Structured Test of Hypothesis:een raamwerk voor wetenschappelijk onderzoek

Een gestructureerde hypothese -test is een formeel en georganiseerd proces gebruikt in wetenschappelijk onderzoek om een ​​claim of verklaring over een bevolking te evalueren. Het omvat een reeks stappen die zijn ontworpen om systematisch bewijs te verzamelen en te bepalen of de claim wordt ondersteund of weerlegd door de gegevens.

Hier is een uitsplitsing van de belangrijkste elementen van een gestructureerde hypothese -test:

1. De hypothese formuleren:

* NULL -hypothese (H0): Dit is de verklaring van geen effect of geen verschil. Het vertegenwoordigt de status quo of de standaardaanname.

* Alternatieve hypothese (H1): Dit is de verklaring die in tegenspraak is met de nulhypothese. Het vertegenwoordigt het geloof van de onderzoeker of het effect dat ze proberen aan te tonen.

2. Het significantieniveau selecteren:

* Dit is de drempel die wordt gebruikt om te bepalen of de waargenomen resultaten statistisch significant zijn. Het vertegenwoordigt de kans om de nulhypothese af te wijzen wanneer het eigenlijk waar is (Type I -fout). De gemeenschappelijke significantieniveaus zijn 0,05 (5%) en 0,01 (1%).

3. Het kiezen van de teststatistiek en bemonsteringsverdeling:

* Teststatistiek: Dit is een maatregel berekend uit de steekproefgegevens om het bewijs voor of tegen de nulhypothese samen te vatten. Het kan een gemiddelde, verhouding of correlatiecoëfficiënt zijn, afhankelijk van de onderzoeksvraag.

* Proefverdeling: Dit is de waarschijnlijkheidsverdeling van de teststatistiek in de veronderstelling dat de nulhypothese waar is.

4. Gegevens verzamelen en de teststatistiek berekenen:

* Gegevensverzameling: De gegevens die nodig zijn om de teststatistiek te berekenen, worden verzameld via geschikte methoden zoals enquêtes, experimenten of observaties.

* Berekening van de teststatistiek: De teststatistiek wordt berekend uit de verzamelde gegevens, rekening houdend met de gekozen statistische methode.

5. Het bepalen van de p-waarde:

* P-waarde: Dit is de kans om de verkregen teststatistiek of meer extreme resultaten te observeren in de veronderstelling dat de nulhypothese waar is. Het kwantificeert de kracht van bewijsmateriaal tegen de nulhypothese.

6. Besluitvorming:

* weigeren H0: Als de p-waarde lager is dan het gekozen significantieniveau (bijv. <0,05), wordt de nulhypothese afgewezen, waardoor bewijs wordt geleverd ten gunste van de alternatieve hypothese.

* slaagt er niet in H0 te verwerpen: Als de p-waarde groter is dan het significantieniveau, wordt de nulhypothese niet afgewezen, wat wijst op onvoldoende bewijs om de alternatieve hypothese te ondersteunen.

7. Interpretatie van resultaten:

* De resultaten worden geïnterpreteerd in de context van de onderzoeksvraag, rekening houdend met de beperkingen van de studie en potentiële alternatieve verklaringen.

* Dit omvat het bespreken van de implicaties van de bevindingen voor het vakgebied en potentiële toekomstige richtingen voor onderzoek.

Voordelen van een gestructureerde hypothese -test:

* objectiviteit: Het biedt een systematisch en objectief kader voor het evalueren van claims.

* reproduceerbaarheid: Het proces is duidelijk en goed gedefinieerd, waardoor andere onderzoekers de studie kunnen repliceren.

* Statistische geldigheid: Het maakt een kwantitatieve beoordeling van het bewijsmateriaal mogelijk en vermindert het risico op het trekken van conclusies op basis van subjectieve indrukken.

Voorbeeld:

Stel je voor dat een onderzoeker de bewering wil testen dat een nieuw medicijn de hersteltijd van de patiënt verbetert. Ze zouden de nulhypothese formuleren (H0:het medicijn heeft geen effect op de hersteltijd) en de alternatieve hypothese (H1:het medicijn vermindert de hersteltijd). Ze zouden dan gegevens verzamelen over hersteltijden voor patiënten die het medicijn ontvangen en patiënten die een placebo ontvangen, de juiste teststatistiek berekenen en de p-waarde vergelijken met het gekozen significantieniveau. Op basis van deze vergelijking zouden ze de nulhypothese afwijzen of niet afwijzen, waardoor bewijs wordt verstrekt voor of tegen de effectiviteit van het nieuwe medicijn.

Vergeet niet dat een gestructureerde hypothese -test een krachtig hulpmiddel is in wetenschappelijk onderzoek, maar deze moet op de juiste manier worden gebruikt en met een kritisch begrip van de beperkingen ervan.