Гипотезы виды: Гипотеза — Гуманитарный портал

Автор: | 17.08.1979

Содержание

Гипотеза — Гуманитарный портал

Гипотеза — это форма вероятностного знания, истинностное значение которого неопределённо. В научном познании (см. Наука) гипотеза рассматривается как метод развития научного знания (см. Методы научного познания), включающий в себя выдвижение и последующую экспериментальную проверку [частично обоснованных] допущений или предположений, и как структурный элемент научной теории (см. Теория). В обыденном сознании гипотеза чаще всего понимается как предположительное решение какой-либо проблемы или правдоподобное объяснение какого-либо явления. В целом, гипотетическое знание широко используется в любой сфере осмысленной человеческой деятельности.

Метод гипотез получил наибольшее развитие в науке как форма организации научного знания, обеспечивающая движение к новому знанию, выводящая за рамки наличного (имеющегося) знания и способствующая (в отдельных случаях) реализации новой идеи.

С точки зрения требований современной методологии науки (см. Методология науки), то или иное предположение может получить статус научной гипотезы, если оно удовлетворяет следующим требованиям:

  1. Предположение должно быть логически непротиворечивым.
  2. Предположение не должно противоречить фундаментальным положениям науки, в рамках которой выдвигается гипотеза (положение этого требования не является абсолютным, так как в некоторых случаях полезно подвергнуть сомнению сами эти положения; если же фундаментальные положения науки, которым противоречит выдвигаемое предположение, не поддаются опровержению, под сомнение берётся предположение).
  3. Предположение должно быть принципиально проверяемым. Если предположение в принципе нельзя проверить (обосновать или опровергнуть), оно не признаётся в качестве гипотезы.
  4. Предположение не должно противоречить ранее установленным фактам, для объяснения которых оно не предназначено (не относящимся к предметной области выдвигаемой гипотезы).
  5. Предположение должно быть приложимым к возможно более широкому кругу явлений. Это требование позволяет из нескольких гипотез, объясняющих один и тот же круг явлений, выбрать наиболее простую — поэтому его часто называют
    принципом простоты
    .
  6. Предположение должно быть эффективным в познавательном или практическом отношении (в частности, позволяющим разработать или конкретизировать программу дальнейших исследований).

Функционально гипотеза оформляется как предварительное объяснение некоторого явления или группы явлений. Гипотеза строится, исходя из предположения об имплицитном существовании некоторого отношения порядка, реализуемого как последовательность чередования явлений, позволяющих (при соблюдении норм и правил процедуры) делать заключения (выводы, предположения) о структуре объектов, характере и существенности фиксируемых связей объектов, признаков, параметров и так далее, детерминированности одних явлений другими.

По функциям в познавательном процессе различают гипотезы описательные и объяснительные:

  1. Описательная гипотеза — это предположение о присущих исследуемому объекту или явлению свойствах. Такие гипотезы обычно отвечают на вопрос: «Что представляет собой данный предмет или явление?» или «Какими свойствами обладает данный предмет или явление?» Особое место среди описательных гипотез занимают гипотезы о существовании какого-либо объекта или явления, которые называют экзистенциальными гипотезами
    .
  2. Объяснительная гипотеза — это предположение о причинах возникновения объекта исследований. Такие гипотезы обычно отвечают на вопрос: «Почему произошло данное событие?» или «Каковы причины появления данного предмета или явления?».

История науки показывает, что в процессе развития знаний вначале возникают экзистенциальные гипотезы, выясняющие факт существования конкретных объектов или явлений. Затем возникают описательные гипотезы, выясняющие свойства этих объектов или явлений. Последняя ступень — построение объяснительных гипотез, раскрывающих механизм и причины возникновения исследуемых объектов или явлений.

По объекту исследования различают гипотезы общие и частные

:

  1. Общая гипотеза — это обоснованное предположение о закономерных связях и эмпирических регулярностях. Общие гипотезы выполняют роль основы в развитии научных знаний. Будучи доказанными, они становятся научными теориями и являются ценным вкладом в развитие научных знаний.
  2. Частная гипотеза — это обоснованное предположение о происхождении и свойствах единичных фактов, конкретных событий и явлений. Если единичное обстоятельство послужило причиной возникновения других фактов и если оно недоступно непосредственному восприятию, то познание его принимает форму гипотезы о существовании или о свойствах этого обстоятельства.

Наряду с терминами «общая» и «частная» гипотеза в науке используется термин «рабочая гипотеза», под которым понимается выдвигаемое на первых этапах исследования обоснованное предположение. Специфика рабочей гипотезы — в условном и, тем самым, временном её принятии. Она служит условным допущением, позволяющим сгруппировать результаты наблюдений и дать им первоначальное объяснение. Для исследователя чрезвычайно важно систематизировать имеющиеся фактические данные в самом начале расследования, рационально обработать их и наметить пути дальнейших поисков. Рабочая гипотеза как раз и выполняет в процессе исследования функцию первого систематизатора фактов. Из рабочей гипотеза может превратиться в устойчивую и плодотворную. Вместе с тем она может быть заменена другими гипотезами, если будет установлена её несовместимость с новыми фактами.

Будучи наиболее важным методом научного познания, гипотеза всегда выдвигается в контексте развития науки для решения конкретной проблемы с целью объяснения новых экспериментальных данных либо устранения противоречий теории с отрицательными результатами экспериментов. Поэтому любая гипотеза должна быть релевантной по отношению к таким проблемам или экспериментальным данным, которые она позволяет объяснить или предсказать. Она должна также содержать какую-то новую концептуальную информацию, обладать дополнительным (по сравнению с предшествующими или конкурирующими гипотезами, теориями) теоретическим содержанием. Но даже если это содержание не получает эмпирического подтверждения, замена такой гипотезы другой, более подходящей, не означает признание её ложности и бесполезности на определённом этапе познания, поскольку выдвижение новой гипотезы, как правило, опирается на результаты проверки старой гипотезы (даже в том случае, когда эти результаты были отрицательными).

Таким образом, выдвижение гипотезы в конечном итоге оказывается необходимым историческим и логическим этапом становления другой, новой гипотезы. Рассмотрение истины как процесса, взятого вместе с результатом, приводит к выводу, что любой относительно завершённый этап познания, выступающий в форме относительных истин (экспериментальных законов, теорий), не может быть оторван от процесса собственного становления. Развитие теорий и построение прикладных моделей всегда требует введения ряда вспомогательных гипотез, которые образуют с исходной теорией одно целое, взаимно подкрепляя друг друга и обеспечивая прогрессирующий рост научного знания.

Логически гипотеза формулируется по схеме условно-категорического умозаключения, в котором нужно подтвердить или опровергнуть определённую

посылку. В этом смысле она выглядит как положение, которое с логической необходимостью следует из имеющегося знания, но выходит за его пределы (границы), и является переформулировкой обнаруженной и разрешаемой проблемы. Метод познания, основанный на выведении (дедукции) заключений из гипотез и других посылок, истинностное значение которых является неопределённым, называется гипотетико-дедуктивным (см. Метод гипотетико-дедуктивный). С точки зрения логики, это вывод по схемам условно-категорического силлогизма. Результат вывода — вероятно-истинное знание, так как дедукция переносит вероятность гипотетической посылки на заключение. В целом, гипотезы представляют собой
суждения
Суждение, поэтому к ним применимы все синтаксические и семантические различения, выработанные в логике (см. Логика).

В целом, разработка гипотезы любой включает три основных этапа:

  1. Анализ отдельных фактов и отношений между ними.
  2. Синтез фактов и их обобщение.
  3. Выдвижение предположения.

Процессуально гипотеза (как переход от неизвестного, проблемного — к известному, гипотетически предполагаемому) строится как алгоритм реализации исследовательской цели.

Тем самым она предзадаёт внутреннюю логику развёртывания знания. В большинстве случаев это логика обоснования какого-либо положения, иногда — логика открытия (предположение о существовании некоторого явления).

Гипотеза представляет собой такую форму нормативно-процессуальной организации знания, которая не может быть непосредственно оценена с точки зрения её истинности или ложности. Она задаёт некоторое поле неопределённости. Снятие этой неопределённости и происходит в ходе теоретического (логического) обоснования (доказательства) гипотезы и/или её опытного подтверждения или опровержения, то есть эмпирического обоснования. Поэтому гипотезы в качестве научных положений должны удовлетворять условию принципиальной проверяемости, означающему, что они обладают свойствами фальсифицируемости (опровержения) и верифицируемости (подтверждения). Свойство фальсифицируемости достаточно строго фиксирует предположительный характер научных гипотез. Ограничивая универсальность предыдущего знания, а также выявляя условия, при которых возможно сохранить частичную универсальность того или иного утверждения о законах, оно обеспечивает относительно прерывный характер развития научного знания. Верифицируемость позволяет установить и проверить относительное эмпирическое содержание гипотез. Свойство верифицируемости служит эмпирической основой процессов становления и развития гипотезы и других форм теоретического знания, обусловливая относительно непрерывный характер развития науки (см. Верифицируемость).

В целом, предположения, оформленные как гипотезы, всегда вероятностны (и в этом отношении в той или иной мере неопределённы), поэтому все процедуры обоснования и проверки гипотез представляют собой шаги по уменьшению этой неопределённости, в пределе — по её снятию вообще, что позволяет изменить статус знания вероятностного на статус знания достоверного (теоретического), и тем самым преодолеть нормативно-процессуальные ограничения гипотетического знания (то есть «ликвидировать» гипотезу как форму знания в данном конкретном исследовании и/или теории). Однако в современной методологии науки данная установка всё больше рассматривается как принципиально полностью не реализуемая ни в одной научной теории, которая сама трактуется как организованная совокупность гипотетических конструктов, связанных [в идеале] отношениями выводимости.

Следует отметить, что в последнее время во многих областях научного знания акцент на обоснование гипотетических положений в тех или иных теориях всё больше заменяется акцентом на дискредитацию конкурирующих теорий, а сами теории начинают пониматься как принимаемые на веру паттерны, как возможные точки зрения на определённые предметные области, то есть само научное знание начинает трактоваться как принципиально гипотетическое (содержащее в себе неустранимый момент неопределённости, разрешаемый конвенционально и/или процессуально). Подобная «гипотетизация» знания приводит к актуализации его деятельностно-технологических аспектов за счёт работы с его содержанием. Тем самым можно утверждать (с известной долей условности), что научное знание имеет дело скорее не с реальными событиями, а с анализом объективных возможностей тех или иных событий. Оно способно снимать (преодолевать) собственную проблемность, но не собственную вероятностность, что неизбежно ведёт к его новой проблематизации. Поворотной точкой к такому подходу можно считать перенесение акцентов с процедур верификации на процедуры фальсификации знания, со схем вывода, ориентированных на подтверждение гипотезы, на схемы вывода, ориентированные на опровержение гипотезы. Подтверждение следствия из гипотезы способствует лишь увеличению правдоподобности суждения, отрицание же следствия способно поставить под сомнение само основание гипотезы. Опровержение обладает большим эвристичеким потенциалом, чем подтверждение, которое всегда проблематично, — поэтому любое научное положение, пока оно не опровергнуто, может быть рассмотрено как гипотеза.

Теоретическое обоснование гипотезы предполагает её проверку на непротиворечивость, установление её принципиальной проверяемости, выявление её приложимости к исследуемому классу явлений, исследование её выводимости из более общих теоретических положений, оценку её вписываемости в теорию через возможную перестройку последней. Эмпирическое обоснование гипотезы предполагает или наблюдение явлений, описываемых гипотезой (что далеко не всегда возможно), или работу по соотнесению следствий из гипотезы с наличными и обнаруживаемыми данными опыта. Работа с процедурами обоснования гипотез выработала в научной практике установки на продуцирование возможно большего числа взаимосвязанных гипотез, с одной стороны, и на установление возможно большего числа референтов (эмпирических индикаторов) для каждой гипотезы — с другой.

