Nulles hipotēzes nozīmīgums ir statistikas testēšanas pamatjēdziens, kas palīdz pētniekiem noteikt, vai viņu dati apstiprina konkrētu apgalvojumu vai novērojumu. Šajā rakstā aplūkots nulles hipotēzes nozīmīguma jēdziens, tā pielietojums pētniecībā un nozīme uz datiem balstītu lēmumu pieņemšanā.
Visvienkāršākā formā nulles hipotēze liecina, ka starp pārbaudāmajiem mainīgajiem lielumiem nav nozīmīgas ietekmes vai saistības. Citiem vārdiem sakot, tā pieņem, ka jebkuras atšķirības, ko novērojat datos, ir nejaušas nejaušības, nevis reālas ietekmes rezultāts.
Nulles hipotēzes nozīme ir tās objektivitāte. Bet apstāsimies pie tā, jo pārāk liela barošana sākumā jūs mulsinās. Uzzināsim par nulles hipotēzes nozīmīgums no nulles!
Izpratne par nulles hipotēzes nozīmi pētniecībā
Nulles hipotēze ir galvenais, lai izprastu nulles hipotēzes nozīmīgumu, jo tā ir pieņēmums, ka statistiskajā testēšanā nav ietekmes vai saistības starp mainīgajiem. Citiem vārdiem sakot, tas nozīmē, ka neatkarīgi no tā, ko testējat - vai tas būtu jauns medikaments, mācību metode vai kāda cita iejaukšanās -, tai nav ietekmes salīdzinājumā ar standarta vai bāzes scenāriju.
Nulles hipotēzes mērķis ir nodrošināt sākumpunktu analīzei, kad jūs pieņemat, ka nav izmaiņu vai atšķirību.
Par nulles hipotēzi var domāt kā par noklusējuma pozīciju, kuru jūs mēģināt atspēkot vai noraidīt. Tā vietā, lai tieši pieņemtu, ka jūsu eksperimentam būs ietekme, jūs vispirms uzskatāt, ka nekas nav mainījies.
Tas palīdz jums pieiet situācijai objektīvi un neļauj izdarīt secinājumus bez pierādījumiem. Sākot ar pieņēmumu, ka "ietekmes nav", jūs varat stingri pārbaudīt savu ideju, izmantojot datus, un tikai tad, ja pierādījumi ir pietiekami spēcīgi, jūs varat noraidīt nulles hipotēzi un apgalvot, ka ir noticis kaut kas būtisks.
Loma zinātniskajos eksperimentos
Nulles hipotēzei ir izšķiroša nozīme zinātniskās izpētes procesā. Tā rada skaidru pamatu eksperimentiem un datu analīzei. Veicot eksperimentu, mērķis parasti ir noskaidrot, vai konkrēts mainīgais ietekmē citu mainīgo.
Piemēram, jūs, iespējams, vēlaties uzzināt, vai jaunas zāles mazina simptomus efektīvāk nekā placebo. Šajā gadījumā nulles hipotēze apgalvotu, ka zāļu iedarbība nav labāka nekā placebo, un jūsu uzdevums ir apkopot datus, kas šo ideju vai nu apstiprina, vai arī apšauba.
Izvirzot nulles hipotēzi, jūs ieviešat eksperimentā arī "falsificējamības" jēdzienu. Falsificējamība nozīmē, ka jūsu hipotēzi var pārbaudīt un, iespējams, pierādīt, ka tā ir nepareiza. Tas ir svarīgi, jo nodrošina, ka jūsu zinātnisko apgalvojumu pamatā ir izmērāmi dati, nevis pieņēmumi vai minējumi.
Nulles hipotēzes piemēri
1. piemērs: jauna uztura plāna testēšana
Iedomājieties, ka testējat jaunu diētas plānu, lai noskaidrotu, vai tas palīdz cilvēkiem zaudēt svaru salīdzinājumā ar parasto diētu. Jūsu nulles hipotēze būtu šāda: "Jaunā diēta neietekmē svara samazināšanos, salīdzinot ar parasto diētu." Tas nozīmē, ka jūs sākat ar pieņēmumu, ka jaunā diēta nav efektīvāka par to, ko cilvēki jau ēd.
