Hipotēžu pārbaude: Hipotēžu hipotēzes: principi un metodes.

Hipotēžu pārbaude ir pamatinstruments, ko izmanto zinātniskos pētījumos, lai apstiprinātu vai noraidītu hipotēzes par populācijas parametriem, pamatojoties uz izlases datiem. Tā nodrošina strukturētu sistēmu hipotēzes statistiskās nozīmības novērtēšanai un secinājumu izdarīšanai par populācijas patieso raksturu. Hipotēžu pārbaudi plaši izmanto tādās jomās kā bioloģija, psiholoģija, ekonomika un inženierzinātnes. lai noteiktu jaunu ārstēšanas metožu efektivitāti, izpētītu attiecības starp mainīgajiem lielumiem un pieņemtu uz datiem balstītus lēmumus. Tomēr, neraugoties uz hipotēžu testēšanas nozīmīgumu, hipotēžu testēšana var būt sarežģīts temats, lai to izprastu un pareizi piemērotu.

Šajā rakstā mēs sniegsim ievadu hipotēžu pārbaudē, tostarp tās mērķi, testu veidus, veicamos soļus, biežāk pieļautās kļūdas un labāko praksi. Neatkarīgi no tā, vai esat iesācējs vai pieredzējis pētnieks, šis raksts kalpos kā vērtīgs ceļvedis, lai apgūtu hipotēžu testēšanu savā darbā.

Ievads hipotēžu pārbaudē

Hipotēzes pārbaude ir statistikas instruments, ko parasti izmanto pētniecībā, lai noteiktu, vai ir pietiekami daudz pierādījumu, lai apstiprinātu vai noraidītu hipotēzi. Tā ietver hipotēzes formulēšanu par populācijas parametru, datu vākšanu un datu analīzi, lai noteiktu hipotēzes patiesuma varbūtību. Tā ir būtiska zinātniskās metodes sastāvdaļa, un to izmanto visdažādākajās jomās.

Hipotēžu pārbaudes procesā parasti tiek izvirzītas divas hipotēzes: nulles hipotēze un alternatīvā hipotēze. Nulles hipotēze ir apgalvojums, ka starp diviem mainīgajiem lielumiem nav būtiskas atšķirības vai starp tiem nav saistības, savukārt alternatīvā hipotēze liecina par saistības vai atšķirības esamību. Pētnieki vāc datus un veic statistisko analīzi, lai noteiktu, vai nulles hipotēzi var noraidīt par labu alternatīvajai hipotēzei.

Hipotēžu pārbaude tiek izmantota, lai pieņemtu lēmumus, pamatojoties uz datiem, un ir svarīgi izprast šā procesa pamatā esošos pieņēmumus un ierobežojumus. Lai nodrošinātu rezultātu precizitāti un ticamību, ir būtiski izvēlēties atbilstošus statistiskos testus un izlases lielumu, un tas var būt spēcīgs instruments pētniekiem, lai apstiprinātu savas teorijas un pieņemtu uz pierādījumiem balstītus lēmumus.

Hipotēžu testu veidi

Hipotēžu pārbaudi var iedalīt divās kategorijās: vienas izlases hipotēžu pārbaude un divu izlases hipotēžu pārbaude. Aplūkosim tuvāk katru no šīm kategorijām:

Viena parauga hipotēžu pārbaudes

Vienas izlases hipotēzes pārbaudē pētnieks vāc datus no vienas populācijas un salīdzina tos ar zināmu vērtību vai hipotēzi. Nulles hipotēze parasti paredz, ka starp populācijas vidējiem rādītājiem un zināmo vērtību vai hipotēzi nav būtiskas atšķirības. Tad pētnieks veic statistisko testu, lai noteiktu, vai novērotā atšķirība ir statistiski nozīmīga. Daži piemēri vienas izlases hipotēzes pārbaudei ir šādi:

Viena parauga t-tests: Šo testu izmanto, lai noteiktu, vai izlases vidējais lielums būtiski atšķiras no hipotētiskā populācijas vidējā lieluma.

Viena parauga z-tests: Šo testu izmanto, lai noteiktu, vai izlases vidējais lielums būtiski atšķiras no hipotētiskā populācijas vidējā lieluma, ja ir zināma populācijas standartnovirze.

