Eine Hypothese ist eine Theorie oder Aussage, die als Erklärung für das Auftreten eines beobachteten Phänomens aufgestellt wird, entweder als a vorläufige Vermutung, um die Untersuchung zu leiten, die als Arbeitshypothese bezeichnet oder anstelle der etablierten als sehr wahrscheinlich akzeptiert wird Fakten. Eine wissenschaftliche Hypothese kann zu einer Theorie oder letztlich zu einem Naturgesetz werden, wenn sie durch wiederholbare Experimente bewiesen wird. Hypothesentests sind in der Statistik als Methode zur Entscheidungsfindung unter Verwendung von Daten weit verbreitet. Mit anderen Worten, beim Testen einer Hypothese versuchen Sie, anhand von Statistiken festzustellen, ob Ihre Beobachtung eines Phänomens wahrscheinlich tatsächlich aufgetreten ist.
Statistische Hypothesenprüfung
Statistische Hypothesentests, auch konfirmatorische Datenanalyse genannt, werden oft verwendet, um zu entscheiden, ob experimentelle Ergebnisse genügend Informationen enthalten, um Zweifel an konventioneller Weisheit zu wecken. Zum Beispiel dachte man früher, dass Menschen bestimmter Rassen oder Hautfarbe im Vergleich zu Kaukasiern eine geringere Intelligenz hätten. Es wurde die Hypothese aufgestellt, dass Intelligenz nicht auf Rasse oder Hautfarbe basiert. Menschen verschiedener Rassen, Farben und Kulturen wurden Intelligenztests unterzogen und die Daten wurden analysiert. Statistische Hypothesentests bewiesen dann, dass die Ergebnisse insofern statistisch signifikant waren, als die ähnlichen Intelligenzmessungen zwischen den Rassen nicht nur Stichprobenfehler sind.
Null- und Alternativhypothesen
Bevor Sie auf Phänomene testen, stellen Sie eine Hypothese auf, was passieren könnte. Ihre Hypothese oder Vermutung darüber, was passiert, könnte sein, dass sich bestimmte Gruppen voneinander unterscheiden oder dass Intelligenz nicht mit der Hautfarbe korreliert oder dass eine Behandlung einen Einfluss auf ein Ergebnismaß hat, z Beispiele. Daraus ergeben sich zwei Möglichkeiten: eine „Null-Hypothese“, dass nichts passiert ist, oder es keine Unterschiede oder keine Ursache und Wirkung gab; oder dass Sie mit Ihrer Theorie richtig lagen, die als „Alternativhypothese“ bezeichnet wird. Kurz gesagt, wenn Sie a. testen statistische Hypothese, Sie versuchen zu sehen, ob etwas passiert ist und vergleichen mit der Möglichkeit, dass nichts passiert. Verwirrenderweise versuchen Sie zu widerlegen, dass nichts passiert ist. Wenn Sie widerlegen, dass nichts passiert ist, können Sie daraus schließen, dass etwas passiert ist.
Bedeutung von Hypothesentests
Laut dem Statistikamt der San Jose State University ist das Testen von Hypothesen eines der wichtigsten Konzepte in der Statistik, weil es so ist Sie entscheiden, ob wirklich etwas passiert ist oder ob bestimmte Behandlungen positive Auswirkungen haben, ob sich Gruppen voneinander unterscheiden oder ob eine Variable vorhersagt Ein weiterer. Kurz gesagt, Sie möchten nachweisen, ob Ihre Daten statistisch signifikant sind und unwahrscheinlich, dass sie allein zufällig entstanden sind. Im Wesentlichen ist ein Hypothesentest also ein Signifikanztest.
Mögliche Schlussfolgerungen
Sobald die Statistiken gesammelt sind und Sie Ihre Hypothese gegen die Wahrscheinlichkeit des Zufalls testen, ziehen Sie Ihre endgültige Schlussfolgerung. Wenn Sie die Nullhypothese ablehnen, behaupten Sie, dass Ihr Ergebnis statistisch signifikant ist und dass es nicht zufällig oder zufällig passiert ist. Damit bestätigt das Ergebnis die Alternativhypothese. Wenn Sie die Nullhypothese nicht ablehnen, müssen Sie schlussfolgern, dass Sie in Ihrer Studie keinen Effekt oder Unterschied festgestellt haben. Mit dieser Methode werden viele Arzneimittel und medizinische Verfahren getestet.