В методологии науки также наработан ряд качественных параметров, которым должна удовлетворять правильно сформулированная гипотеза с точки зрения её нормативно-процессуальной организации. В частности, особо оговариваются такие процедурные требования к гипотезе как её принципиальная реализуемость на данном уровне развития знания и наличными средствами, избегание в ней оценочных суждений, отсутствие в ней непроинтерпретированных понятий, минимизация в ней различных ограничений и допущений. Процедуры специфицируются для различных классов (типов) гипотез: основных и неосновных (ориентирующихся на разные исследовательские задачи), первичных и вторичных (возникающих на базе или взамен первых), а главное — структурных (ориентированных на выявление структур, свойств, характера связей объекта), функциональных (ориентированных на определение степени тесноты связей и взаимодействий внутри определённой целостности), объяснительных (причинно-следственных). В ряде типологий к объяснительным относят и функциональные гипотезы, в других типологиях их объединяют вместе со структурными в тип (класс) описательных гипотез (в обеих типологиях структурные гипотезы квалифицируются как описательные).

Учебное пособие для юридических вузов

§ 2. Виды гипотез

Различение гипотез осуществляется по следующим основаниям:

а) по сложности исследуемого объекта б) по степени достоверности

Общая гипотеза — это вид гипотезы, объясняющей причину явления или группы явлений в целом.

Частная гипотеза — это разновидность гипотезы, объясняющая какую-либо отдельную сторону или отдельное свойство исследуемого явления или события.

Так, например, в судебном исследовании предположение о преступле­нии в целом является общей гипотезой, а предположение, объясняющее от­дельную сторону преступления, например о путях проникновения преступ­ника в помещение, является частной гипотезой.

При этом необходимо иметь в виду, что деление гипотезы на общую и частную имеет смысл, когда мы соотносим одну гипотезу с другой. Это де­ление не является абсолютным, гипотеза может быть частной по отношению к одной гипотезе и общей по отношению к другим гипотезам. Так, общая гипотеза, объясняющая преступление в целом, будет являться частной при сравнении ее с гипотезой, объясняющей причины всей преступности в кон­кретном государстве.

Кроме общих и частных гипотез различают еще научные и рабочие гипо­тезы.

Научной называется гипотеза, объясняющая закономерности развития явлений природы, общества и мышления. Чтобы быть научной, гипотеза должна отвечать следующим требованиям: а) она должна быть единствен­ным аналогом данного процесса, явления; б) она должна давать объяснение как можно большему числу связанных с этим явлением обстоятельств; в) она должна быть способной предсказывать новые явления, не входящие в число тех, на основе которых она строилась.

Рабочая гипотеза — это временное предположение или допущение, кото­рым пользуются при построении гипотезы. Рабочая гипотеза выдвигается, как правило, на первых этапах исследования. Она непосредственно не ста­вит задачу выяснить действительные причины исследуемых явлений, а слу­жит лишь условным допущением, позволяющим сгруппировать и система­тизировать результаты наблюдений и дать согласующееся с наблюдениями описание явлений.

Разновидностью частной гипотезы является версия.

Версия (от лат. versio — оборот, видоизменение; франц. version — пере­вод, истолкование) — одно из нескольких возможных, отличительное от дру­гих, объяснение или толкование какого-либо факта, явления, события.

Версией называют гипотезу в судебном исследовании. Но термин «вер­сия» не является специфически юридическим, им пользуются и в других областях познания.

Логическая структура версии такая же, как и логическая структура гипотезы. В этом плане версия от любого вида гипотезы не отличается. Вместе с тем версия и научная гипотеза имеют между собой некоторые различия.

1. Предметом научной гипотезы являются законы развития природы и общества. Гипотезы создаются для объяснения значительных событий и яв­лений, обосновываются длительным наблюдением. Предметом версий явля­ются отдельные единичные явления и факты, порой весьма незначительные. При построении версии не ставится цель открыть ту или иную закономер­ность. Версия имеет более скромную познавательную задачу — объяснить отдельное, неповторимое единичное событие или единичный факт. Обосно­вывается версия сравнительно ограниченным кругом наблюдений.

2. Научные гипотезы могут существовать и разрабатываться длительное время, годами и даже десятилетиями. Версии выдвигаются и проверяются в сравнительно короткий период времени.

3. Научных гипотез, объясняющих какое-либо явление, может быть вы­двинуто несколько или всего одна. Версия в судебно-следственном исследовании, например, одна существовать не может. По каждому уголовному делу, по каждому отдельному обстоятельству должно быть выдвинуто несколько версий; здесь нельзя ограничиваться выдвижением и доказательством какой-то одной, пусть, представляющейся и самой вероятной версии.

4. Версия в судебно-следственном исследовании отличается от научной гипотезы также тем, что при выдвижении и доказательстве версии руководствуются не только логическими законами, но и законами юридическими. Факты, на основании которых доказывается истинность какой-то одной и ложность других версий, должны быть выявлены, собраны и закреплены с соблюдением уголовно-процессуальных законов.

По содержанию различают описательные и объяснительные гипотезы. Описательная гипотеза представляет собой предположение о существовании того или иного явления или связи. Так, предположение о росте общественной опасности преступлений в регионе в течение исследуемого периода является гипотезой описательной. Объяснительная гипотеза — предположение о причинно-следственных связях в изучаемом объекте. Такими являются, например, гипотезы о взаимосвязи роста корыстной преступности с углуб­лением имущественной дифференциации населения в регионе; о причинно-следственной зависимости уровня преступности, связанной с подпольным изготовлением алкогольной продукции, и изменений государственной по­литики в области торговли спиртными напитками.

Таким образом, использование гипотез в теории и практике имеет боль­шое значение для юристов. Гипотеза является формой развития научных знаний. С точки зрения логической структуры она не сводится к какой-то одной форме абстрактного мышления: понятию, суждению или умозаклю­чению, а включает в свой состав все эти формы.

Гипотеза. Виды гипотез — презентация онлайн

1. Тема занятия: Гипотеза.

Литература:
1.
В.И. Кириллов, А.А. Старченко. Логика. М., 2002. С. 231 247.
2.
А.Д. Гетманова. Логика. М., 1995. С. 220 — 229.

2. Гипотеза — это закономерная форма развития знаний, представляющая собой обоснованное предположение, выдвигаемое с целью

выяснения свойств и причин исследуемых явлений.
Структура гипотезы:
исходные данные (основания), конечный результат
(предположение), логическая обработка исходных данных,
проверка гипотезы.
Виды гипотез:
1. Общая(научная) гипотеза — обоснованное предположение о
Закономерных связях и об эмпирических регулярностях.
2. Частная гипотеза — обоснованное предположение о
происхождении и свойствах единичных фактов, конкретных событий
и явлений.
3. Рабочая гипотеза — выдвигаемое на первых этапах исследования
предположение, которое служит условным допущением, позволяющим
сгруппировать результаты наблюдений и дать им первоначальное
объяснение.
Разработка гипотезы имеет три этапа:
1. Выдвижение гипотезы
2. Развитие гипотезы
3. Проверка гипотезы
Требования к построению гипотезы.
1. Выдвижение (построение) гипотезы имеет три этапа:
а) Анализ отдельных фактов;
б) Обобщение фактов или синтез;
с) Выдвижение предположения.
2. Развитие гипотезы
Построенная гипотеза считается состоятельной, если:
1. Гипотеза непротиворечива;
2. Гипотеза проверяема;
3. Гипотеза эмпирически и теоретически обоснована;
4. Познавательная ценность гипотезы определяется
ее информативностью — способностью предсказывать.
3. Проверка гипотезы
Два этапа:
1. Дедуктивное выведение следствий
Если предположено Н, то с учетом проведенных
исследований I должны иметь место S 1; S 2 … S n
2. Сопоставление следствий с фактами — либо опровержение,
либо подтверждение гипотезы.
А) Опровержение гипотезы — вытекающие из нее следствия
противоречили фактам.
Б) Подтверждение гипотезы (Н) происходит, если выведенные
из нее следствия (S) совпадают с вновь обнаруженными
фактами. Чем больше таких совпадений, тем вероятнее
гипотеза.
Способы доказательства гипотезы
Первый способ:
Непосредственное обнаружение предположенных
в гипотезе предметов. (Гипотезы, доказываемые таким
способом, всегда являются частными гипотезами)
Второй способ:
Логическое доказательство гипотезы (косвенное или прямое
доказывание).
— Косвенное доказывание — опровержение и исключение всех
ложных гипотез, на основании чего утверждают достоверность
единственного оставшегося предположения.
— Прямое доказывание гипотезы осуществляется путем
выведения из предположения разнообразных, но вытекающих
из данной гипотезы следствий и подтверждения их вновь
обнаруженными фактами.

Центр системной оптимизации бизнеса и управления качеством

ПРОВЕРКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ГИПОТЕЗ

Основные понятия

Во многих случаях требуется решить, справедливо ли некоторое суждение. Например, верно ли, что два набора данных исходят из одного и того же источника? Что А – лучший работник, чем В? Что от дома до работы быстрее дойти пешком, а не доехать на автобусе и т. д. Если мы считаем, что исходные данные для таких суждений в той или иной мере носят случайный характер, то и ответы можно дать лишь с определенной степенью уверенности, и имеется некоторая вероятность ошибиться. Поэтому при ответе на подобные вопросы хотелось бы не только уметь принимать наиболее обоснованные решения, но и оценивать вероятность ошибочности принятого решения.

Рассмотрение таких задач в строгой математической постановке приводит к понятию статистической гипотезы. В этой главе рассматриваются вопросы о том, что такое статистические гипотезы и какие существуют способы их проверки.

Статистические модели

Весь статистический анализ основан на идее случайного выбора. Мы понимаем, что имеющиеся данные появились как результат случайного выбора из некоторой генеральной совокупности, нередко – воображаемой. Обычно мы полагаем, что этот случайный выбор произведен природой. Впрочем, во многих задачах эта генеральная совокупность вполне реальна, и выбор из нее произведен исследователем.

Поскольку мы приняли вероятностную точку зрения на происхождение наших данных (т. е. считаем, что они получены путем случайного выбора), то все дальнейшие суждения, основанные на этих данных, будут иметь вероятностный характер. Всякое утверждение будет верным лишь с некоторой вероятностью. И с некоторой вероятностью оно может оказаться неверным.
Какую вероятность следует считать малой? На этот вопрос нельзя дать количественного ответа, пригодного во всех случаях. Ответ зависит от того, какой опасностью грозит нам ошибка. При проверке статистических гипотез, например, полагают малыми вероятности, начиная с 0,05–0,01.

Статистические гипотезы

Термин «гипотеза» означает предположение, которое не только вызывает сомнения, но и которое мы собираемся в данный момент проверить.

Нулевая гипотеза H0 – это гипотеза об отсутствии различий. Это то, что мы хотим опровергнуть, если перед нами стоит задача доказать значимость различий

Она содержит число 0: x1-x2=0, где x1 и x2 – сопоставляемые значения признаков.

