L'importanza della verifica delle ipotesi

Un'ipotesi è una teoria o una proposizione formulata come spiegazione per il verificarsi di un fenomeno osservato, asserito come a either congettura provvisoria per guidare l'indagine, chiamata ipotesi di lavoro, o accettata come altamente probabile al posto di quella stabilita fatti. Un'ipotesi scientifica può diventare una teoria o in definitiva una legge di natura se è dimostrata da esperimenti ripetibili. Il test di ipotesi è comune nelle statistiche come metodo per prendere decisioni utilizzando i dati. In altre parole, testare un'ipotesi sta cercando di determinare se è probabile che la tua osservazione di qualche fenomeno si sia realmente verificata in base alle statistiche.

Il test delle ipotesi statistiche, chiamato anche analisi dei dati di conferma, viene spesso utilizzato per decidere se i risultati sperimentali contengono informazioni sufficienti per mettere in dubbio la saggezza convenzionale. Ad esempio, un tempo si pensava che le persone di determinate razze o colori avessero un'intelligenza inferiore rispetto ai caucasici. È stata avanzata l'ipotesi che l'intelligenza non sia basata sulla razza o sul colore. Persone di varie razze, colori e culture sono state sottoposte a test di intelligenza e i dati sono stati analizzati. Il test dell'ipotesi statistica ha quindi dimostrato che i risultati erano statisticamente significativi in ​​quanto le misurazioni simili dell'intelligenza tra le razze non sono semplicemente errori del campione.

Prima di testare i fenomeni, crei un'ipotesi su ciò che potrebbe accadere. La tua ipotesi o supposizione su ciò che sta accadendo potrebbe essere che alcuni gruppi siano diversi l'uno dall'altro, o che l'intelligenza non è correlata con il colore della pelle, o che alcuni trattamenti hanno un effetto su una misura di esito, per esempi. Da ciò, ci sono due possibilità: una “ipotesi nulla” che non sia successo nulla, o non ci siano state differenze, o nessuna causa ed effetto; o che avevi ragione nella tua teoria, che è etichettata come "ipotesi alternativa". In breve, quando provi a ipotesi statistica, stai cercando di vedere se è successo qualcosa e stai confrontando con la possibilità che nulla è accaduto. Confusamente, stai cercando di confutare che non è successo nulla. Se confuti che non è successo nulla, puoi concludere che è successo qualcosa.

Secondo il dipartimento di statistica della San Jose State University, il test di ipotesi è uno dei concetti più importanti nelle statistiche perché è come decidi se qualcosa è realmente accaduto, o se alcuni trattamenti hanno effetti positivi, o se i gruppi differiscono tra loro o se una variabile prevede un altro. In breve, vuoi provare se i tuoi dati sono statisticamente significativi ed è improbabile che si siano verificati solo per caso. In sostanza, quindi, un test di ipotesi è un test di significatività.

Una volta raccolte le statistiche e verificata la tua ipotesi rispetto alla probabilità del caso, trai la tua conclusione finale. Se rifiuti l'ipotesi nulla, stai affermando che il tuo risultato è statisticamente significativo e che non è avvenuto per fortuna o per caso. In quanto tale, il risultato conferma l'ipotesi alternativa. Se non rifiuti l'ipotesi nulla, devi concludere che non hai trovato un effetto o una differenza nel tuo studio. Questo metodo è il numero di farmaci e procedure mediche testati.