science >> Wetenschap >  >> anders

Het belang van hypothesetesten

Een hypothese is een theorie of stelling die wordt uiteengezet als verklaring voor het optreden van een waargenomen fenomeen, hetzij als een voorlopig vermoeden als leidraad voor onderzoek, een werkhypothese genoemd of als zeer waarschijnlijk aanvaard in plaats van de vastgestelde feiten. Een wetenschappelijke hypothese kan een theorie of uiteindelijk een natuurwet worden als het wordt bewezen door herhaalbare experimenten. Hypothesetesten zijn gebruikelijk in statistieken als een methode om beslissingen te nemen met behulp van gegevens. Met andere woorden, het testen van een hypothese probeert te bepalen of uw waarneming van een fenomeen waarschijnlijk is gebeurd op basis van statistieken.
Statistische hypothesetesten

Statistische hypothesetesten, ook wel bevestigende data-analyse genoemd, is vaak gebruikt om te beslissen of experimentele resultaten voldoende informatie bevatten om conventionele wijsheid in twijfel te trekken. Er werd bijvoorbeeld ooit gedacht dat mensen van bepaalde rassen of kleuren een inferieure intelligentie hadden in vergelijking met blanken. Een hypothese werd gemaakt dat intelligentie niet gebaseerd is op ras of kleur. Mensen van verschillende rassen, kleuren en culturen kregen intelligentietests en de gegevens werden geanalyseerd. Statistische hypothesetesten toonden vervolgens aan dat de resultaten statistisch significant waren doordat de vergelijkbare metingen van intelligentie tussen rassen niet alleen steekproeffouten zijn.
Nul en alternatieve hypothesen

Voordat u op fenomenen test, vormt u een hypothese van wat kan er gebeuren. Uw hypothese of gok over wat er gebeurt, kan zijn dat bepaalde groepen van elkaar verschillen, of dat intelligentie niet gecorreleerd is met de huidskleur, of dat sommige behandelingen een effect hebben op een uitkomstmaat, bijvoorbeeld. Hieruit zijn er twee mogelijkheden: een 'nulhypothese' dat er niets is gebeurd, of er geen verschillen waren, of geen oorzaak en gevolg; of dat je gelijk had in je theorie, die wordt aangeduid als de 'alternatieve hypothese'. Kortom, wanneer je een statistische hypothese test, probeer je te zien of er iets is gebeurd en vergelijk je je met de mogelijkheid dat er niets is gebeurd. Verwarrend, je probeert te weerleggen dat er niets is gebeurd. Als u het niet eens bent dat er niets is gebeurd, kunt u concluderen dat er iets is gebeurd.
Het belang van hypothesetesten

Volgens de San Jose State University Statistics Department is hypothesetesten een van de belangrijkste concepten in de statistiek omdat het is hoe u beslist of er echt iets is gebeurd, of dat bepaalde behandelingen positieve effecten hebben, of dat groepen van elkaar verschillen of dat de ene variabele de andere voorspelt. Kortom, u wilt bewijzen of uw gegevens statistisch significant zijn en waarschijnlijk niet toevallig zijn ontstaan. In wezen is een hypothesetest dus een test van significantie.
Mogelijke conclusies

Zodra de statistieken zijn verzameld en u uw hypothese toetst aan de kans op toeval, trekt u uw definitieve conclusie. Als u de nulhypothese verwerpt, beweert u dat uw resultaat statistisch significant is en dat het niet door geluk of toeval is gebeurd. Als zodanig bewijst de uitkomst de alternatieve hypothese. Als u de nulhypothese niet verwerpt, moet u concluderen dat u geen effect of verschil in uw studie hebt gevonden. Deze methode is het aantal farmaceutische geneesmiddelen en medische procedures dat is getest.