahe muutuja vahelise olulise erinevuse või seose olemasolule. See on hüpotees, mida uurija soovib testida. Alternatiivhüpotees kirjutatakse sageli ebavõrdsuse avaldisena, näiteks "rühma A keskmine ei ole võrdne rühma B keskmisega".

Null- ja alternatiivhüpotees on teineteist täiendavad ja teineteist välistavad. Kui nullhüpotees lükatakse tagasi, aktsepteeritakse alternatiivhüpoteesi. Kui nullhüpoteesi ei saa tagasi lükata, siis alternatiivne hüpotees ei ole tõendatud.

Oluline on märkida, et nullhüpotees ei pruugi olla tõene. See on lihtsalt väide, mis eeldab, et uuritavate muutujate vahel puudub oluline erinevus või seos. Hüpoteeside kontrollimise eesmärk on kindlaks teha, kas on piisavalt tõendeid, et lükata nullhüpotees tagasi alternatiivse hüpoteesi kasuks.

Olulisuse tase ja P-väärtus

Hüpoteeside testimisel on olulisuse tase (alfa) tõenäosus teha I tüübi viga, mis tähendab nullhüpoteesi tagasilükkamist, kui see on tegelikult tõene. Teaduslikes uuringutes on kõige sagedamini kasutatav olulisuse tase 0,05, mis tähendab, et I tüübi vea tõenäosus on 5%.

P-väärtus on statistiline näitaja, mis näitab tõenäosust, et nullhüpoteesi tõesuse korral saadakse täheldatud tulemused või äärmuslikumad tulemused. See on nullhüpoteesi vastase tõendusmaterjali tugevuse mõõt. Väike p-väärtus (tavaliselt väiksem kui valitud olulisuse tase 0,05) viitab sellele, et nullhüpoteesi vastu on tugevad tõendid, samas kui suur p-väärtus viitab sellele, et nullhüpoteesi ümberlükkamiseks ei ole piisavalt tõendeid.

Kui p-väärtus on väiksem kui olulisuse tase (p alfa), siis nullhüpoteesi ei lükata tagasi ja alternatiivne hüpotees ei saa toetust.

Kui soovite lihtsasti arusaadavat kokkuvõtet olulisuse tasemest, leiate selle sellest artiklist: Lihtsalt arusaadav kokkuvõte olulisuse tasemest.

Oluline on märkida, et statistiline olulisus ei tähenda tingimata praktilist tähtsust või olulisust. Väike erinevus või seos muutujate vahel võib olla statistiliselt oluline, kuid ei pruugi olla praktiliselt oluline. Lisaks sõltub statistiline olulisus muu hulgas valimi suurusest ja mõju suurusest ning seda tuleks tõlgendada uuringu ülesehituse ja uurimisküsimuse kontekstis.

Hüpoteeside testimise võimsuse analüüs

Võimsusanalüüs on statistiline meetod, mida kasutatakse hüpoteeside testimisel, et määrata kindlaks valimi suurus, mis on vajalik konkreetse efekti suuruse kindlal usaldusnivool avastamiseks. Statistilise testi võimsus on tõenäosus lükata nullhüpotees õigesti tagasi, kui see on vale, või tõenäosus vältida II tüübi viga.

Võimsusanalüüs on oluline, sest see aitab teadlastel määrata kindlaks sobiva valimi suuruse, mis on vajalik soovitud võimsuse saavutamiseks. Väikese võimsusega uuringus võib jääda tegelik mõju avastamata, mis toob kaasa II tüübi vea, samas kui suure võimsusega uuringus on suurem tõenäosus tegeliku mõju avastamiseks, mis viib täpsemate ja usaldusväärsemate tulemusteni.

Võimsusanalüüsi läbiviimiseks peavad teadlased määrama soovitud võimsuse taseme, olulisuse taseme, efekti suuruse ja valimi suuruse. Efekti suurus on uuritavate muutujate vahelise erinevuse või seose suurus ja seda hinnatakse tavaliselt varasemate uuringute või prooviuuringute põhjal. Võimsusanalüüsiga saab seejärel määrata vajaliku valimi suuruse, mis on vajalik soovitud võimsuse taseme saavutamiseks.

