Nullhüpoteesi olulisus on statistilise testimise põhikontseptsioon, mis aitab teadlastel kindlaks teha, kas nende andmed toetavad konkreetset väidet või tähelepanekut. Selles artiklis uuritakse nullhüpoteesi olulisuse mõistet, selle rakendusi teadusuuringutes ja selle tähtsust andmetel põhinevate otsuste tegemisel.
Kõige lihtsamal kujul viitab nullhüpotees sellele, et testitavate muutujate vahel puudub oluline mõju või seos. Teisisõnu eeldab see, et kõik erinevused, mida te andmetes täheldate, on tingitud juhuslikust juhusest, mitte tegelikust mõjust.
Nullhüpoteesi tähtsus seisneb selle objektiivsuses. Aga, lõpetame sellega, sest liiga palju söötmine alguses ajab teid segadusse. Õppigem tundma nullhüpoteesi olulisus nullist!
Nullhüpoteesi olulisuse mõistmine teadusuuringutes
Nullhüpotees on nullhüpoteesi olulisuse mõistmisel keskse tähtsusega, kuna see kujutab endast eeldust, et statistilises testimises puudub mõju või seos muutujate vahel. Teisisõnu, see tähendab, et mis iganes te testite - olgu see siis uus ravim, õpetamismeetod või mõni muu sekkumine - ei avalda mingit mõju võrreldes standard- või baasstsenaariumiga.
Nullhüpoteesi eesmärk on anda analüüsile lähtepunkt, kus te eeldate, et muutusi või erinevusi ei ole.
Võite mõelda nullhüpoteesist kui vaikimisi positsioonist, mida püüate ümber lükata või ümber lükata. Selle asemel, et otseselt eeldada, et teie eksperimendi mõju on olemas, arvate kõigepealt, et midagi ei ole muutunud.
See aitab teil läheneda olukorrale objektiivselt ja hoiab teid eemale järelduste tegemisest ilma tõenditeta. Alustades eeldusest "mõju puudumine", saate oma ideed andmete abil rangelt testida ja ainult siis, kui tõendid on piisavalt tugevad, saate nullhüpoteesi tagasi lükata ja väita, et midagi olulist on toimunud.
Roll teaduslikes katsetes
Nullhüpoteesil on teaduslikus uurimisprotsessis oluline roll. See loob selge raamistiku eksperimenteerimiseks ja andmete analüüsiks. Eksperimendi läbiviimisel on teie eesmärk tavaliselt välja selgitada, kas mingi konkreetne muutuja mõjutab mõnda teist muutujat.
Näiteks võite teada saada, kas uus ravim vähendab sümptomeid tõhusamalt kui platseebo. Nullhüpoteesiks oleks sel juhul, et ravimil ei ole paremat toimet kui platseebol, ja teie ülesanne on koguda andmeid, mis seda ideed kas toetavad või vaidlustavad.
Nullhüpoteesi püstitamisega võtate oma eksperimendis kasutusele ka "falsifitseeritavuse" mõiste. Falsifitseeritavus tähendab, et teie hüpoteesi saab testida ja potentsiaalselt tõestada, et see on vale. See on oluline, sest see tagab, et teie teaduslikud väited põhinevad mõõdetavatel andmetel, mitte oletustel või oletustel.
Nullhüpoteesi näited
Näide 1: Uue toitumiskava testimine
Kujutage ette, et te katsetate uut toitumiskava, et näha, kas see aitab inimestel kaalust alla võtta võrreldes tavalise dieediga. Teie nullhüpotees oleks järgmine: "Uus dieet ei mõjuta kaalulangust võrreldes tavalise dieediga". See tähendab, et alustate eeldusest, et uus dieet ei toimi paremini kui see, mida inimesed juba praegu söövad.
Kui teil on see nullhüpotees olemas, saate koguda andmeid, võttes kaks rühma inimesi - üks järgib uut dieeti ja teine oma tavapärast dieeti. Kui pärast andmete analüüsimist leiate, et uut dieeti järgiv rühm kaotas oluliselt rohkem kaalu kui kontrollrühm, võite nullhüpoteesi tagasi lükata. See viitab sellele, et uus toitumiskava avaldab positiivset mõju.
Näide 2: Une mõju uurimine testitulemustele
Teise stsenaariumi puhul võiksite uurida, kas rohkem magamine parandab õpilaste testitulemusi. Teie nullhüpotees oleks järgmine: "Une hulga ja õpilaste testitulemuste vahel ei ole mingit seost." Teisisõnu, te eeldate, et see, kui palju õpilased magavad, ei mõjuta nende tulemusi testides.