Divu paraugu hipotēžu pārbaudes

Divu izlases hipotēžu pārbaudē pētnieks vāc datus no divām dažādām populācijām un salīdzina tos savā starpā. Nulles hipotēze parasti paredz, ka starp abām populācijām nav būtiskas atšķirības, un pētnieks veic statistisko testu, lai noteiktu, vai novērotā atšķirība ir statistiski nozīmīga. Daži divu izlases hipotēžu testu piemēri ir šādi:

Neatkarīgu paraugu t-tests: Šo testu izmanto, lai salīdzinātu divu neatkarīgu paraugu vidējos lielumus un noteiktu, vai tie būtiski atšķiras viens no otra.

Pāru paraugu t-tests: Šo testu izmanto, lai salīdzinātu divu radniecīgu izlasju vidējos rādītājus, piemēram, vienas un tās pašas pētāmo personu grupas pirmstesta un pēcpārbaudes rezultātus.

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

Kopumā vienas izlases hipotēžu testus izmanto, lai pārbaudītu hipotēzes par vienu populāciju, bet divu izlases hipotēžu testus izmanto, lai salīdzinātu divas populācijas. Piemērotais tests ir atkarīgs no datu veida un pētāmā jautājuma.

Hipotēžu pārbaudes posmi

Hipotēzes pārbaude ietver virkni darbību, kas palīdz pētniekiem noteikt, vai ir pietiekami daudz pierādījumu, lai hipotēzi apstiprinātu vai noraidītu. Šos soļus kopumā var iedalīt četrās kategorijās:

Hipotēzes formulēšana

Pirmais hipotēžu pārbaudes solis ir formulēt nulles hipotēzi un alternatīvo hipotēzi. Nulles hipotēze parasti paredz, ka starp diviem mainīgajiem nav būtiskas atšķirības, savukārt alternatīvā hipotēze liecina, ka pastāv sakarība vai atšķirība. Pirms datu vākšanas ir svarīgi formulēt skaidras un pārbaudāmas hipotēzes.

Datu vākšana

Otrais solis ir savākt attiecīgus datus, kurus var izmantot hipotēžu pārbaudei. Datu vākšanas process ir rūpīgi jāizstrādā, lai nodrošinātu, ka izlase ir reprezentatīva attiecībā uz interesējošo populāciju. Izlases lielumam jābūt pietiekami lielam, lai iegūtu statistiski pamatotus rezultātus.

Datu analīze

Trešais solis ir datu analīze, izmantojot atbilstošus statistiskos testus. Testa izvēle ir atkarīga no datu rakstura un pētāmā jautājuma. Statistiskās analīzes rezultāti sniegs informāciju par to, vai nulles hipotēzi var noraidīt par labu alternatīvajai hipotēzei.

Rezultātu interpretēšana

Pēdējais solis ir interpretēt statistiskās analīzes rezultātus. Pētniekam jānosaka, vai rezultāti ir statistiski nozīmīgi un vai tie apstiprina vai noraida hipotēzi. Pētniekam jāņem vērā arī pētījuma ierobežojumi un rezultātu iespējamās sekas.

Biežāk sastopamās kļūdas hipotēžu pārbaudē

Hipotēzes pārbaude ir statistikas metode, ko izmanto, lai noteiktu, vai ir pietiekami daudz pierādījumu, lai apstiprinātu vai noraidītu konkrētu hipotēzi par populācijas parametru, pamatojoties uz datu izlasi. Hipotēžu pārbaudē var rasties divu veidu kļūdas:

I tipa kļūda: Tas notiek, ja pētnieks noraida nulles hipotēzi, lai gan tā ir patiesa. I tipa kļūdu sauc arī par viltus pozitīvu rezultātu.

II tipa kļūda: Tas notiek tad, ja pētniekam neizdodas noraidīt nulles hipotēzi, lai gan tā ir nepatiesa. II tipa kļūdu sauc arī par viltus negatīvu kļūdu.

Lai mazinātu šīs kļūdas, ir svarīgi rūpīgi izstrādāt un veikt pētījumu, izvēlēties atbilstošus statistiskos testus un pareizi interpretēt rezultātus. Pētniekiem arī jāapzinās sava pētījuma ierobežojumi un, izdarot secinājumus, jāņem vērā iespējamie kļūdu avoti.

Nulles un alternatīvās hipotēzes

Hipotēžu pārbaudē ir divu veidu hipotēzes: nulles hipotēze un alternatīvā hipotēze.

Nulles hipotēze

Nulles hipotēze (H0) ir apgalvojums, kas paredz, ka starp diviem mainīgajiem nav būtiskas atšķirības vai saistības. Tā ir noklusējuma hipotēze, kas tiek uzskatīta par patiesu, kamēr nav pietiekamu pierādījumu, lai to noraidītu. Nulles hipotēzi bieži raksta kā apgalvojumu par vienlīdzību, piemēram, "A grupas vidējais rādītājs ir vienāds ar B grupas vidējo rādītāju".