Альтернативная гипотеза h2– это гипотеза о значимости различий. Это то, что мы хотим доказать, поэтому иногда её называют экспериментальной гипотезой

Бывают задачи, когда мы хотим доказать незначимость различий, т. е. подтвердить нулевую гипотезу. Однако чаще требуется доказать значимость различий, ибо они более информативны в поиске нового.
Проверка гипотез осуществляется с помощью критериев статистической оценки различий.

Статистические критерии

Если гипотезу можно проверить непосредственно, не возникает никаких проблем. Но если прямого способа проверки нет, приходится прибегать к проверкам косвенным. Это значит, что приходится довольствоваться проверкой некоторых следствий, которые логически вытекают из гипотезы. Если некоторое явление логически неизбежно следует гипотезы, но в природе не наблюдается, то это значит, что гипотеза неверна. С другой стороны, если происходит то, что при гипотезе происходить не должно, это тоже означает ложность гипотезы. Заметим, что подтверждение следствия ещё не означает справедливости гипотезы, поскольку правильное заключение может вытекать и из неверной предпосылки.

Статистический критерий – это правило, по которому принимается решение о приня-тии истинной и отклонении ложной гипотезы с высокой вероятностью. Критерии делятся на параметрические и непараметрические.

Параметрические критерии – это критерии, включающие в формулу расчёта параметры распределения, т. е. средние и дисперсии (t-критерий Стьюдента, критерий F и др.).

Непараметрические критерии – это критерии, не включающие в формулу расчёта параметров распределения и основанные на оперировании частотами или рангами (Q-критерий Розенбаума, критерий Уилкоксона и др. ).

При нормальном распределении признака параметрические критерии обладают большей мощностью, чем непараметрические критерии. Они способны отвергать нулевую гипотезу, если она неверна. Поэтому во всех случаях, когда сравниваемые выборки взяты из нормально распределяющихся совокупностей, следует отдавать предпочтение параметрическим критериям.

В случае очень больших отличий распределений признака от нормального вида следует применять непараметрические критерии, которые в этой ситуации оказываются часто более мощными. В ситуациях, когда варьирующие признаки выражаются не в численной форме, применение непараметрических критериев оказывается единственно возможным.

Проверка гипотез с помощью критериев

Схема проверки гипотез с помощью статистических критериев состоит из следующих трёх шагов.
1. Вычисляется эмпирическое (или фактическое, реальное) значение критерия Fэмп. Вычисляется число степеней свободы и уровень значимости.
2. По таблицам критических значений для выбранного критерия находится так называемая критическая точка (или критическое значение) Fкр.
3. По соотношению эмпирического и критического значений критерия судят о том, подтверждается или опровергается нулевая гипотеза. Например, если Fэмп > Fкр, гипотеза H0 отвергается.

Критические значения критерия берутся из статистических таблиц

В большинстве случаев для того, чтобы различия признавались значимыми, необходимо, чтобы эмпирическое значение критерия превышало критическое, хотя есть критерии (например, Манна-Уитни или критерий знаков), а которых нужно придерживаться противоположного правила.
Число степеней свободы равно числу классов вариационного ряда минус число условий, при которых он был сформирован. К числу таких условий относятся объём выборки, средние и дисперсии.

Уровень значимости – это вероятность отклонения нулевой гипотезы, в то время как она верна

Обычно при проверке статистических гипотез принимают три уровня значимости: 5 %-й (вероятность ошибочной оценки р=0,05), 1 %-й (р=0,01) и 0,1 %-й (р=0,001). В промышленной статистике часто считают достаточным 5 %-й уровень значимости. При этом нулевую гипотезу не отвергают, если в результате исследования окажется, что вероятность ошибочности оценки относительно правильности принятой гипотезы превышает 5 %, т.е. р>0,05. Если же р<0,05, то принятую гипотезу следует отвергнуть на взятом уровне значимости, Ошибка при этом возможна не более чем в 5 % случаев, т. е. она маловероятна. При более ответственных исследованиях уровень значимости может быть уменьшен до 1 % или даже до 0,1 %.

В пакете Statistica значение задаваемого уровня значимости не используется. Как правило, в выходных данных содержатся выборочные значения статистики критерия и вероятность того, что случайная величина превышает это выборочное значение при условии, что верна гипотеза H0. Эта вероятность называется р-значением (p-level).

Ошибки при принятии гипотез

Ошибка, состоящая в том, что правильная гипотеза отклонена, в то время как она верна, называется ошибкой I рода Ошибка, состоящая в том, что правильная гипотеза принята, в то время как она неверна, называется ошибкой II рода

Последствия этих ошибок могут сильно различаться по их значимости. Рассмотрим это на следующем простом примере. Пусть, например, проверяется партия медикаментов сильного действия на соответствие требованиям и действительно правильное решение о том, что партия требованиям соответствует, ошибочно отвергается (ошибка первого рода). В этом случае последствием будет только материальный ущерб предприятию, так как партия бракуется. Если же на самом деле партия требованиям не удовлетворяет, но ошибочно принята (ошибка второго рода), то это повлечет нанесение ущерба здоровью людей и даже возможную их гибель из-за передозировки, поскольку речь идет о сильнодействующем лекарстве.

При приёмочном контроле ошибка первого рода приводит к браковке партии с допустимой долей брака (риск производителя). При контроле производства – к вмешательству в налаженный процесс производства (ложная тревога). Ошибка второго рода приводит к принятию партии с недопустимой долей брака (риск потребителя). При контроле производства – приводит к вмешательству в процесс производства, вышедший за допустимые границы (пропуск перехода).
Вероятность появления ошибки первого рода обозначается буквой ?, второго рода ? ?. Следовательно, вероятность правильного решения равна 1-?.Вероятность ? является уровнем значимости критерия. Классификация результатов при проверке статистических гипотез приведена в табл.

Таблица
Виды ошибок при проверке статистических гипотез

Результат
проверки гипотезы

Но  истинна

Но  ложна

Но принимается

Истинное решение

Ошибка 2-го рода
(β-ошибка)

Но отклоняется

Ошибка 1-го рода
(α-ошибка)

Истинное решение

При заданной вероятности ошибки первого рода α вероятность ошибки второго рода может быть уменьшена за счёт увеличения объёма выборки.

Двусторонний критерий для среднего значения с нормальным распределением и известной дисперсией

Для проверки гипотез о средних рекомендуется использовать таблицу.

Таблица
Проверка гипотез о средних

 

Условия

Известная
дисперсия нормальной совокупности

Неизвестная дисперсия нормальной совокупности

 

Большая
выборка

Двусторонний критерий

μ=μo
При t>tn-1((a/2)%)
μ=μo отвергается

При t>tn-1((a/2)%)
μ=μo отвергается

При t>tn-1((a/2)%)
μ=μo отвергается

Односторонний критерий

μ=μo
Принимается >o
при t>tn-1(a%)

μ=μo
Принимается >o
при t>tn-1(a%)

μ=μo
Принимается >o
при t>tn-1(a%)

Рассмотрим следующий пример. Пусть значения диаметров стальных стержней, используемых для изготовления колец подшипников, распределяются по нормальному закону при =0,12 мм. Желательно, чтобы стержни имели диаметр 1,50 мм, причём отклонение от этой величины как в одну, так и в другую сторону нежелательны. Желательно, чтобы отбраковывалось не более 10 % всех партий, для которых среднее значение диаметров стержней равно 1,50 мм. Из очень большой партии делается выборка из 75 стержней. Выборочное среднее равно =1,54 мм. Должна ли партия быть принята?

Для решения формулируем гипотезы:
Но: μ=μо, где о=1,50 мм
Н1: μо
Устанавливаем уровень значимости: μо=0,10.
Определяем область отклонения (браковки):
стандартная ошибка среднего: , т.к. нормированному отклонению нормальной случайной величины, ограниченному таким образом, что с каждого края кривой распределения исключается 5 % площади, соответствует величина 1,645, то находим: . То есть область принятия задаётся как . Такая проверка называется двусторонней, т.к. область отклонений лежит по обеим сторонам от μо.
Принимаем решение: т.к. среднее выборки лежит в области отклонения, то гипотеза μо=1,50 мм отклоняется, т.е. партию необходимо забраковать.

Односторонний критерий для биномиального распределения доли дефектных изделий

Пусть была сделана случайная выборка объёмом 20 изделий, одно из которых оказалось дефектным. Следует ли считать процесс правильным или ход процесса отклонился от нормы и должен быть остановлен? Желательно, чтобы в ходе процесса браковалось не более 4 % изделий. Согласимся пойти на 5 % риск необоснованной браковки такого процесса.
Формулируем гипотезы:
Но: Р=Р1, где Р1=0,04
Н1: Р>P1
Устанавливаем уровень значимости: 1 0,05.
Определяем область отклонения (браковки). Эта область определяется числом членов разложения бинома (P1+Q1)n=(0,04+0,96)20, соответствующих значению интегральной вероятности 1=1-1=0,95, т. е. определяется из равенства: . Воспользовавшись таблицами интегрального биномиального распределения вероятностей для n=20, P=0,04, определяем для вероятности 0,95, что приёмочное число А=2, браковочное число R=3, а область отклонения определяется соотношением d3. Такая проверка называется односторонней, т.к. область отклонений лежит в одну сторону от Р1.

Это значение можно вычислить с помощью вероятностного калькулятора Statistics/ Probability calculator/ Distributions

Принимаем решение: т.к. приёмочное число равно 2, а в выборке имеется только одно бракованное изделие, то принимается гипотеза Н1 ? процесс идёт правильно.

Проверка гипотез о виде распределения

При проверке гипотез о параметрах генеральной совокупности контролируемого показателя предполагается, что закон распределения известен. Однако на практике это не всегда имеет место. И тогда необходимо определить, какому закону распределения подчиняется исследуемая случайная величина.

В конкретных задачах, как правило, всегда имеется некоторое основание предполагать, что закон распределения имеет определенный вид F (например, нормальный, Рэлея, Пуассона и т.д.). Это предположение может быть сделано, например, на основе построения гистограммы или на основе физического смысла исследуемого показателя.

В этом случае необходимо проверить гипотезу Н0: генеральная совокупность распределена по закону F. Конкурирующей гипотезой будет гипотеза Н1: генеральная совокупность не распределена по закону F.
Для решения этой задачи используют статистические критерии, называемые критериями согласия.
Теория вероятностей позволяет пользоваться несколькими критериями согласия: критерий Пирсона (критерий x2), критерий Колмогорова, Смирнова и др.
Здесь ограничимся только проверкой гипотез с помощью критерия Пирсона. Его достоинство по сравнению с другими критериями состоит в том, что он может быть применен к самым различным законам распределения, тогда как другие критерии применимы только к вполне определенным законам.