Seejärel koguksite andmeid õpilaste uneharjumuste ja nende testitulemuste kohta. Kui leiate, et õpilased, kes magavad rohkem, saavad järjepidevalt kõrgemaid tulemusi, võite lükata tagasi nullhüpoteesi ja järeldada, et rohkem magamine tõepoolest parandab akadeemilisi tulemusi.
Kui aga teie andmed ei näita olulist erinevust hästi välja puhanud ja vähem magavate õpilaste vahel, siis ei lükata nullhüpoteesi tagasi, mis tähendab, et puuduvad tõendid selle kohta, et uni mõjutab oluliselt testitulemusi.
Mõlemas näites on nullhüpotees aluseks testimisele ja aitab teil hinnata, kas kogutud andmed annavad piisavalt tõendeid, et teha sisukaid järeldusi.
Seotud artikkel: Määratlege hüpotees: Teadusliku uurimise esimese sammu avamine
Nullhüpoteesi olulisus testimisel
Nullhüpoteesi eesmärk
Nullhüpoteesi olulisuse kontseptsioon toetab teadusuuringuid, pakkudes neutraalset lähtepunkti teaduslike väidete objektiivseks hindamiseks. Selle eesmärk on pakkuda neutraalset lähtepunkti, mis aitab teil kontrollida, kas teie eksperimendi tulemused tulenevad juhusest või tegelikust mõjust.
Kui teete teadusuuringuid, on teil sageli meeles mingi teooria või ennustus - midagi, mida loodate tõestada. Nullhüpotees eeldab aga, et mõju või seos puudub. Näiteks kui te testite, kas uus ravim parandab patsiendi paranemist, siis nullahüpotees ütleks, et ravimil ei ole mingit mõju võrreldes platseeboga.
See eeldus on oluline, sest see hoiab teie analüüsi objektiivsena. Alustades sellest, et miski ei ole muutunud või paranenud, tagate, et kõik järeldused, mida te teete, põhinevad kindlal tõendusmaterjalil, mitte isiklikel uskumustel või ootustel.
See aitab teil säilitada erapooletut lähenemist, vältides teid järelduste tegemisest vaid seetõttu, et soovite, et teie hüpotees oleks tõene.
Lisaks annab nullhüpotees standardi, mille alusel saate oma tulemusi mõõta. Ilma selleta ei oleks teil selget lähtepunkti, millega oma tulemusi võrrelda, mistõttu on raske teada, kas andmed tegelikult toetavad teie teooriat.
Seega on nullhüpotees igas eksperimendis kaitsevahendiks, mis tagab, et teie järeldused toetuvad andmetele, mitte oletustele.
Roll hüpoteeside testimisel
Hüpoteeside testimine keskendub nullhüpoteesi olulisusele, hinnates, kas vaadeldavad tulemused on olulised või tulenevad üksnes juhuslikust variatsioonist. See on koht, kus nullhüpotees muutub võtmetähtsusega. Alustatakse kahe hüpoteesi püstitamisest: nullhüpotees (mis eeldab, et mõju puudub) ja alternatiivhüpotees (mis eeldab, et mõju või seos on olemas).
Hüpoteeside testimise protsess hõlmab tavaliselt andmete kogumist ja nende analüüsimist, et näha, millist hüpoteesi andmed toetavad. Kõigepealt eeldatakse, et nullhüpotees on tõene. Seejärel teete katse ja kogute andmeid, et seda oletust testida.
Seejärel kasutate andmete analüüsimiseks statistilisi meetodeid, näiteks p-väärtuste või usaldusvahemike arvutamist. Need meetodid aitavad teil hinnata tõenäosust, et täheldatud tulemused tekkisid juhuse tõttu.
Kui andmed näitavad, et nullhüpoteesi korral on täheldatud tulemuste esinemine väga ebatõenäoline (tavaliselt määratakse p-väärtus, mis on väiksem kui teatav künnis, näiteks 0,05), lükatakse nullhüpotees tagasi.
See ei tähenda tingimata, et alternatiivne hüpotees on absoluutselt tõene, kuid see näitab, et on piisavalt tõendeid, mis toetavad seda nullhüpoteesi asemel.