Kad jums ir šī nulles hipotēze, varat vākt datus, izveidojot divas cilvēku grupas - vienu, kas ievēro jauno diētu, un otru, kas ievēro savu parasto diētu. Ja pēc datu analīzes konstatēsiet, ka grupa, kas ievēro jauno diētu, zaudē ievērojami vairāk svara nekā kontroles grupa, jūs varat noraidīt nulles hipotēzi. Tas liecinātu, ka jaunajam diētas plānam ir pozitīva ietekme.
2. piemērs: pētījums par miega ietekmi uz testa rezultātiem
Citā gadījumā jūs, iespējams, vēlaties izpētīt, vai vairāk miega uzlabo skolēnu pārbaudes rezultātu. Jūsu nulles hipotēze būtu šāda: "Nav nekādas saistības starp miega daudzumu un skolēnu testa rezultātiem." Nulles hipotēze: "Nav nekādas saistības starp miega daudzumu un skolēnu testa rezultātiem." Citiem vārdiem sakot, jūs pieņemat, ka tas, cik daudz skolēni guļ, neietekmē viņu sniegumu pārbaudes darbos.
Pēc tam jūs varētu vākt datus par skolēnu miega paradumiem un viņu testa rezultātiem. Ja jūs atklāsiet, ka skolēni, kuri vairāk guļ, pastāvīgi uzrāda labākus rezultātus, jūs varētu noraidīt nulles hipotēzi un secināt, ka vairāk miega patiešām uzlabo mācību rezultātus.
Tomēr, ja jūsu dati neuzrāda būtiskas atšķirības starp labi atpūtušamies skolēniem un tiem, kuri guļ mazāk, nulles hipotēzi noraidīt neizdosies, kas nozīmē, ka nav pierādījumu, kas liecinātu, ka miegs būtiski ietekmē pārbaudes rezultātus.
Abos piemēros nulles hipotēze kalpo par pamatu testēšanai un palīdz jums novērtēt, vai savāktie dati sniedz pietiekamus pierādījumus, lai izdarītu jēgpilnus secinājumus.
Saistīts raksts: Definēt hipotēzi: Atklājiet pirmo soli zinātniskajā pētniecībā.
Nulles hipotēzes nozīmīguma nozīme testēšanā
Nulles hipotēzes mērķis
Nulles hipotēzes nozīmīguma jēdziens ir pētniecības pamatā, nodrošinot neitrālu sākumpunktu, lai objektīvi novērtētu zinātniskos apgalvojumus. Tās mērķis ir nodrošināt neitrālu sākumpunktu, palīdzot pārbaudīt, vai eksperimenta rezultāti ir nejaušības vai reālas ietekmes rezultāts.
Veicot pētījumus, bieži vien prātā ir kāda teorija vai prognoze - kaut kas, ko cerat pierādīt. Tomēr nulles hipotēze paredz, ka nav nekādas ietekmes vai saistības. Piemēram, ja pārbaudāt, vai jauna zāles uzlabo pacientu atveseļošanos, nulles hipotēze apgalvotu, ka zālēm nav ietekmes salīdzinājumā ar placebo.
Šis pieņēmums ir ļoti svarīgs, jo tas nodrošina analīzes objektivitāti. Sākot ar pieņēmumu, ka nekas nav mainījies vai uzlabojies, jūs nodrošināsiet, ka visi secinājumi ir balstīti uz pamatotiem pierādījumiem, nevis uz personīgiem uzskatiem vai cerībām.
Tas palīdz jums saglabāt objektīvu pieeju, neļaujot izdarīt pārsteidzīgus secinājumus tikai tāpēc, ka vēlaties, lai jūsu hipotēze būtu patiesa.
Turklāt nulles hipotēze ir standarts, pēc kura var novērtēt iegūtos rezultātus. Bez tās jums nebūtu skaidras bāzes līnijas, ar kuru salīdzināt rezultātus, tāpēc būtu grūti noteikt, vai dati patiešām apstiprina jūsu teoriju.
Tāpēc katrā eksperimentā nulles hipotēze darbojas kā aizsargmehānisms, kas nodrošina, ka jūsu secinājumi ir pamatoti ar datiem, nevis pieņēmumiem.