Критерий Пирсона выгодно отличается от остальных инвариантностью к закону распределения

Пусть имеется выборка наблюдений случайной величины. Проверяется гипотеза H0, утверждающая, что случайная величина имеет функцию распределения F(x). Проверка гипотезы H0 при помощи критерия ?2 в системе Statistica осуществляется по следующей схеме.
1. Формируются исходные данные, состоящие из n наблюдений одной переменной Var 1. В качестве примера возьмём результаты измерения диаметров заклёпок – 200 наблюдений:

13,39 13,33 13,56 13,38 13,43 13,37 13,53 13,40 13,25 13,37
13,28 13,34 13,50 13,38 13,38 13,45 13,47 13,62 13,45 13,39
13,53 13,58 13,32 13,27 13,42 13,40 13,57 13,46 13,33 13,40
13,57 13,36 13,43 13,38 13,26 13,52 13,35 13,29 13,48 13,43
13,40 13,39 13,50 13,52 13,39 13,39 13,46 13,29 13,55 13,31
13,29 13,33 13,38 13,61 13,55 13,40 13,20 13,31 13,46 13,13
13,43 13,51 13,50 13,38 13,44 13,62 13,42 13,54 13,31 13,58
13,41 13,49 13,42 13,45 13,34 13,47 13,48 13,59 13,20 14,56
13,55 13,44 13,50 13,40 13,48 13,29 13,31 13,42 13,32 13,48
13,43 13,26 13,58 13,38 13,48 13,45 13,29 13,32 13,24 13,38
13,34 13,14 13,31 13,51 13,59 13,32 13,52 13,57 13,62 13,29
13,23 13,37 13,64 13,30 13,40 13,58 13,24 13,32 13,52 13,50
13,43 13,58 13,63 13,48 13,34 13,37 13,18 13,50 13,45 13,60
13,38 13,33 13,57 13,28 13,32 13,40 13,40 13,33 13,20 13,44
13,34 13,54 13,40 13,47 13,28 13,41 13,39 13,48 13,42 13,46
13,28 13,46 13,37 13,53 13,43 13,30 13,45 13,40 13,45 13,40
13,33 13,39 13,56 13,46 13,26 13,35 13,42 13,36 13,44 13,41
13,43 13,51 13,51 13,24 13,34 13,28 13,37 13,54 13,43 13,35
13,52 13,23 13,48 13,48 13,54 13,41 13,51 13,44 13,36 13,36
13,53 13,44 13,69 13,66 13,32 13,26 13,51 13,38 13,46 13,34

2. По команде Statistics/ Distribution Fitting в стартовом окне выбираем вид случайной величины – непрерывная (Continuous Distributions, установлена по умолчанию) или дискретная (Discrete Distributions), вид распределения (по умолчанию предлагается нормальное), OK. Кнопкой Variables выбираем переменную.

Понятно, что если требуется проверить соответствие другому закону распределения, надо выбрать его из предложенного списка

3. Во вкладке Parameters того же окна (рис. 10.1) появятся оценки параметров. Число интервалов группировки (Number of categories) можно при необходимости изменить. Нажмите кнопку Summary.

4. На экран выводится таблица для расчёта статистики критерия – распределение случайной величины по интервалам. В таблице частот нужны столбцы Observed Frequency (наблюдаемые частоты) и Expected Frequency (ожидаемые частоты). Сравним графически наблюдаемые и ожидаемые частоты: запишем соответствующие столбцы в таблицу данных и построим график рассеяния (команды Graphs/ Scatterplots/ Variables/ OK). Наблюдаем существенное различие между переменными, так как точки плохо укладываются на прямую линию.

Вверху таблицы выводится значение статистики критерия x2 (Chi-Square), число степеней свободы (df) и вычисленный уровень значимости p-level. Для нашего примера получено:

Variable: Var1, Distribution: Normal
Chi-Square = 11,99951, df = 3 (adjusted), p = 0,0073.

Значение вероятности p=P(?23> 11,999)=0,007 означает, что если гипотеза верна, вероятность получить 12 или больше равна 0,007. Это слишком мало, чтобы поверить в нормальность распределения. Гипотезу о нормальности отклоняем.
Если посмотреть гистограмму наблюдений (рис 10.3), видно, что в выборке имеется одно аномальное значение 14,56 (188-е по счёту), которое могло появиться в результате какой-либо ошибки (при записи наблюдений, при перепечатке или попалась деталь с другого станка и т.д.). Удалим его и снова проверим гипотезу.

Удаление одного наблюдения, если оно типично, не может изменить характеристики совокупности из 200 элементов. Если же изменение происходит, это наблюдение типичным не является и должно быть удалено. Если повторить проверку гипотезы для ?цензурированной? выборки, можно убедиться в том, что наблюдения не противоречат гипотезе о нормальности.

Проверка гипотез об однородности выборок

Пусть имеются выборки, извлечённые из различных совокупностей. Требуется проверить гипотезу о том, что исходные совокупности распределены одинаково. В системе Statistica эта гипотеза проверяется в модуле Statistics/ Advanced Linear/Nonlinear models/ Log-Linear Analysis of Frequency Tables.
Пусть, к примеру, имеются данные о наличии примесей (P1–P4) в углеродистой стали, выплавляемой двумя заводами Z1, Z2.

Проверим гипотезу о том, что распределения содержания нежелательной примеси одинаковы на этих заводах.
1. В строке Input file: выбираем Frequencies w/out coding variables (частоты без кодирующих переменных). Кнопкой Variables вводим все переменные (Select all). Кнопкой Specify Table (спецификация таблицы) в ячейках No. of levels: вводим 4 и 2 (рис. 10.5).

2. Дважды нажимаем OK и во вкладке Advanced получившегося окна выполним Test all marginal & partial association models.
3. В таблице Results of Fitting all K-Factor Interactions в последней строке получаем столбца значение статистики критерия x2 (Chi-Square), равное 3,59, число степеней свободы (Degrs. of Freedom) df=3 и уровень значимости 0,30887. Эта величина не больше критической (см. Приложение 2). Следовательно, гипотезу об одинаковом распределении содержания примеси в металле на двух заводах можно принять.

Результаты

  • Из вероятностного характера данных следует вероятностная природа принимаемых решений.
  • Методы проверки статистических гипотез позволяют не только принимать научно обоснованные решения, но и оценивать вероятность ошибки.
  • Статистический критерий ? это правило, по которому принимается решение о принятии истинной и отклонении ложной гипотезы с высокой вероятностью.
  • Проверка гипотез требует от исследователя знания теории вероятностей и умения пользоваться статистическими таблицами.
  • Проверка данных на соответствие нормальному закону распределения очень важна для данных промышленной статистики, так как большинство статистических методов, используемые в промышленных приложениях, в частности, «семь простых инструментов», основаны на принадлежности данных нормальному закону распределения.

 

Система статистических методов управления –

  • это палитра из инструментов сбора, обработки, представления, анализа информации, технологии принятия решений, специально разработанная для повышения качества управления и улучшения деятельности организации
  • это залог успеха вашего бизнеса!
  • Страница не найдена – ФГБУ «ЦЭККМП» Минздрава России

    [[[[«field91″,»contains_not»,»pdf»]],[[«show_fields»,»field94″]],»and»],[[[«field17″,»contains»,»\u041d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0435 \u043d\u0435\u0442″]],[[«show_fields»,»field55″]],»and»],[[[«field18″,»contains»,»\u0411\u0435\u0441\u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u0435\u043d»]],[[«show_fields»,»field57″]],»and»],[[[«field21″,»contains»,»\u041d\u0435 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442″]],[[«show_fields»,»field59″]],»and»],[[[«field22″,»contains»,»\u041d\u0435 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442″]],[[«show_fields»,»field58″]],»and»],[[[«field23″,»contains»,»\u041d\u0435\u0442″]],[[«show_fields»,»field60″]],»and»],[[[«field24″,»contains»,»\u041d\u0435\u0442″]],[[«show_fields»,»field63″]],»and»],[[[«field25″,»contains»,»\u041d\u0435\u0442″]],[[«show_fields»,»field61″]],»and»],[[[«field26″,»contains»,»\u041d\u0435\u0442″]],[[«show_fields»,»field65″]],»and»],[[[«field27″,»contains»,»\u041d\u0435\u0442″]],[[«show_fields»,»field64″]],»and»],[[[«field28″,»contains»,»1 \u044d\u0442\u0430\u043f. \u0424\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0447\u043d\u044f \u0442\u0435\u043c \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438\/\u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u043b\u043e\u0432 \u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0421\u043e\u0432\u0435\u0442\u043e\u043c \u043f\u043e \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443 \u043c\u0435\u0434\u0438\u0446\u0438\u043d\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438.»]],[[«show_fields»,»field73″]],»and»],[[[«field29″,»contains»,»\u041d\u0435\u0442″]],[[«show_fields»,»field67″]],»and»],[[[«field30″,»contains»,»\u041d\u0435\u0442″]],[[«show_fields»,»field68″]],»and»],[[[«field31″,»contains»,»\u041d\u0435\u0442″]],[[«show_fields»,»field69″]],»and»],[[[«field32″,»contains»,»\u041d\u0435\u0442″]],[[«show_fields»,»field70″]],»and»],[[[«field28″,»contains»,»2 \u044d\u0442\u0430\u043f. \u0423\u0442\u0432\u0435\u0440\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0447\u043d\u044f \u0442\u0435\u043c \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438\/\u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u043b\u043e\u0432 \u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c \u043c\u0435\u0434\u0438\u0446\u0438\u043d\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438.»]],[[«show_fields»,»field75″]],»and»],[[[«field28″,»contains»,»3 \u044d\u0442\u0430\u043f. \u0424\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0435\u0439 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u044b \u043f\u043e \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435\/\u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0443 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u043b\u0430 \u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. «]],[[«show_fields»,»field66″]],»and»],[[[«field28″,»contains»,»4 \u044d\u0442\u0430\u043f. \u0424\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0447\u0435\u0439 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u043e\u0439 \u0434\u043e\u0440\u043e\u0436\u043d\u043e\u0439 \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0438 \u0432\u043d\u0435\u0434\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u043b\u043e\u0432 \u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0443\u0442\u0432\u0435\u0440\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0435\u0435 \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435\u043c \u043c\u0435\u0434\u0438\u0446\u0438\u043d\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438.»]],[[«show_fields»,»field76″]],»and»],[[[«field28″,»contains»,»5 \u044d\u0442\u0430\u043f. \u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u043a\u043b\u0438\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0439, \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043e\u0432, \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u043e\u0432 \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u0435\u0434\u0438\u0446\u0438\u043d\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u0438 \u0432 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0438 \u0441 \u0442\u0435\u043c\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u043b\u043e\u0432 \u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. «]],[[«show_fields»,»field77″]],»and»],[[[«field28″,»contains»,»6 \u044d\u0442\u0430\u043f. \u0421\u0438\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0441\u0442\u0435\u043f\u0435\u043d\u0438 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u043c\u0435\u0434\u0438\u0446\u0438\u043d\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044e \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u0438 \u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c \u043a\u043b\u0438\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0439, \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043e\u0432, \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u043e\u0432 \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u044f \u043c\u0435\u0434\u0438\u0446\u0438\u043d\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u0438. «]],[[«show_fields»,»field81″]],»and»],[[[«field28″,»contains»,»7 \u044d\u0442\u0430\u043f. \u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430\/\u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440 \u043f\u0440\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u043b\u043e\u0432 \u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.»]],[[«show_fields»,»field74″]],»and»],[[[«field28″,»contains»,»8 \u044d\u0442\u0430\u043f. \u042d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0442\u0438\u0437\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u043b\u043e\u0432 \u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.»]],[[«show_fields»,»field79″]],»and»],[[[«field28″,»contains»,»9 \u044d\u0442\u0430\u043f. \u0423\u0442\u0432\u0435\u0440\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u043b\u043e\u0432 \u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u043a\u0430\u0437\u043e\u043c \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044f \u043c\u0435\u0434\u0438\u0446\u0438\u043d\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441 \u0446\u0435\u043b\u044c\u044e \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0435\u0434\u0438\u0446\u0438\u043d\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438. «]],[[«show_fields»,»field80″]],»and»],[[[«field28″,»contains»,»10 \u044d\u0442\u0430\u043f. \u041c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433 \u043f\u0440\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u043b\u043e\u0432 \u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.»]],[[«show_fields»,»field78″]],»and»],[[[«field71″,»contains»,»\u041d\u0435\u0442″]],[[«show_fields»,»field28″]],»and»],[[[«field17″,»contains»,»\u041d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c (\u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0435)»]],[[«show_fields»,»field83″]],»and»],[[[«field18″,»contains»,»\u041f\u043e\u043b\u0435\u0437\u0435\u043d (\u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0435)»]],[[«show_fields»,»field82″]],»and»]]