Teisest küljest, kui andmed ei anna piisavalt tugevaid tõendeid nullhüpoteesi ümberlükkamiseks, siis "ei lükata" seda ümber. See tähendab, et teil ei ole piisavalt tõendeid, et väita olulist mõju või seost, seega jääb nullhüpotees kehtima.
Nullhüpoteesi testimine on oluline, sest see võimaldab teil teha teadlikke otsuseid tulemuste olulisuse kohta. See aitab teil vältida valepositiivseid tulemusi, mille puhul võite valesti järeldada, et seos on olemas, kuigi seda ei ole.
Nullhüpoteesi testimist mõjutavad tegurid
Olulisuse tase, mida sageli tähistatakse sümboliga α (alfa), on hüpoteeside testimise võtmetegur. See on lävi, mille abil määrate, kas teie katse tulemused on statistiliselt olulised, st kas täheldatud mõju on tõenäoliselt reaalne või tuleneb see lihtsalt juhusest.
Tavaliselt valitakse olulisuse tasemeks 0,05 (või 5%). See tähendab, et olete valmis aktsepteerima 5% tõenäosust, et tulemused tulenevad pigem juhuslikust variatsioonist kui tõelisest mõjust.
Mõelge olulisuse tasemest kui piiripunktist. Kui p-väärtus, mis mõõdab tõenäosust, et nullhüpotees on tõene, on väiksem kui olulisuse tase, siis lükatakse nullhüpotees tagasi. See viitab sellele, et on piisavalt tõendeid, et järeldada, et tegelik mõju või seos on olemas. Teisest küljest, kui p-väärtus on suurem kui olulisuse tase, siis ei lükata nullhüpoteesi tagasi, mis näitab, et andmed ei anna piisavalt tugevaid tõendeid, et toetada olulist järeldust.
Valitud olulisuse tase mõjutab seda, kui rangelt te testite. Madalam olulisuse tase (nt 0,01 või 1%) tähendab, et te olete nullhüpoteesi ümberlükkamisel ettevaatlikum, kuid see vähendab ka oluliste tulemuste leidmise tõenäosust.
Kõrgem olulisuse tase (nt 0,10 või 10%) suurendab tõenäosust leida olulisi tulemusi, kuid muudab tõenäolisemaks, et te võite nullhüpoteesi valesti tagasi lükata. Seepärast on olulisuse taseme valik oluline ja see peaks kajastama teie uuringu konteksti.
I ja II tüüpi vead
Hüpoteeside testimisel võib esineda kahte tüüpi vigu: I ja II tüüpi vead. Need vead on otseselt seotud testi tulemuse ja olulisuse taseme valikuga.
I tüüpi viga
I tüübi viga tekib siis, kui lükatakse tagasi nullhüpotees, kuigi see on tegelikult tõene. Teisisõnu, te järeldate, et mõju või seos on olemas, kuigi seda tegelikult ei ole.
Seda nimetatakse ka "valepositiivseks", sest te tuvastate midagi, mida tegelikult ei ole.
Määratud olulisuse tase (α) näitab I tüübi vea esinemise tõenäosust. Näiteks kui teie olulisuse tase on 0,05, siis on 5% tõenäosus, et te lükate nullhüpoteesi valesti tagasi, kui see on tõene.
I tüübi vea tagajärjed võivad olla tõsised, eriti sellistes valdkondades nagu meditsiin või farmaatsiatooted. Kui uut ravimit katsetatakse ja tekib I tüübi viga, võivad teadlased uskuda, et ravim on tõhus, kuigi see ei ole seda, mis võib põhjustada kahjulikke tagajärgi.
I tüübi vea riski vähendamiseks võite valida madalama olulisuse taseme. Siiski võib liiga ettevaatlikuks muutmisel, vähendades olulisuse taset liiga palju, olla ka puudusi, sest see võib raskendada tegelike mõjude avastamist (mis viib teise veatüübi - II tüübi vea - tekkimiseni).
II tüübi viga
II tüübi viga tekib siis, kui te ei lükka nullhüpoteesi tagasi, kuigi see on tegelikult vale. Lihtsustatult öeldes tähendab see, et teil jääb puudu tegelik mõju või seos, mis on tegelikult olemas. Seda nimetatakse "valenegatiivseks", sest te ei suuda tuvastada midagi, mis tegelikult on olemas.
II tüübi vea tõenäosust tähistab sümbol β (beeta). Erinevalt olulisuse tasemest, mille määrate enne testimist, mõjutavad β-d sellised tegurid nagu valimi suurus, efekti suurus ja olulisuse tase.