Loma hipotēžu pārbaudē
Hipotēzes pārbaude ir saistīta ar nulles hipotēzes nozīmīgumu, novērtējot, vai novērotie rezultāti ir nozīmīgi vai tikai nejaušas variācijas rezultāts. Šeit nulles hipotēze kļūst ļoti svarīga. Sākumā jāizvirza divas hipotēzes: nulles hipotēze (kas pieņem, ka ietekmes nav) un alternatīvā hipotēze (kas pieņem, ka ietekme vai saistība pastāv).
Hipotēzes pārbaudes process parasti ietver datu vākšanu un to analīzi, lai noskaidrotu, kuru hipotēzi dati apstiprina. Vispirms pieņem, ka nulles hipotēze ir patiesa. Pēc tam veiciet eksperimentu un vācat datus, lai pārbaudītu šo pieņēmumu.
Pēc tam izmantojiet statistikas metodes, lai analizētu datus, piemēram, aprēķinātu p-vērtības vai ticamības intervālus. Šīs metodes palīdz novērtēt varbūtību, ka novērotie rezultāti radušies nejaušības dēļ.
Ja dati liecina, ka novērotie rezultāti ir ļoti maz ticami nulles hipotēzes gadījumā (parasti to nosaka p vērtība, kas ir mazāka par noteiktu robežvērtību, piemēram, 0,05), jūs noraidāt nulles hipotēzi.
Tas nebūt nenozīmē, ka alternatīvā hipotēze ir absolūti patiesa, taču tas liecina, ka ir pietiekami daudz pierādījumu, lai to atbalstītu salīdzinājumā ar nulles hipotēzi.
No otras puses, ja dati nesniedz pietiekami spēcīgus pierādījumus, lai noraidītu nulles hipotēzi, jūs to "nenoraidāt". Tas nozīmē, ka jums nav pietiekamu pierādījumu, lai apgalvotu, ka pastāv būtiska ietekme vai saistība, tāpēc nulles hipotēze paliek spēkā.
Nulles hipotēzes pārbaude ir būtiska, jo tā ļauj pieņemt pamatotus lēmumus par rezultātu nozīmīgumu. Tā palīdz izvairīties no kļūdaini pozitīviem secinājumiem, kad jūs varētu kļūdaini secināt, ka sakarība pastāv, lai gan tā nepastāv.
Faktori, kas ietekmē nulles hipotēzes pārbaudi
Būtiskuma līmenis, ko bieži apzīmē ar simbolu α (alfa), ir galvenais faktors hipotēžu pārbaudē. Tas ir slieksnis, ko jūs nosakāt, lai noteiktu, vai jūsu eksperimenta rezultāti ir statistiski nozīmīgi, t. i., vai novērotais efekts, iespējams, ir reāls vai vienkārši nejaušības rezultāts.
Parasti par nozīmīguma līmeni izvēlas 0,05 (vai 5%). Tas nozīmē, ka esat gatavs pieņemt 5% iespēju, ka rezultāti ir nejaušas variācijas, nevis patiesas ietekmes rezultāts.
Domājiet par nozīmīguma līmeni kā par robežvērtību. Ja p-vērtība, kas mēra varbūtību novērot efektu, ja nulles hipotēze ir patiesa, ir mazāka par nozīmīguma līmeni, jūs noraidāt nulles hipotēzi. Tas liecina, ka ir pietiekami daudz pierādījumu, lai secinātu, ka reāla ietekme vai saistība pastāv. No otras puses, ja p vērtība ir lielāka par nozīmīguma līmeni, nulles hipotēzi noraidīt neizdodas, kas norāda, ka dati nesniedz pietiekami spēcīgus pierādījumus, lai apstiprinātu būtisku secinājumu.
Izvēlētais nozīmīguma līmenis ietekmē to, cik stingra ir jūsu testēšana. Zemāks nozīmīguma līmenis (piemēram, 0,01 vai 1%) nozīmē, ka esat piesardzīgāks, noraidot nulles hipotēzi, bet tas arī samazina varbūtību, ka tiks iegūti nozīmīgi rezultāti.
Augstāks nozīmīguma līmenis (piemēram, 0,10 vai 10%) palielina izredzes iegūt nozīmīgus rezultātus, bet palielina varbūtību, ka nulles hipotēzi var nepatiesi noraidīt. Tāpēc nozīmīguma līmeņa izvēle ir svarīga, un tai jāatspoguļo jūsu pētījuma konteksts.