Alternatīvā hipotēze

Alternatīvā hipotēze (Ha) ir apgalvojums, kas liecina, ka starp diviem mainīgajiem pastāv būtiska atšķirība vai saistība. Tā ir hipotēze, kuru pētnieks ir ieinteresēts pārbaudīt. Alternatīvo hipotēzi bieži raksta kā apgalvojumu par nevienlīdzību, piemēram, "A grupas vidējais lielums nav vienāds ar B grupas vidējo lielumu".

Nulles un alternatīvā hipotēze ir savstarpēji papildinošas un savstarpēji izslēdzošas. Ja nulles hipotēze tiek noraidīta, tiek pieņemta alternatīvā hipotēze. Ja nulles hipotēzi nevar noraidīt, alternatīvā hipotēze netiek apstiprināta.

Ir svarīgi atzīmēt, ka nulles hipotēze ne vienmēr ir patiesa. Tas ir vienkārši apgalvojums, kas paredz, ka starp pētāmajiem mainīgajiem nav būtiskas atšķirības vai saistības. Hipotēžu pārbaudes mērķis ir noteikt, vai ir pietiekami pierādījumi, lai noraidītu nulles hipotēzi par labu alternatīvajai hipotēzei.

Nozīmīguma līmenis un P vērtība

Hipotēžu pārbaudē nozīmīguma līmenis (alfa) ir I tipa kļūdas varbūtība, proti, nulles hipotēzes noraidīšana, ja tā patiesībā ir patiesa. Zinātniskajā pētniecībā visbiežāk izmantotais nozīmīguma līmenis ir 0,05, kas nozīmē, ka pastāv 5% iespēja pieļaut I tipa kļūdu.

P vērtība ir statistisks rādītājs, kas norāda novēroto rezultātu vai vēl ekstrēmāku rezultātu iegūšanas varbūtību, ja nulles hipotēze ir patiesa. Tas ir pierādījumu spēka mērs pret nulles hipotēzi. Neliela p vērtība (parasti mazāka par izvēlēto nozīmīguma līmeni 0,05) liecina, ka ir spēcīgi pierādījumi pret nulles hipotēzi, savukārt liela p vērtība liecina, ka nav pietiekami daudz pierādījumu, lai noraidītu nulles hipotēzi.

Ja p vērtība ir mazāka par nozīmīguma līmeni (p alfa), tad nulles hipotēze netiek noraidīta un alternatīvā hipotēze netiek apstiprināta.

Ja vēlaties viegli saprotamu kopsavilkumu par nozīmīguma līmeni, to atradīsiet šajā rakstā: Viegli saprotams kopsavilkums par nozīmīguma līmeni.

Ir svarīgi atzīmēt, ka statistiskā nozīmība ne vienmēr nozīmē praktisko nozīmīgumu vai svarīgumu. Neliela atšķirība vai saistība starp mainīgajiem var būt statistiski nozīmīga, bet var nebūt praktiski nozīmīga. Turklāt statistiskā nozīmība cita starpā ir atkarīga no izlases lieluma un efekta lieluma, un tā jāinterpretē pētījuma plāna un pētījuma jautājuma kontekstā.

Jaudas analīze hipotēžu pārbaudei

Jaudas analīze ir statistikas metode, ko izmanto hipotēžu pārbaudē, lai noteiktu izlases lielumu, kas nepieciešams, lai ar noteiktu ticamības pakāpi atklātu konkrētu ietekmes lielumu. Statistiskā testa jauda ir varbūtība pareizi noraidīt nulles hipotēzi, ja tā ir nepatiesa, vai varbūtība izvairīties no II tipa kļūdas.

Jaudas analīze ir svarīga, jo tā palīdz pētniekiem noteikt atbilstošu izlases lielumu, kas nepieciešams, lai sasniegtu vēlamo jaudas līmeni. Pētījumā ar mazu jaudu var neizdoties atklāt patieso ietekmi, kas noved pie II tipa kļūdas, savukārt pētījumā ar lielu jaudu ir lielāka iespēja atklāt patieso ietekmi, kas ļauj iegūt precīzākus un ticamākus rezultātus.