Suuremad valimid vähendavad II tüübi vea tõenäosust, sest need annavad rohkem andmeid, mis lihtsustab tegelike mõjude tuvastamist. Samamoodi on suuremaid efektimõõte (tugevamaid seoseid) lihtsam avastada ja vähendada II tüübi vea tõenäosust.
II tüübi vead võivad olla sama problemaatilised kui I tüübi vead, eriti kui kaalul on suured panused.
Näiteks kui te testite, kas uus meditsiiniline ravi toimib, ja teete II tüübi vea, võite järeldada, et ravil ei ole mingit mõju, kuigi tegelikult on, ja takistada patsientidel saada potentsiaalselt kasulikku ravi.
Oluline on tasakaalustada mõlemat liiki vigade riski. Kui keskendute liiga palju I tüübi vigade vältimisele, kehtestades väga madala olulisuse taseme, siis suurendate II tüübi vigade riski, jättes tegelikud leiud tähelepanuta. Teisest küljest, kui püüate vältida II tüübi vigu, seades kõrgema olulisuse taseme, suurendate I tüübi vea võimalust. Seetõttu on oluline hoolikas planeerimine ja uuringu konteksti arvestamine.
Loe ka: Hüpoteesi testimine: Hüpoteesiuuringud: põhimõtted ja meetodid
Nullhüpoteesi olulisuse rakendused reaalses maailmas
Igapäevased näited
Nullhüpoteesi mõiste ei piirdu ainult keeruliste teaduslike uuringutega - see kehtib tegelikult paljude igapäevaelu stsenaariumide puhul. Et aidata teil seda paremini mõista, vaatleme kahte lihtsat, seostatavat näidet, kus kasutatakse nullhüpoteesi.
Näide 1: Uue treeningplaani testimine
Kujutage ette, et olete sattunud uue treeningkava peale, mis väidab, et aitab teil kaotada rohkem kaalu võrreldes teie praeguse rutiiniga. Nullhüpotees oleks siinkohal see, et uus treeningkava ei muuda teie kaalulangust märkimisväärselt erinevaks võrreldes teie praeguse rutiiniga. Teisisõnu, te lähtute eeldusest, et uus kava ei aita teil rohkem kaalust alla võtta.
Seejärel võiksite seda katsetada, järgides mõlemaid treeningkavasid teatud aja jooksul, jälgides oma kehakaalu langust mõlema kavaga. Kui pärast piisavate andmete kogumist leiate, et kaotate uue kavaga oluliselt rohkem kaalu, võite lükata nullhüpoteesi tagasi, järeldades, et uus kava on tõhus.
Teisest küljest, kui teie kaalulanguse tulemused on sarnased, ei lükata nullhüpoteesi tagasi, mis tähendab, et uus kava ei andnud mingit täiendavat kasu.
Näide 2: Une rakenduse tõhususe hindamine
Ütleme, et te laadite alla unirakenduse, mis väidab, et see aitab parandada teie une kvaliteeti. Sa tahad testida, kas selle rakenduse kasutamine toob tõepoolest kaasa parema une. Teie nullhüpotees oleks siinkohal, et rakendus ei mõjuta teie une kvaliteeti.
Selle testimiseks võiksite jälgida oma unemustreid nädala jooksul ilma rakendust kasutamata ja seejärel veel ühe nädala jooksul seda kasutades. Kui leiate, et teie uni paranes pärast rakenduse kasutamist märkimisväärselt - näiteks magama jäämine on kiirem või ärkamine harvem -, siis võite nullhüpoteesi tagasi lükata. See tähendaks, et rakendus tõepoolest parandas teie und. Kui aga andmed ei näita märgatavat erinevust, siis te ei lükka nullhüpoteesi tagasi, mis tähendab, et rakendusel ei ole tõenäoliselt mingit mõõdetavat mõju.
Üldised väärarusaamad nullhüpoteesi olulisuse kohta
Nullhüpoteesi olulisuse tõlgendamine võib olla keeruline, sest levinud on väärarusaamad, näiteks statistilise olulisuse võrdsustamine praktilise tähtsusega.
Üldised väärarusaamad
Üks levinud väärarusaam on, et kui te ei lükka nullhüpoteesi tagasi, tähendab see, et nullhüpotees on kindlasti tõene. See ei ole nii. Kui nullhüpoteesi ei õnnestu tagasi lükata, tähendab see lihtsalt, et teil ei ole piisavalt tõendeid alternatiivse hüpoteesi toetuseks.