I un II tipa kļūdas
Hipotēžu pārbaudē var rasties divu veidu kļūdas: I tipa un II tipa kļūdas. Šīs kļūdas ir tieši saistītas ar testa rezultātu un nozīmīguma līmeņa izvēli.
I tipa kļūda
I tipa kļūda rodas tad, ja nulles hipotēzi noraida, lai gan tā patiesībā ir patiesa. Citiem vārdiem sakot, jūs secināt, ka ietekme vai saistība pastāv, lai gan patiesībā tās nav.
To sauc arī par "viltus pozitīvu rezultātu", jo tiek atklāts kaut kas, kā patiesībā nav.
Noteiktais nozīmīguma līmenis (α) ir I tipa kļūdas varbūtība. Piemēram, ja jūsu nozīmīguma līmenis ir 0,05, pastāv 5% varbūtība, ka jūs kļūdaini noraidīsiet nulles hipotēzi, ja tā ir patiesa.
I tipa kļūdas sekas var būt nopietnas, īpaši tādās jomās kā medicīna vai farmācija. Ja tiek testēts jauns medikaments un rodas I tipa kļūda, pētnieki var uzskatīt, ka medikaments ir efektīvs, lai gan tas tā nav, kas var radīt kaitīgas sekas.
Lai samazinātu I tipa kļūdas risku, varat izvēlēties zemāku nozīmīguma līmeni. Tomēr pārāk liela piesardzība, pārāk pazeminot nozīmīguma līmeni, var radīt arī trūkumus, jo tā var apgrūtināt reālās ietekmes atklāšanu (kas izraisa cita veida kļūdu - II tipa kļūdu).
II tipa kļūda
II tipa kļūda rodas tad, ja jums neizdodas noraidīt nulles hipotēzi, ja tā patiesībā ir nepatiesa. Vienkāršāk sakot, tas nozīmē, ka jūs nesaskatāt reālu ietekmi vai sakarību, kas patiešām eksistē. To sauc par "viltus negatīvu", jo jūs neatklājat kaut ko, kas patiesībā pastāv.
II tipa kļūdas varbūtību apzīmē ar simbolu β (beta). Atšķirībā no nozīmīguma līmeņa, ko iestatāt pirms testēšanas, β ietekmē tādi faktori kā izlases lielums, efekta lielums un nozīmīguma līmenis.
Lielāka izlase samazina II tipa kļūdas iespējamību, jo tā sniedz vairāk datu, tādējādi ļaujot vieglāk noteikt reālo ietekmi. Līdzīgi arī lielākus ietekmes lielumus (spēcīgākas sakarības) ir vieglāk noteikt, un tas samazina II tipa kļūdas iespējamību.
II tipa kļūdas var būt tikpat problemātiskas kā I tipa kļūdas, jo īpaši, ja likmes ir augstas.
Piemēram, ja pārbaudāt, vai jauna ārstēšana ir efektīva, un pieļaujat II tipa kļūdu, jūs varat secināt, ka ārstēšanai nav ietekmes, lai gan patiesībā tā ir efektīva, tādējādi liedzot pacientiem saņemt potenciāli labvēlīgu terapiju.
Ir svarīgi līdzsvarot abu veidu kļūdu risku. Ja pārāk lielu uzmanību pievēršat I tipa kļūdu novēršanai, nosakot ļoti zemu nozīmīguma līmeni, jūs paaugstināt II tipa kļūdu risku, izlaižot patiesos secinājumus. No otras puses, ja cenšaties izvairīties no II tipa kļūdām, nosakot augstāku nozīmīguma līmeni, jūs palielināt iespēju pieļaut I tipa kļūdu. Tāpēc ļoti svarīga ir rūpīga plānošana un pētījuma konteksta apsvēršana.
Lasiet arī: Hipotēžu pārbaude: Hipotēžu hipotēzes: principi un metodes.
Nulles hipotēzes nozīmīguma lietojumi reālajā dzīvē
Ikdienas piemēri
Nulles hipotēzes jēdziens attiecas ne tikai uz sarežģītiem zinātniskiem pētījumiem, bet arī uz daudziem ikdienas dzīves scenārijiem. Lai palīdzētu jums to labāk izprast, aplūkosim divus vienkāršus, saprotamus piemērus, kuros tiek izmantota nulles hipotēze.