    Опровергнута гипотеза исчезновения мегафауны Австралии

    https://ria.ru/20210413/megafauna-1728125087.html

    Опровергнута гипотеза исчезновения мегафауны Австралии

    Опровергнута гипотеза исчезновения мегафауны Австралии — РИА Новости, 21.04.2021

    Опровергнута гипотеза исчезновения мегафауны Австралии

    Австралийские ученые использовали сложное математическое моделирование, чтобы оценить, насколько различные виды — ископаемые и живущие — подвержены вымиранию. .. РИА Новости, 21.04.2021

    2021-04-13T18:00

    2021-04-13T18:00

    2021-04-21T10:26

    наука

    австралия

    биология

    вымирание

    палеонтология

    /html/head/meta[@name=’og:title’]/@content

    /html/head/meta[@name=’og:description’]/@content

    https://cdnn21.img.ria.ru/images/07e5/04/0d/1728119402_0:0:721:406_1920x0_80_0_0_5a7797b52304d90597cad7adde87b9ed.jpg

    МОСКВА, 13 апр — РИА Новости. Австралийские ученые использовали сложное математическое моделирование, чтобы оценить, насколько различные виды — ископаемые и живущие — подвержены вымиранию. Оказалось, что уязвимость животных при изменении условий обитания зависит от многих факторов, а не только от их размеров, как считали ранее. Результаты исследования опубликованы в журнале eLife.Примерно 42 тысячи лет назад на всей территории древнего континента, включающего Австралию, Тасманию, Нью-Гвинея и соседние острова, произошло массовое вымирание крупной фауны. Экологическую катастрофу, как считают ученые, спровоцировал комплекс факторов, включающий изменение климата, воздействие людей на окружающую среду и сокращение источников пресной воды. При этом официальная гипотеза гласит, что более крупные виды вымерли первыми.Исследователи из Университета Флиндерса и Центра передового опыта Исследовательского совета по биоразнообразию и наследию Австралии вместе с коллегами из Университета Хельсинки в Финляндии построили математическую модель, заложив в нее основные параметры 13 вымерших и 8 ныне живущих видов — размер тела, вес, продолжительность жизни, выживаемость и фертильность. С помощью этой модели авторы рассмотрели различные сценарии нарушений окружающей среды — от увеличения засухи до хищнического истребления со стороны древних людей — чтобы оценить шансы различных видов на выживание.К своему удивлению, ученые не обнаружили четкой связи между размерами и внутренней уязвимостью вида к вымиранию. Более того, наиболее подверженные вымиранию виды с точки зрения комплекса факторов не всегда исчезали первыми.Например, медленно растущие виды с низкой фертильностью, такие как дипротодонт — родственник вомбатов размером с носорога, в целом были более подвержены вымиранию, чем более плодовитые виды, такие как сумчатый волк. «Мы не увидели четкой связи между внутренней уязвимостью вида и временем его исчезновения в летописи окаменелостей, — приводятся в пресс-релизе Университета Флиндерса слова руководителя исследования профессора Кори Брэдшоу (Corey Bradshaw). — Фактически, мы обнаружили, что большинство существующих видов, используемых для сравнения, например, короткоклювые ехидны, эму, индейки и обыкновенные вомбаты, по формальным принакам более восприимчивы к вымиранию, чем их вымершие собратья».Исследователи пришли к выводу, что каскад плейстоценовых вымираний мегафауны Австралии был результатом сложных, локализованных сценариев, включающих влияние региональных климатических изменений и различное давление со стороны людей в разных регионах, а также специфические особенности отдельных видов.»Например, быстро прыгающие красные кенгуру, которые все еще живы и сегодня, могли иметь преимущество в беге по сравнению с вымершими, более медленными короткомордыми кенгуру. Людям также, возможно, было труднее охотиться на маленьких вомбатов, которые роют норы, чем на более крупную мегафауна», — объясняет еще один участник исследования, доцент Вера Вайсбеккер (Vera Weisbecker) из Университета Флиндерса. По мнению ученых, риск исчезновения зависит в первую очередь не от размеров тела, а от экологии вида в целом. «Это означает, что прогнозирование будущего исчезновения в результате изменения климата и антропогенного воздействия не всегда просто выполнить только на основе базовых принципов биологии», — заключает профессор Брэдшоу.

    https://ria.ru/20210412/volki-1727958868.html

    https://ria.ru/20210304/anteozavr-1599934843.html

    австралия

    РИА Новости

    [email protected]

    7 495 645-6601

    ФГУП МИА «Россия сегодня»

    https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

    2021

    РИА Новости

    [email protected]

    7 495 645-6601

    ФГУП МИА «Россия сегодня»

    https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

    Новости

    ru-RU

    https://ria.ru/docs/about/copyright.html

    https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/

    РИА Новости

    [email protected]

    7 495 645-6601

    ФГУП МИА «Россия сегодня»

    https://xn--c1acbl2abdlkab1og. xn--p1ai/awards/

    https://cdnn21.img.ria.ru/images/07e5/04/0d/1728119402_0:0:721:540_1920x0_80_0_0_c7bfa5021e4978c27597a55e00e97e56.jpg

    РИА Новости

    [email protected]

    7 495 645-6601

    ФГУП МИА «Россия сегодня»

    https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

    РИА Новости

    [email protected]

    7 495 645-6601

    ФГУП МИА «Россия сегодня»

    https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

    австралия, биология, вымирание, палеонтология

    МОСКВА, 13 апр — РИА Новости. Австралийские ученые использовали сложное математическое моделирование, чтобы оценить, насколько различные виды — ископаемые и живущие — подвержены вымиранию. Оказалось, что уязвимость животных при изменении условий обитания зависит от многих факторов, а не только от их размеров, как считали ранее. Результаты исследования опубликованы в журнале eLife.Примерно 42 тысячи лет назад на всей территории древнего континента, включающего Австралию, Тасманию, Нью-Гвинея и соседние острова, произошло массовое вымирание крупной фауны. Экологическую катастрофу, как считают ученые, спровоцировал комплекс факторов, включающий изменение климата, воздействие людей на окружающую среду и сокращение источников пресной воды. При этом официальная гипотеза гласит, что более крупные виды вымерли первыми.Исследователи из Университета Флиндерса и Центра передового опыта Исследовательского совета по биоразнообразию и наследию Австралии вместе с коллегами из Университета Хельсинки в Финляндии построили математическую модель, заложив в нее основные параметры 13 вымерших и 8 ныне живущих видов — размер тела, вес, продолжительность жизни, выживаемость и фертильность.

    С помощью этой модели авторы рассмотрели различные сценарии нарушений окружающей среды — от увеличения засухи до хищнического истребления со стороны древних людей — чтобы оценить шансы различных видов на выживание.

    К своему удивлению, ученые не обнаружили четкой связи между размерами и внутренней уязвимостью вида к вымиранию. Более того, наиболее подверженные вымиранию виды с точки зрения комплекса факторов не всегда исчезали первыми.

    12 апреля, 18:41НаукаУченые определили, что помогло волкам пережить ледниковый период

    Например, медленно растущие виды с низкой фертильностью, такие как дипротодонт — родственник вомбатов размером с носорога, в целом были более подвержены вымиранию, чем более плодовитые виды, такие как сумчатый волк.

    «Мы не увидели четкой связи между внутренней уязвимостью вида и временем его исчезновения в летописи окаменелостей, — приводятся в пресс-релизе Университета Флиндерса слова руководителя исследования профессора Кори Брэдшоу (Corey Bradshaw). — Фактически, мы обнаружили, что большинство существующих видов, используемых для сравнения, например, короткоклювые ехидны, эму, индейки и обыкновенные вомбаты, по формальным принакам более восприимчивы к вымиранию, чем их вымершие собратья».

    Исследователи пришли к выводу, что каскад плейстоценовых вымираний мегафауны Австралии был результатом сложных, локализованных сценариев, включающих влияние региональных климатических изменений и различное давление со стороны людей в разных регионах, а также специфические особенности отдельных видов.

    «Например, быстро прыгающие красные кенгуру, которые все еще живы и сегодня, могли иметь преимущество в беге по сравнению с вымершими, более медленными короткомордыми кенгуру. Людям также, возможно, было труднее охотиться на маленьких вомбатов, которые роют норы, чем на более крупную мегафауна», — объясняет еще один участник исследования, доцент Вера Вайсбеккер (Vera Weisbecker) из Университета Флиндерса.

    По мнению ученых, риск исчезновения зависит в первую очередь не от размеров тела, а от экологии вида в целом.

    «Это означает, что прогнозирование будущего исчезновения в результате изменения климата и антропогенного воздействия не всегда просто выполнить только на основе базовых принципов биологии», — заключает профессор Брэдшоу.

    4 марта, 15:45НаукаПалеонтологи воссоздали облик антеозавра — древней «машины для убийства»

    От выдвижения, обоснования и до постановки гипотез

    При написании любых научных работ перед исследователем встает задача постановки гипотезы. Это отправная точка, определяющая содержание и результаты, которые будут получены в ходе проведенного исследования.

    Содержание:

    1. Требования
    2. Способы обоснования гипотезы
    3. Проверка гипотезы
    4. Методы научного познания

    Гипотеза лежит в основе любой научной теории, она позволяет ученому начать поиск, собрать и проанализировать факты, чтобы обоснованно подтвердить или опровергнуть выдвинутое предположение. Именно поэтому гипотезе уделяется такое пристальное внимание.

    Гипотеза (в переводе с латинского hypothesis) – это предположение или догадка, которое невозможно доказать, используя текущий уровень науки. Анализ проблемы позволяет получить ответы на вопросы «Верно ли выдвинутое предположение? Почему оно истинно? Чем это обосновано, какими фактами и аргументами?». Задача исследователя состоит в поиске аргументации, позволяющей считать тезис истиной или же опровергнуть его.

    Помощь в публикации научных статей. Издательство «СибАК» обеспечивает полное сопровождение статьи и прозрачность процесса публикации на всех этапах.

    Это один из самых распространенных приемов научной и другой познавательной деятельности, позволяющий найти логическое объяснение природы происхождения каких-либо явлений. Различают общие (для группы явлений) и частные (для конкретных событий) гипотезы, а также предсказательные и объяснительные.

    Чтобы корректно сформулировать гипотезу любого исследования необходимо соблюсти принципы логического построения научного знания:

    1. Состоятельность выдвигаемой гипотезы. Делая те или иные выдвижения предположения или догадок, ученый обязательно должен как можно полнее раскрыть предметную область исследования.
    2. Приложимость создаваемого знания. Все гипотезы строятся не для пояснения отдельных, конкретных случаев, но для возможности объяснения более широкого круга природных, социальных или теоретических феноменов.
    3. Проверяемость. Чтобы выдвинуть гипотезу, важно понимать и владеть инструментами ее верификации.

    Требования, предъявляемые к гипотезе:

    • совместимость с существующими знаниями, фундаментальными научными положениями, ранее установленными фактами;
    • понятность и логичность, отсутствие двоякого толкования;
    • обоснованность (релевантность), то есть проверенная анализом состоятельность выдвинутой теории;
    • она должна быть проверяемой (наблюдением, измерительными приборами, экспериментальными установками и другими достоверными доступными средствами).