See ei tõenda, et nullhüpotees on õige, vaid pigem seda, et teie kogutud andmed ei toeta piisavalt teistsugust järeldust.
Teine väärarusaam on uskuda, et nullhüpoteesi ümberlükkamine tähendab, et teie järeldused on automaatselt olulised või väärtuslikud. Statistiline olulisus tähendab ainult seda, et täheldatud mõju ei ole teie kogutud andmete põhjal tõenäoliselt juhuslikult tekkinud. See ei tähenda tingimata, et mõju on suur või praktiliselt oluline.
Näiteks võite leida statistiliselt olulise tulemuse, mis näitab väikest mõju, millel on väike tegelik mõju.
Puuduste vältimine
Nende lõkse vältimiseks on oluline meeles pidada, et statistiline olulisus on vaid üks osa puslest. Peaksite kaaluma ka praktilist olulisust, mille puhul küsitakse, kas täheldatud mõju on piisavalt suur, et see tegelikus maailmas oluline oleks.
Näiteks isegi kui uus õpetamismeetod toob kaasa väikese paranemise testitulemustes, ei pruugi see olla piisavalt märkimisväärne, et õigustada kogu õppekava muutmist.
Teine oluline nõuanne on veenduda, et te ei toetu ainult p-väärtustele. P-väärtused võivad aidata teil otsustada, kas lükata või mitte lükata nullhüpotees tagasi, kuid need ei ütle teile kogu lugu.
Samuti on oluline vaadata mõju suurust ja usaldusvahemikke oma tulemuste ümber. Need annavad teile selgema pildi sellest, kui usaldusväärsed on teie tulemused.
Lõpetuseks, vältige kiusatust oma andmetega manipuleerida või katsetada seni, kuni leiate olulise tulemuse. See praktika, mida nimetatakse "p-hacking", võib viia valede järeldusteni. Selle asemel planeerige oma uuring hoolikalt, koguge piisavalt andmeid ja tehke korralik analüüs, et tagada, et teie järeldused põhinevad kindlal tõendusmaterjalil.
Kokkuvõttes võib nullhüpoteesi testimine olla võimas vahend, kuid oluline on tulemusi hoolikalt tõlgendada ja vältida levinud väärarusaamu. Keskendudes mitte ainult statistilisele olulisusele, vaid ka tulemuste tegelikule tähtsusele, saate teha oma andmete põhjal teadlikumaid ja sisukamaid otsuseid.
Kokkuvõttes on nullhüpotees statistilise testimise põhielement, mis annab objektiivse lähtepunkti analüüsimiseks, kas täheldatud mõju on reaalne või tuleneb juhusest. Olulisuse taseme hoolika määramisega saate tasakaalustada I ja II tüübi vigade riski, tagades usaldusväärsemad tulemused.
Nullhüpoteesi rakendamine igapäevaste stsenaariumide puhul aitab teil näha selle praktilist väärtust, samas kui tavaliste väärarusaamade vältimine ja keskendumine nii statistilisele kui ka praktilisele olulisusele tagab, et teie järeldused on sisukad.
Nende mõistete mõistmine võimaldab teil teha andmetel põhinevaid otsuseid suurema kindlusega.
Loe ka: Kuidas kirjutada hüpoteesi
Suur mõju ja suurem nähtavus teie tööle
Nullhüpoteesi olulisuse mõistmine on kriitilise tähtsusega, kuid tulemuste tõhus edastamine võib teha kogu vahet. Mind the Graph annab teadlastele vahendid visuaalselt köitvate infograafiate ja diagrammide loomiseks, mis muudavad keerulised statistilised mõisted arusaadavamaks. Meie platvorm aitab teil jagada oma teadmisi selgelt ja mõjusalt, olgu need siis akadeemiliste ettekannete, uurimistööde või avalikkuse teavitamise jaoks. Alustage oma andmete muutmist visuaalideks juba täna.
Tellige meie uudiskiri
Eksklusiivne kvaliteetne sisu tõhusa visuaalse
teabevahetus teaduses.
Estonian 
English 
Chinese 
Czech 
Dutch 
French 
German 
Italian 
Indonesian 
Japanese 
Korean 
Polish 
Portuguese 
Russian 
Spanish 
Turkish 
Ukrainian 
Swedish 
Romanian 
Bulgarian 
Finnish 
Greek 
Hungarian 
Norwegian 
Danish 
Slovenian 
Lithuanian 
Latvian 
Slovak