Võimsusanalüüsi saab kasutada ka tagantjärele, et määrata lõpuleviidud uuringu võimsus, mis põhineb valimi suurusel, efekti suurusel ja olulisuse tasemel. See võib aidata teadlastel hinnata oma järelduste tugevust ja otsustada, kas on vaja täiendavaid uuringuid.

Üldiselt on võimsusanalüüs oluline vahend hüpoteeside testimisel, kuna see aitab teadlastel kavandada uuringuid, mis on piisavalt võimsad, et tuvastada tegelikke mõjusid ja vältida II tüübi vigu.

Bayesi hüpoteeside testimine

Bayesi hüpoteeside testimine on statistiline meetod, mis võimaldab teadlastel hinnata tõendeid konkureerivate hüpoteeside poolt ja vastu, lähtudes vaadeldud andmete tõenäosusest iga hüpoteesi korral ning iga hüpoteesi eelnevast tõenäosusest. Erinevalt klassikalisest hüpoteeside testimisest, mis keskendub nullhüpoteeside ümberlükkamisele p-väärtuste alusel, pakub Bayesi hüpoteeside testimine nüansirikkamat ja informatiivsemat lähenemist hüpoteeside testimisele, võimaldades teadlastel kvantifitseerida tõendite tugevust iga hüpoteesi poolt ja vastu.

Bayesi hüpoteeside testimisel alustavad teadlased iga hüpoteesi jaoks eelneva tõenäosusjaotusega, mis põhineb olemasolevatel teadmistel või uskumustel. Seejärel ajakohastavad nad eelnevat tõenäosusjaotust iga hüpoteesi puhul vaadeldud andmete tõenäosuse alusel, kasutades Bayesi teoreemi. Saadud järeltõenäosuse jaotus kujutab iga hüpoteesi tõenäosust, arvestades vaadeldud andmeid.

Tõendite tugevust ühe hüpoteesi ja teise hüpoteesi vahel saab kvantifitseerida, arvutades Bayesi faktori, mis on ühe hüpoteesi ja teise hüpoteesi puhul täheldatud andmete tõenäosuse suhe, mida kaalutakse nende eelnevate tõenäosustega. Bayesi tegur, mis on suurem kui 1, näitab tõendeid ühe hüpoteesi kasuks, samas kui Bayesi tegur, mis on väiksem kui 1, näitab tõendeid teise hüpoteesi kasuks.

Bayesi hüpoteeside testimisel on mitmeid eeliseid klassikalise hüpoteeside testimise ees. Esiteks võimaldab see teadlastel ajakohastada oma eelnevaid uskumusi vaadeldud andmete põhjal, mis võib viia täpsemate ja usaldusväärsemate järeldusteni. Teiseks annab see informatiivsema tõendusmõõdu kui p-väärtused, mis näitavad ainult seda, kas vaadeldavad andmed on statistiliselt olulised kindlaksmääratud tasemel. Lõpuks võib see võtta arvesse keerukaid mudeleid, millel on mitu parameetrit ja hüpoteesi, mida võib olla raske analüüsida klassikaliste meetodite abil.

Üldiselt on Bayesi hüpoteeside testimine võimas ja paindlik statistiline meetod, mis aitab teadlastel teha teadlikumaid otsuseid ja teha oma andmete põhjal täpsemaid järeldusi.

Tee teaduslikult täpne infograafia minutitega

Mind the Graph platvorm on võimas vahend, mis aitab teadlastel hõlpsasti luua teaduslikult täpseid infograafikaid. Tänu intuitiivsele kasutajaliidesele, kohandatavatele mallidele ja ulatuslikule teaduslike illustratsioonide ja ikoonide raamatukogule teeb Mind the Graph teadlastele lihtsaks professionaalse välimusega graafika loomise, mis edastab nende tulemusi tõhusalt laiemale publikule.

logo-subscribe

Tellige meie uudiskiri

Eksklusiivne kvaliteetne sisu tõhusa visuaalse
teabevahetus teaduses.

- Eksklusiivne juhend
- Disaini näpunäited
- Teaduslikud uudised ja suundumused
- Juhendid ja mallid