1. piemērs: jauna treniņu plāna testēšana
Iedomājieties, ka esat nonācis pie jauna treniņu plāna, kas apgalvo, ka tas palīdzēs jums zaudēt vairāk svara, salīdzinot ar pašreizējo rutīnas. Šajā gadījumā nulles hipotēze būtu, ka jaunais treniņu plāns būtiski nepalielina jūsu svara zudumu, salīdzinot ar pašreizējo režīmu. Citiem vārdiem sakot, jūs sākat ar pieņēmumu, ka jaunais plāns nepalīdzēs jums zaudēt vairāk svara.
Pēc tam jūs varētu to pārbaudīt, ievērojot abus treniņu plānus noteiktā laika posmā, sekojot svara zudumam katrā no tiem. Ja, apkopojot pietiekami daudz datu, jūs konstatēsiet, ka, izmantojot jauno plānu, jūs zaudējat ievērojami vairāk svara, jūs varētu noraidīt nulles hipotēzi, secinot, ka jaunais plāns ir efektīvs.
No otras puses, ja jūsu svara zuduma rezultāti ir līdzīgi, nulles hipotēzi noraidīt neizdosies, kas nozīmē, ka jaunais plāns nav devis nekādu papildu labumu.
2. piemērs: miega lietotnes efektivitātes novērtēšana
Pieņemsim, ka lejupielādējat miega aplikāciju, kas apgalvo, ka tā palīdzēs uzlabot miega kvalitāti. Jūs vēlaties pārbaudīt, vai šīs lietotnes lietošana patiešām uzlabo miegu. Jūsu nulles hipotēze būtu, ka lietotne neietekmē miega kvalitāti.
Lai to pārbaudītu, varat nedēļu sekot līdzi saviem miega paradumiem, neizmantojot lietotni, un pēc tam vēl nedēļu, izmantojot lietotni. Ja konstatēsiet, ka pēc lietotnes lietošanas jūsu miegs ir ievērojami uzlabojies, piemēram, esat iemidzis ātrāk vai retāk pamodies, jūs varētu noraidīt nulles hipotēzi. Tas liecinātu, ka lietotne patiešām uzlabo jūsu miegu. Bet, ja dati neuzrāda nekādu ievērojamu atšķirību, jums neizdosies noraidīt nulles hipotēzi, kas nozīmē, ka lietotnei, visticamāk, nav nekādas izmērāmas ietekmes.
Biežāk sastopamie maldīgie priekšstati par nulles hipotēzes nozīmīgumu
Nulles hipotēzes nozīmīguma interpretēšana var būt sarežģīta, jo pastāv tādi izplatīti kļūdaini priekšstati kā statistiskā nozīmīguma pielīdzināšana praktiskai nozīmei.
Biežāk sastopamie maldīgie priekšstati
Viens no izplatītākajiem maldīgajiem priekšstatiem ir, ka, ja nulles hipotēzi neizdodas noraidīt, tas nozīmē, ka nulles hipotēze noteikti ir patiesa. Tas tā nav. Nulles hipotēzes nenoraidīšana vienkārši nozīmē, ka jums nav pietiekami daudz pierādījumu, lai apstiprinātu alternatīvo hipotēzi.
Tas nepierāda, ka nulles hipotēze ir pareiza, bet gan to, ka savāktie dati nesniedz pietiekamu atbalstu citam secinājumam.
Vēl viens pārpratums ir uzskatīt, ka nulles hipotēzes noraidīšana automātiski nozīmē, ka iegūtie rezultāti ir svarīgi vai vērtīgi. Statistiskā nozīmība nozīmē tikai to, ka novērotā ietekme ir maz ticama nejaušības dēļ, pamatojoties uz jūsu savāktajiem datiem. Tas ne vienmēr nozīmē, ka efekts ir liels vai praktiski nozīmīgs.
Piemēram, jūs varat atrast statistiski nozīmīgu rezultātu, kas liecina par nelielu ietekmi, kurai reālajā dzīvē ir maza ietekme.