    Стандартная структура гипотезы состоит из двух частей: эмпирического основания (посылки) и основанного на нем предположения (заключения). Ее выдвижение является результатом объемной работы, которая включает изучение теоретических основ, сбор материала, его анализ, проведение экспериментов и наблюдений. Основные этапы подготовки:

    1. накопление материала, предположений, догадок об исследуемом объекте или явлении;
    2. формулирование следствий, вытекающих из предположительной теории, выдвижение предварительных ответов и решений поставленной проблемы;
    3. опровержение предположений, оказавшихся несостоятельными, их замена на достоверные, соответствующие полученным фактическим данным;
    4. проверка сделанных выводов на практике.

    Способы обоснования

    Обоснования истинности нового научного знания во многом зависит от его специфики, профильной направленности, практической релевантности. Но для любых гипотез необходимо проводить три общих вида обоснования: теоретическое, логическое и эмпирическое.

    Теоретическое обоснование – проверка ее соответствия ключевым принципам научно-предметной сферы. Новое знание должно быть верифицируемым, релевантным категориальному аппарату, соответствовать базовым задачам той или иной сферы научного познания.

    Логическое обоснование – соответствие нормам формально-логичного мышления. Нужно соблюсти принцип непротиворечивости, применить для обоснования методы индуктивного и дедуктивного познания.

    Эмпирическое обоснование – практическая, экспериментальная, лабораторная проверка. Для разных видов научного знания предполагаются специфические методы эксперимента.

    Для подтверждения (или, напротив, опровержения) гипотезы необходимо соблюсти правила логики. Так, заключение (тезис или антитезис) должно быть точным и ясным, неизменным в процессе исследования. В качестве оснований (аргументов) принимаются только истинные факты, уже установленные ранее.

    Аргументация должна быть достаточной для формулирования окончательного заключения. Если проверка показывает, что поставленное ученым предположительное утверждение соответствует действительности, гипотеза получает статус научной теории, которая требует дальнейшего изучения.

    Не исключено и опровержение гипотезы, обоснованное ложностью ее заключения. В этом случае идут путем фальсификации, устанавливая несоответствие фактов, вытекающих из предположения, следствиям, или при помощи доказательства антитезиса (противоположного гипотезе следствия). Если антитезис доказан, логически это означает несостоятельность (ложность) исходного тезиса.

    Построение и проверка

    Завершив формулировку гипотезы и ее обоснование, необходимо приступить к завершающему этапу – проверке. Здесь нужно применять метод фальсификации, сформулированный классиками философии науки. По нему, новое знание имеет ценность только в том случае, если есть возможность и путь опровергнуть гипотезу.

    Такую проверку истинности гипотезы проводят по тем же принципам, что и обоснование. Обязательно применяют эмпирическую проверку, теоретическую верификацию, логическое доказательство. Но при этом выдвигается ряд альтернативных положений, утверждений.

    Такая проверка выполняет двойную задачу. Во-первых, подтверждается истинность сформулированной гипотезы и возможность ее применения в научном или технологическом плане. Во-вторых, готовится фундамент для развития научного знания, выдвижения новых гипотетических умозаключений. Это обеспечивает непрерывность развития науки.

    Методы научного познания

    Английский философ Ф. Бэкон и логик, экономист Дж. Милль предложили 4 метода выдвижения гипотез на основании установления причинно-следственных связей.

    1. Метод сходства заключается в предположении, что если несколько случаев наблюдаемого явления имеют схожее обстоятельство, то именно оно и является причиной исследуемого объекта. Методика предполагает установление всех возможных случаев и обстоятельств, глубокий анализ различий, определение вероятности.
    2. Метод различия противоположен предыдущему. То есть если в одном случае обстоятельство наступает, а в другом – нет, то, вероятнее всего, причина кроется в исследуемом условии наступления последствий.
    Примечание: из первых двух методов образуется дополнительный – сходства и различий.
    1. Метод сопутствующих изменений – установление взаимосвязей различных явлений.
    2. Метод остатков или исключения (то есть если известно, что причиной точно не являются одни условия, то предполагается, что оно вызвано именно исследуемым обстоятельством). Эту методику активно использовал в своей научной деятельности А.С. Попов, проводящий опыты по радиосвязи в 1897 году. Так, он обратил внимание на то, что проходящие между кораблями другие морские суда нарушают радиообмен. Он пришел к выводу, что причиной помех является металлический корпус корабля, экранирующий электромагнитные волны.

    Рассмотренные выше методы чаще всего используются для обоснования гипотезв совокупности, гармонично дополняя друг друга. С проблемой обоснованного выдвижения гипотезы сталкиваются даже опытные ученые. Большую роль в этом играют воображение, фантазия и математическая интуиция исследователя.

    Способность предчувствовать, интуитивно предугадывать называют предикативностью мышления. Это длительный творческий процесс, не имеющий универсального рецепта реализации.

    Тем не менее этому можно научиться на любом уровне – начиная от бакалавриата и специалитета. Умение будет полезно всем, кто занимается исследованиями, публикует свои работы в научных журналах.

    Что такое гипотеза? | Просто Психология

    1. Методы исследования
    2. Гипотезы

    Что такое гипотеза?

    Saul McLeod, обновлено 10 августа 2018 г.


    Гипотеза (множественное число гипотез) — это точное, проверяемое утверждение того, что, по прогнозам исследователя, будет результатом исследования. Об этом говорится в начале исследования.

    Это обычно включает предложение о возможной взаимосвязи между двумя переменными: независимой переменной (что изменяет исследователь) и зависимой переменной (что измеряет исследование).

    В исследованиях существует соглашение, согласно которому гипотеза записывается в двух формах: нулевая гипотеза и альтернативная гипотеза (называемая экспериментальной гипотезой, когда методом исследования является эксперимент).

    Типы исследовательских гипотез

    Типы исследовательских гипотез

    Альтернативная гипотеза

    Альтернативная гипотеза утверждает, что существует взаимосвязь между двумя изучаемыми переменными (одна переменная влияет на другую).

    Экспериментальная гипотеза предсказывает, какие изменения произойдут в зависимой переменной при манипулировании независимой переменной.

    В нем говорится, что результаты не являются случайными и что они важны с точки зрения поддержки исследуемой теории.

    Нулевая гипотеза

    Нулевая гипотеза утверждает, что нет никакой связи между двумя изучаемыми переменными (одна переменная не влияет на другую). В зависимой переменной не будет изменений из-за манипуляции с независимой переменной.

    В нем говорится, что результаты получены случайно и не имеют значения с точки зрения поддержки исследуемой идеи.

    Ненаправленная гипотеза

    Ненаправленная (двусторонняя) гипотеза предсказывает, что независимая переменная будет влиять на зависимую переменную, но направление эффекта не указано. Он просто говорит о том, что будет разница.

    Например, будет разница в том, сколько чисел правильно вспоминают дети и взрослые.

    Направленная гипотеза

    Направленная (односторонняя) гипотеза предсказывает характер воздействия независимой переменной на зависимую переменную. Он предсказывает, в каком направлении произойдут изменения. (т.е. больше, меньше, меньше, больше)

    Например, взрослые правильно запомнят больше слов, чем дети.

    Можно ли доказать гипотезу?

    Можно ли доказать гипотезу?

    После анализа результатов альтернативная гипотеза может быть отвергнута или поддержана, но ее нельзя доказать.

    Мы должны избегать любых ссылок на результаты, подтверждающие теорию, поскольку это подразумевает 100% уверенность, и всегда есть шанс, что могут существовать доказательства, которые могут опровергнуть теорию.

    Как написать гипотезу

    Как написать гипотезу
    • 1. Чтобы написать альтернативную и нулевую гипотезы для исследования, вам необходимо определить ключевые переменные в исследовании.

      Исследователь управляет независимой переменной, а зависимой переменной является результат, который измеряется.

    • 2. Введены в действие исследуемые переменные.

      Операционализация гипотезы относится к процессу превращения переменных в физически измеримые или проверяемые, например: если вы собираетесь изучать агрессию, вы можете подсчитать количество ударов, нанесенных участниками

    • 3. Определитесь с направлением вашего прогноза. Если в литературе есть доказательства, подтверждающие определенное влияние на независимую переменную на зависимую переменную, запишите направленную (одностороннюю) гипотезу.Если в литературе имеются ограниченные или неоднозначные данные о влиянии независимой переменной на зависимую переменную, напишите ненаправленную (двустороннюю) гипотезу.
    • 4. Напишите свою гипотезу. Хорошая гипотеза коротка (т. Е. Лаконична) и содержит ясный и простой язык.

    Каковы примеры гипотез?

    Каковы примеры гипотез?

    Давайте рассмотрим гипотезу, с которой могут согласиться многие учителя: ученики работают лучше в понедельник утром, чем в пятницу днем ​​(IV = день, DV = стандарт работы).

    Итак, если мы решим изучить это, дав одной и той же группе студентов урок в понедельник утром и в пятницу днем, а затем измеряя их немедленное восприятие материала, охватываемого на каждой сессии, мы получим следующее:

    • Альтернативная гипотеза гласит, что студенты будут вспоминать значительно больше информации в понедельник утром, чем в пятницу днем.
    • Нулевая гипотеза утверждает, что не будет существенной разницы в сумме, отозванной утром в понедельник по сравнению с днем ​​пятницы.Любая разница будет обусловлена ​​случайностью или смешивающими факторами.

    Нулевая гипотеза, таким образом, противоположна альтернативной гипотезе, поскольку она утверждает, что не будет никаких изменений в поведении.

    Здесь вы можете спросить, почему нас так интересует нулевая гипотеза. Неужто альтернативная (или экспериментальная) гипотеза важнее?

    Ну да, это так. Однако мы никогда не сможем на 100% доказать альтернативную гипотезу. Вместо этого мы смотрим, сможем ли мы опровергнуть или отвергнуть нулевую гипотезу.

    Если мы отвергаем нулевую гипотезу, это на самом деле не означает, что наша альтернативная гипотеза верна — но это подтверждает альтернативную / экспериментальную гипотезу.


    Как ссылаться на эту статью:
    Как ссылаться на эту статью:

    McLeod, S. A. (2018, 10 августа). Что такое гипотеза . Просто психология. www.simplypsychology.org/what-is-a-hypotheses.html


    Нулевая гипотеза и альтернативная гипотеза

    Дом Блог Нулевая гипотеза и альтернативная гипотеза

    Гипотеза — это приблизительное объяснение, относящееся к набору фактов, которые могут быть проверены некоторыми дальнейшими исследованиями.В основном есть два типа: нулевая гипотеза и альтернативная гипотеза. Исследование обычно начинается с проблемы. Затем эти гипотезы предоставляют исследователю некоторые конкретные переформулировки и разъяснения проблемы исследования.

    Критерии исследовательской проблемы в форме нулевой гипотезы и альтернативной гипотезы должны быть выражены как отношения между двумя или более переменными. Критерий состоит в том, что утверждения должны выражать взаимосвязь между двумя или более измеряемыми переменными.Нулевая гипотеза и альтернативная гипотеза должны иметь четкое значение для проверки и установления отношений.

    Узнайте, как мы помогаем редактировать главы вашей диссертации

    Согласование теоретической основы, сбор статей, обобщение пробелов, формулирование четкой методологии и плана данных, а также описание теоретических и практических последствий вашего исследования — это часть наших комплексных услуг по редактированию диссертаций.

    • Своевременно вносить экспертизу по редактированию диссертаций в главы 1-5.
    • Отслеживайте все изменения, а затем работайте с вами, чтобы писать научные статьи.
    • Постоянная поддержка по обратной связи с комитетом, сокращение количества исправлений.