Lai veiktu jaudas analīzi, pētniekiem ir jānorāda vēlamais jaudas līmenis, nozīmīguma līmenis, ietekmes lielums un izlases lielums. Efekta lielums ir pētāmo mainīgo lieluma starpības vai sakarības lieluma mērs, un to parasti aprēķina, pamatojoties uz iepriekšējiem pētījumiem vai izmēģinājuma pētījumiem. Pēc tam, veicot ietekmes analīzi, var noteikt vajadzīgo izlases lielumu, lai sasniegtu vēlamo ietekmes līmeni.

Jaudas analīzi var izmantot arī retrospektīvi, lai noteiktu pabeigta pētījuma jaudu, pamatojoties uz izlases lielumu, efekta lielumu un nozīmīguma līmeni. Tas var palīdzēt pētniekiem novērtēt savu secinājumu spēku un noteikt, vai ir nepieciešami papildu pētījumi.

Kopumā jaudas analīze ir svarīgs hipotēžu testēšanas instruments, jo palīdz pētniekiem izstrādāt pētījumus, kas ir pietiekami jaudīgi, lai noteiktu patieso ietekmi un izvairītos no II tipa kļūdām.

Bajesa hipotēžu pārbaude

Bejas hipotēžu pārbaude ir statistikas metode, kas ļauj pētniekiem novērtēt pierādījumus par un pret konkurējošām hipotēzēm, pamatojoties uz novēroto datu varbūtību katras hipotēzes gadījumā, kā arī katras hipotēzes iepriekšējo varbūtību. Atšķirībā no klasiskās hipotēžu testēšanas, kas koncentrējas uz nulles hipotēžu noraidīšanu, pamatojoties uz p-vērtībām, Bejas hipotēžu testēšana nodrošina niansētāku un informatīvāku pieeju hipotēžu testēšanai, ļaujot pētniekiem kvantitatīvi noteikt pierādījumu spēku par un pret katru hipotēzi.

Bajesa hipotēžu pārbaudē pētnieki sāk ar iepriekšēju varbūtības sadalījumu katrai hipotēzei, pamatojoties uz esošajām zināšanām vai uzskatiem. Pēc tam viņi atjaunina iepriekšējo varbūtības sadalījumu, pamatojoties uz novēroto datu varbūtību katrai hipotēzei, izmantojot Bejas teorēmu. Rezultātā iegūtais posteriorais varbūtības sadalījums atspoguļo katras hipotēzes varbūtību, ņemot vērā novērotos datus.

Vienas hipotēzes pierādījumu stiprumu salīdzinājumā ar citu hipotēzi var kvantitatīvi noteikt, aprēķinot Bajesa koeficientu, kas ir novēroto datu varbūtības attiecība starp vienu hipotēzi un citu hipotēzi, kas svērta ar to iepriekšējām varbūtībām. Bajesa koeficients, kas lielāks par 1, norāda uz pierādījumiem par labu vienai hipotēzei, bet Bajesa koeficients, kas mazāks par 1, norāda uz pierādījumiem par labu otrai hipotēzei.

Bejas hipotēžu pārbaudei ir vairākas priekšrocības salīdzinājumā ar klasisko hipotēžu pārbaudi. Pirmkārt, tā ļauj pētniekiem atjaunināt savus iepriekšējos uzskatus, pamatojoties uz novērotajiem datiem, kas var novest pie precīzākiem un uzticamākiem secinājumiem. Otrkārt, tā nodrošina informatīvāku pierādījumu mērījumu nekā p-vērtības, kas tikai norāda, vai novērotie dati ir statistiski nozīmīgi iepriekš noteiktā līmenī. Visbeidzot, tā var pielāgot sarežģītus modeļus ar vairākiem parametriem un hipotēzēm, kurus var būt grūti analizēt, izmantojot klasiskās metodes.

Kopumā Bejas hipotēžu pārbaude ir spēcīga un elastīga statistikas metode, kas var palīdzēt pētniekiem pieņemt pamatotākus lēmumus un izdarīt precīzākus secinājumus par iegūtajiem datiem.

Izveidojiet zinātniski precīzu infografiku dažu minūšu laikā

Mind the Graph platforma ir jaudīgs rīks, kas palīdz zinātniekiem viegli izveidot zinātniski precīzu infografiku. Pateicoties intuitīvajam interfeisam, pielāgojamām veidnēm un plašai zinātnisko ilustrāciju un ikonu bibliotēkai, Mind the Graph ļauj pētniekiem viegli izveidot profesionāla izskata grafikas, kas efektīvi informē plašāku auditoriju par viņu atklājumiem.