Kļūdu novēršana
Lai izvairītos no šīm kļūdām, ir svarīgi atcerēties, ka statistiskā nozīmība ir tikai viena no puzles daļām. Jāņem vērā arī praktiskais nozīmīgums, kas nosaka, vai novērotais efekts ir pietiekami liels, lai tam būtu nozīme reālajā pasaulē.
Piemēram, pat tad, ja jauna mācību metode nodrošina nelielu uzlabojumu testa rezultātos, tas var nebūt pietiekami nozīmīgs, lai pamatotu visas mācību programmas maiņu.
Vēl viens svarīgs padoms ir pārliecināties, ka nepaļaujaties tikai uz p-vērtībām. P-vērtības var palīdzēt jums izlemt, vai nulles hipotēzi noraidīt vai nenoraidīt, bet tās jums neatspoguļo visu informāciju.
Ļoti svarīgi ir aplūkot arī ietekmes lielumu un ticamības intervālus ap iegūtajiem rezultātiem. Tie sniedz skaidrāku priekšstatu par to, cik ticami ir jūsu iegūtie rezultāti.
Visbeidzot, izvairieties no kārdinājuma manipulēt ar datiem vai turpināt testēšanu, līdz atrodat nozīmīgu rezultātu. Šāda prakse, kas pazīstama kā "p-hacking", var novest pie kļūdainiem secinājumiem. Tā vietā rūpīgi izplānojiet savu pētījumu, savāciet pietiekami daudz datu un veiciet pienācīgu analīzi, lai pārliecinātos, ka jūsu secinājumi ir pamatoti ar drošiem pierādījumiem.
Kopsavilkumā, lai gan nulles hipotēzes pārbaude var būt spēcīgs instruments, ir svarīgi rūpīgi interpretēt rezultātus un izvairīties no bieži sastopamajiem maldīgajiem priekšstatiem. Koncentrējoties ne tikai uz statistisko nozīmīgumu, bet arī uz iegūto rezultātu nozīmi reālajā dzīvē, jūs pieņemsiet uz datiem balstītus un jēgpilnākus lēmumus.
Nulles hipotēze kalpo par statistikas testēšanas pamatelementu, nodrošinot objektīvu sākumpunktu, lai analizētu, vai novērotā ietekme ir reāla vai nejauša. Rūpīgi nosakot nozīmīguma līmeni, var līdzsvarot I un II tipa kļūdu risku, nodrošinot ticamākus rezultātus.
Nulles hipotēzes piemērošana ikdienas scenārijos palīdzēs jums saskatīt tās praktisko vērtību, savukārt, izvairoties no izplatītiem kļūdainiem priekšstatiem un pievēršot uzmanību gan statistiskajai, gan praktiskajai nozīmībai, tiks nodrošināts, ka jūsu secinājumi ir jēgpilni.
Izpratne par šiem jēdzieniem ļauj ar lielāku pārliecību pieņemt uz datiem balstītus lēmumus.
Lasiet arī: Kā rakstīt hipotēzi
Augsta ietekme un lielāka jūsu darba atpazīstamība
Izpratne par nulles hipotēzes nozīmīgumu ir ļoti svarīga, taču efektīva rezultātu paziņošana var būt ļoti svarīga. Mind the Graph sniedz pētniekiem rīkus, ar kuriem var izveidot vizuāli saistošas infografikas un diagrammas, padarot sarežģītus statistikas jēdzienus vieglāk saprotamus. Neatkarīgi no tā, vai mūsu platforma paredzēta akadēmiskām prezentācijām, pētnieciskajiem darbiem vai sabiedrības informēšanai, tā palīdz jums dalīties ar savām atziņām, nodrošinot skaidrību un ietekmi. Sāciet pārveidot savus datus vizuālos attēlos jau šodien.
Abonēt mūsu biļetenu
Ekskluzīvs augstas kvalitātes saturs par efektīvu vizuālo
komunikācija zinātnē.
Latvian 
English 
Chinese 
Czech 
Dutch 
French 
German 
Italian 
Indonesian 
Japanese 
Korean 
Polish 
Portuguese 
Russian 
Spanish 
Turkish 
Ukrainian 
Swedish 
Romanian 
Bulgarian 
Finnish 
Greek 
Hungarian 
Norwegian 
Danish 
Estonian 
Slovenian 
Lithuanian 
Slovak