    Основные различия между нулевой гипотезой и альтернативной гипотезой и проблемами исследования заключаются в том, что проблемы исследования — это простые вопросы, которые невозможно проверить. Однако эти две гипотезы можно проверить.

    Нулевая гипотеза и альтернативная гипотеза должны быть должным образом фрагментированы до этапа сбора и интерпретации данных в исследовании.Хорошо фрагментированные гипотезы указывают на то, что исследователь обладает достаточными знаниями в этой конкретной области и, таким образом, может продолжить исследование, поскольку он может использовать гораздо более систематическую систему. Он дает направление исследователю по сбору и интерпретации данных.

    Нулевая гипотеза и альтернативная гипотеза полезны, только если они устанавливают ожидаемую взаимосвязь между переменными или если они согласуются с существующей совокупностью знаний. Их следует выражать как можно проще и лаконичнее.Они полезны, если обладают объяснительной силой.

    Цель и важность нулевой гипотезы и альтернативной гипотезы заключается в том, что они дают приблизительное описание явления. Цель состоит в том, чтобы предоставить исследователю или исследователю относительное утверждение, которое непосредственно проверяется в ходе исследования. Цель состоит в том, чтобы предоставить основу для отчета о выводах исследования. Цель состоит в том, чтобы действовать как рабочий инструмент теории. Цель состоит в том, чтобы доказать, поддерживается ли тест, что отделено от собственных ценностей и решений исследователя.Они также определяют направление исследований.

    Нулевая гипотеза обычно обозначается как H0. В нем говорится о полной противоположности тому, что исследователь или экспериментатор предсказывает или ожидает. Он в основном определяет утверждение, в котором говорится, что между переменными нет точной или фактической связи.

    Альтернативная гипотеза обычно обозначается как h2. Он делает заявление, которое предлагает или советует потенциальный результат или результат, которого исследователь или исследователь может ожидать.Он был разделен на две категории: гипотеза направленной альтернативы и гипотеза ненаправленной альтернативы.

    Гипотеза направленности объясняет направление ожидаемых результатов. Иногда этот тип альтернативной гипотезы разрабатывается для изучения взаимосвязи между переменными, а не для сравнения между группами.

    Ненаправленная гипотеза — это вид, в котором нет определенного направления ожидаемых результатов.

    Intellectus позволяет провести и интерпретировать анализ за считанные минуты. Нажмите «Попробовать», чтобы создать бесплатную учетную запись, и начните анализировать свои данные прямо сейчас!

    Как написать исследовательскую гипотезу | Академия Энаго

    Что такое исследовательская гипотеза?

    Гипотеза — это утверждение, которое вводит вопрос исследования и предлагает ожидаемый результат. Это неотъемлемая часть научного метода, лежащего в основе научных экспериментов.Следовательно, вы должны быть осторожны и основательны при построении своей гипотезы. Небольшая ошибка в построении вашей гипотезы может отрицательно повлиять на ваш эксперимент.

    Основные характеристики хорошей гипотезы

    Поскольку исследовательская гипотеза представляет собой конкретное, проверяемое предсказание о том, что вы ожидаете от исследования, вы можете рассмотреть возможность составления гипотезы из ранее опубликованного исследования, основанного на этой теории.

    Хорошая исследовательская гипотеза требует больше усилий, чем просто предположение.В частности, ваша гипотеза может начинаться с вопроса, который может быть дополнительно исследован с помощью фоновых исследований.

    Чтобы помочь вам сформулировать многообещающую исследовательскую гипотезу, вы должны задать себе следующие вопросы:

    1. Язык четкий и четкий?
    2. Какая связь между вашей гипотезой и темой вашего исследования?
    3. Можно ли проверить вашу гипотезу? Если да, то как?
    4. Какие возможные объяснения вы, возможно, захотите изучить?
    5. Включает ли ваша гипотеза как независимую, так и зависимую переменную?
    6. Можете ли вы манипулировать своими переменными, не нарушая этических стандартов?

    Перечисленные выше вопросы можно использовать в качестве контрольного списка, чтобы убедиться, что ваша гипотеза основана на прочном основании.Кроме того, это может помочь вам выявить слабые места в вашей гипотезе и при необходимости пересмотреть ее.

    Типы исследовательских гипотез

    Гипотеза исследования может быть разделена на семь категорий, как указано ниже:

    1. Простая гипотеза

    Он предсказывает взаимосвязь между одной зависимой переменной и одной независимой переменной.

    2. Сложная гипотеза

    Он предсказывает отношения между двумя или более независимыми и зависимыми переменными.

    3. Гипотеза направленности

    Он определяет ожидаемое направление, которому необходимо следовать, чтобы определить взаимосвязь между переменными, и выводится из теории. Кроме того, это подразумевает интеллектуальную приверженность исследователя конкретному результату.

    4. Ненаправленная гипотеза

    Он не предсказывает точное направление или характер взаимосвязи между двумя переменными. Ненаправленная гипотеза используется, когда нет теории, или когда результаты противоречат предыдущим исследованиям.

    5. Ассоциативная и причинная гипотеза

    Ассоциативная гипотеза определяет взаимозависимость между переменными. Изменение одной переменной приводит к изменению другой переменной. С другой стороны, каузальная гипотеза предполагает влияние на зависимого из-за манипулирования независимой переменной.

    6. Нулевая гипотеза

    В нем содержится отрицательное утверждение, подтверждающее выводы исследователя об отсутствии связи между двумя переменными.

    7.Альтернативная гипотеза

    В нем говорится, что существует взаимосвязь между двумя переменными исследования и что результаты имеют значение для темы исследования.

    Как сформулировать гипотезу эффективного исследования

    Проверяемая гипотеза — это не простое утверждение. Это довольно сложное утверждение, которое должно дать четкое представление о научном эксперименте, его намерениях и возможных результатах. Однако есть несколько важных моментов, которые следует учитывать при построении убедительной гипотезы.

    1. Укажите проблему, которую вы пытаетесь решить.
      • Убедитесь, что гипотеза четко определяет тему и фокус эксперимента.
    2. Попробуйте записать гипотезу в виде утверждения «если-то».
      • Следуйте этому шаблону: если предпринято определенное действие, то ожидается определенный результат.
    3. Определите переменные
      • Независимые переменные — это переменные, которыми управляют, управляют или изменяют. Независимые переменные изолированы от других факторов исследования.

      • Зависимые переменные , как следует из названия, зависят от других факторов исследования. На них влияет изменение независимой переменной.

    Примеры независимых и зависимых переменных в гипотезе:

    Пример 1
    Чем больше количество угольных электростанций в регионе (независимая переменная), тем выше загрязнение воды (зависимая переменная).

    Если вы измените независимую переменную (строительство дополнительных угольных заводов), это изменит зависимую переменную (количество загрязнения воды).

    Пример 2
    Каково влияние диеты или обычных газированных напитков (независимая переменная) на уровень сахара в крови (зависимая переменная)?

    Если вы измените независимую переменную (тип потребляемой газировки), она изменит зависимую переменную (уровень сахара в крови)

    Вы не должны игнорировать важность вышеуказанных шагов.Достоверность вашего эксперимента и его результатов основываются на надежной проверяемой гипотезе. У разработки сильной проверяемой гипотезы мало преимуществ, она заставляет нас тщательно и конкретно думать о результатах исследования. Следовательно, это позволяет нам понять значение вопроса и различные переменные, участвующие в исследовании. Кроме того, это помогает нам делать точные прогнозы на основе предыдущих исследований. Следовательно, формирование гипотезы будет иметь большое значение для исследования. Вот несколько хороших примеров проверяемых гипотез.

    Что еще более важно, для ваших научных экспериментов вам необходимо создать надежную и проверяемую исследовательскую гипотезу. Проверяемая гипотеза — это гипотеза, которая может быть доказана или опровергнута в результате экспериментов.

    Важность проверяемой гипотезы

    Чтобы разработать и провести эксперимент, используя научный метод, вам необходимо убедиться, что ваша гипотеза поддается проверке. Чтобы считаться пригодным для тестирования, должны быть выполнены некоторые важные критерии:

    1. Должна быть возможность доказать, что гипотеза верна.
    2. Должна быть возможность доказать, что гипотеза ложна.
    3. Результаты гипотезы должны воспроизводиться.

    Без этих критериев гипотеза и результаты будут неопределенными. В результате эксперимент ничего существенного не докажет и не опровергнет.

    Каков ваш опыт построения гипотез для научных экспериментов? С какими проблемами вы столкнулись? Как вы преодолели эти трудности? Пожалуйста, поделитесь с нами своими мыслями в разделе комментариев.Вы также можете посетить наш форум вопросов и ответов, чтобы получить ответы на часто задаваемые вопросы, связанные с различными аспектами написания и публикации исследований, от нашей команды, в которую входят профильные эксперты, видные исследователи и эксперты по публикациям.

    типов гипотез. Простая гипотеза | Винита Силапарасетти | Винита Силапарасетти

    Фото Брюса Марса на Unsplash

    Это также называют базовой гипотезой. Он показывает взаимосвязь между двумя переменными, где одна называется независимой переменной или «причиной», а другая — зависимой переменной или «следствием».

    Пример: Глобальное потепление вызывает таяние айсбергов.

    Здесь причина — глобальное потепление, а следствие — таяние айсбергов.

    Сложная гипотеза — это гипотеза, в которой есть несколько зависимых, а также независимых переменных.

    Пример: глобальное потепление вызывает таяние айсбергов, что, в свою очередь, вызывает серьезные изменения в погодных условиях.

    Разница между простой и сложной гипотезой:

    Простая гипотеза: Связь существует только между двумя переменными.

    сложная гипотеза: существует взаимосвязь между несколькими переменными.

    Это также называется «рабочей гипотезой». Это всего лишь предположение на этапе формулирования, но когда оно проверяется, это уже не просто идея или понятие. Эти независимые переменные на самом деле претерпевают некоторые изменения.

    Пример: Хлопковая одежда лучше подходит для лета, чем бархатная.

    Это противоречит эмпирической гипотезе, поскольку утверждает, что нет никакой связи между зависимой и независимой переменной.По сути, в нем говорится, что тестируемые данные и переменные на самом деле не существуют.

    Пример: вода не влияет на рост растений.

    Это также известно как поддерживаемая гипотеза или исследовательская гипотеза.

    Во-первых, предлагается множество гипотез. Затем среди них выбирается тот, который является наиболее эффективным.

    Существует четыре основных типа альтернативной гипотезы:

    • Точечная альтернативная гипотеза: Распределение совокупности в проверке гипотезы полностью определено и не имеет неизвестных параметров.
    • Ненаправленная альтернативная гипотеза: в ней утверждается, что нулевая гипотеза неверна.
    • Односторонняя направленная гипотеза: касается только области отклонения для одного хвоста выборочного распределения.
    • Двусторонняя направленная гипотеза: касается обеих областей отклонения выборочного распределения.

    Как следует из названия, это проверено логически. Процесс проверки включает:

    • Согласие
    • Несогласие
    • Разногласия.

    Пример:

    Утверждение гипотезы: животное не может выжить без воды.

    Логическая проверка: это правда, потому что всем живым существам нужна вода.

    Утверждение может быть логичным или нелогичным, но если статистика подтвердит его, оно станет статистической гипотезой.

    Витамин С полезен для кожи. Вам придется проверить эту гипотезу на группе людей, чтобы проверить ее. Это статистический метод проверки утверждения.

    Ассоциативная гипотеза утверждает, что существует связь между двумя переменными.Он смотрит на то, как вместе происходят определенные события.

    Причинные гипотезы утверждают, что любое различие в типе или количестве одной конкретной переменной будет напрямую влиять на разницу в типе или количестве следующей переменной в уравнении. Он смотрит на то, как манипуляция влияет на события в будущем.

    Направленная гипотеза определяет направление или характер взаимосвязи между двумя или более независимыми переменными и двумя или более зависимыми переменными. Они разработаны на основе исследовательских вопросов и используют статистические методы для проверки.

    Они основаны на таких аспектах, как:

    • Принятая теория
    • Прошлые исследования

    Эта гипотеза утверждает, что существует взаимосвязь между двумя переменными, но не предсказывает точный характер или направление взаимосвязи.

    • Тест Шапиро-Уилка
    • Тест Д’Агостино K²
    • Тест Андерсона-Дарлинга
    • Коэффициент корреляции Пирсона
    • Корреляция рангов Спирмена
    • Кендалла
      1. Кендалла 9000 Squared Корреляция учеников
      2. Тест
      3. Парный t-критерий Стьюдента
      4. Тест дисперсионного анализа (ANOVA)
      5. Тест ANOVA с повторными измерениями
    • U-критерий Манна-Уитни
    • Знаковый критерий Вилкоксона
    • Критерий Крускала-Уоллиса
    • Тест Фридмана

    Проверка гипотез, ошибки типа I и типа II

    Ind Psychiatry J.Июль-декабрь 2009 г .; 18 (2): 127–131.

    Амитав Банерджи

    Департамент общественной медицины, Медицинский колледж Д. Я. Патила, Пуна, Индия

    UB Chitnis

    Департамент общественной медицины, Медицинский колледж Д. Я. Патила, Пуна, Индия

    SL Jadhav

    Департамент общественной медицины, Д. Я. Медицинский колледж Патил, Пуна, Индия

    JS Bhawalkar

    Департамент общественной медицины, Медицинский колледж Д.Ю. Патила, Пуна, Индия

    S.Чаудхури

    1 Отделение психиатрии, РИНПАС, Канке, Ранчи, Индия

    Отделение общественной медицины, Медицинский колледж им. Д. Я. Патила, Пуна, Индия

    1 Отделение психиатрии, РИНПАС, Канке, Ранчи, Индия

    , Индия Адрес для корреспонденции: Д-р (профессор) Амитав Банерджи, Департамент общественной медицины, Медицинский колледж им. Д. Я. Патила, Пуна — 411 018, Индия. Электронная почта: [email protected]

    Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии правильного цитирования оригинальной работы.

    Эта статья цитируется в других статьях в PMC.

    Abstract

    Проверка гипотез — важное направление эмпирических исследований и доказательной медицины. Хорошо проработанная гипотеза — это половина ответа на вопрос исследования. Для этого желательно как знание предмета, полученное на основе обширного обзора литературы, так и практическое знание основных статистических концепций. В данной статье обсуждаются методы разработки хорошей гипотезы и статистические концепции проверки гипотез.

    Ключевые слова: Размер эффекта, проверка гипотез, ошибка типа I, ошибка типа II

    Карл Поппер, вероятно, самый влиятельный философ науки в 20 веке (Wulff et al ., 1986). Многие ученые, даже те, кто обычно не читает книги по философии, знакомы с основными принципами его взглядов на науку. Популярность философии Поппера отчасти объясняется тем, что она была хорошо объяснена и простыми словами, в частности, лауреатом Нобелевской премии Питером Медаваром (Medawar, 1969).Поппер подчеркивает очень важный момент: ученые-эмпирики (те, кто делает упор на наблюдения только как на отправную точку исследования) ставят телегу впереди лошади, когда утверждают, что наука переходит от наблюдения к теории, поскольку не существует такой вещи, как чистое наблюдение, не зависящее от теории. Поппер заявляет: «… вера в то, что мы можем начать только с чистого наблюдения, без чего-либо в природе теории, абсурдна: как может быть проиллюстрировано историей человека, посвятившего свою жизнь естествознанию, он записал все, что он мог наблюдать и завещал свою «бесценную» коллекцию наблюдений Королевскому обществу для использования в качестве индуктивных (эмпирических) свидетельств.

    НАЧАЛЬНАЯ ТОЧКА ИССЛЕДОВАНИЯ: ГИПОТЕЗА ИЛИ НАБЛЮДЕНИЕ?

    Первым шагом в научном процессе является не наблюдение, а выработка гипотезы, которая затем может быть критически проверена наблюдениями и экспериментами. Поппер также делает важное заявление о том, что цель усилий ученого — не проверка, а фальсификация исходной гипотезы. Логически невозможно проверить истинность общего закона повторными наблюдениями, но, по крайней мере в принципе, можно опровергнуть такой закон одним наблюдением.Неоднократные наблюдения за белыми лебедями не доказали, что все лебеди белые, но наблюдения одного черного лебедя было достаточно, чтобы опровергнуть это общее утверждение (Popper, 1976).

    ХАРАКТЕРИСТИКИ ХОРОШЕЙ ГИПОТЕЗЫ

    Хорошая гипотеза должна основываться на хорошем исследовательском вопросе. Он должен быть простым, конкретным и заявленным заранее (Hulley et al ., 2001).

    Гипотеза должна быть простой

    Простая гипотеза содержит один предиктор и одну переменную результата, e.грамм. положительный семейный анамнез шизофрении увеличивает риск развития этого состояния у родственников первой степени родства. Здесь единственной переменной-предиктором является положительный семейный анамнез шизофрении, а переменной результата — шизофрения. Сложная гипотеза содержит более одной переменной-предиктора или более одной переменной результата, например, положительный семейный анамнез и стрессовые жизненные события связаны с увеличением заболеваемости болезнью Альцгеймера. Здесь есть 2 переменных-предиктора, т. Е.е., положительный семейный анамнез и стрессовые жизненные события, в то время как одна переменная результата, то есть болезнь Альцгеймера. Подобную сложную гипотезу нелегко проверить с помощью одного статистического теста, и ее всегда следует разделять на 2 или более простых гипотез.

    Гипотеза должна быть конкретной

    Конкретная гипотеза не оставляет двусмысленности в отношении субъектов и переменных, или в отношении того, как будет применяться критерий статистической значимости. В нем используются краткие операционные определения, которые суммируют природу и источник субъектов и подход к измерению переменных (история приема транквилизаторов, измеренная с помощью обзора медицинских записей и рецептов врачей за последний год, чаще встречается у пациентов, которые попыток самоубийства, чем в контрольной группе, госпитализированных по другим причинам).Это длинное предложение, но оно четко определяет природу переменных-предикторов и результатов, способы их измерения и гипотезу исследования. Часто эти детали могут быть включены в предложение исследования и не могут быть указаны в гипотезе исследования. Однако они должны быть ясны в сознании исследователя при концептуализации исследования.

    Гипотеза должна быть изложена заранее

    Гипотеза должна быть изложена в письменной форме во время подготовки предложения. Это поможет сосредоточить исследовательские усилия на основной цели и создать более прочную основу для интерпретации результатов исследования по сравнению с гипотезой, возникающей в результате проверки данных.Привычка апостериорной проверки гипотез (распространенная среди исследователей) — это не что иное, как использование методов третьей степени на данных (углубление данных), чтобы получить хоть что-то значимое. Это приводит к переоценке случайных ассоциаций в исследовании.

    ВИДЫ ГИПОТЕЗ

    С целью проверки статистической значимости гипотезы классифицируются по способу описания ожидаемой разницы между исследуемыми группами.

    Нулевая и альтернативная гипотезы

    Нулевая гипотеза утверждает, что нет никакой связи между предикторами и переменными исхода в популяции (нет никакой разницы между привычками пациентов с попытками самоубийства и пациентами из контрольной группы, совпадающей по возрасту и полу. »Пациенты, госпитализированные с другими диагнозами).Нулевая гипотеза — формальная основа для проверки статистической значимости. Исходя из предположения об отсутствии ассоциации, статистические тесты могут оценить вероятность того, что наблюдаемая ассоциация может быть случайной.

    Утверждение, что существует связь — что пациенты с попытками самоубийства будут сообщать о привычках к транквилизаторам, отличных от привычек контрольной группы, — называется альтернативной гипотезой. Альтернативная гипотеза не может быть проверена напрямую; он принимается путем исключения, если критерий статистической значимости отклоняет нулевую гипотезу.

    Одно- и двусторонние альтернативные гипотезы

    Односторонняя (или односторонняя) гипотеза определяет направление связи между предиктором и переменными результата. Прогнозирование того, что пациенты, совершившие попытки самоубийства, будут чаще употреблять транквилизаторы, чем пациенты контрольной группы, является односторонней гипотезой. Двусторонняя гипотеза утверждает только то, что ассоциация существует; в нем не указано направление. Прогнозирование того, что пациенты с попытками самоубийства будут иметь разный уровень использования транквилизаторов — выше или ниже, чем пациенты контрольной группы, — является двусторонней гипотезой.(Слово «хвосты» относится к хвостам статистического распределения, таким как знакомая колоколообразная нормальная кривая, которая используется для проверки гипотезы. Один хвост представляет собой положительный эффект или ассоциацию, другой — отрицательный эффект.) У гипотезы с двумя хвостами есть статистическое преимущество, заключающееся в том, что она допускает меньший размер выборки по сравнению с тем, который допускается двусторонней гипотезой. К сожалению, односторонние гипотезы не всегда подходят; на самом деле, некоторые исследователи считают, что их никогда не следует использовать.Однако они подходят, когда только одно направление ассоциации является важным или биологически значимым. Примером может служить односторонняя гипотеза о том, что лекарство имеет большую частоту побочных эффектов, чем плацебо; возможность того, что у препарата меньше побочных эффектов, чем у плацебо, не стоит проверять. Какая бы стратегия ни использовалась, ее следует оговорить заранее; в противном случае ему не хватало бы статистической точности. Дноуглубительные работы после сбора данных и последующее решение перейти на одностороннюю проверку гипотез для уменьшения размера выборки и значения P указывают на отсутствие научной достоверности.

    СТАТИСТИЧЕСКИЕ ПРИНЦИПЫ ТЕСТИРОВАНИЯ ГИПОТЕЗИ

    Гипотеза (например, Тамифлю [осельтамивир], препарат выбора при гриппе h2N1, ассоциируется с повышенной частотой острых психотических проявлений) в реальном мире либо верна, либо ложна. Поскольку исследователь не может изучить всех людей, находящихся в группе риска, он должен проверить гипотезу на выборке из этой целевой группы. Независимо от того, сколько данных собирает исследователь, он никогда не сможет полностью доказать (или опровергнуть) свою гипотезу.Всегда будет необходимость делать выводы о явлениях в популяции на основе событий, наблюдаемых в выборке (Hulley et al ., 2001). В некотором смысле проблема следователя аналогична проблеме, с которой сталкивается судья, рассматривающий обвиняемого []. Абсолютная правда о том, совершил ли обвиняемый преступление, не может быть установлена. Вместо этого судья начинает с презумпции невиновности — обвиняемый не совершал преступления. Судья должен решить, имеются ли достаточные доказательства для отклонения предполагаемой невиновности подсудимого; стандарт известен как вне разумного сомнения.Однако судья может ошибиться, осудив невиновного подсудимого или не осудив того, кто действительно виновен. Аналогичным образом исследователь начинает с предположения о нулевой гипотезе или отсутствии связи между предиктором и переменными результата в популяции. На основе данных, собранных в его выборке, исследователь использует статистические тесты, чтобы определить, есть ли достаточные доказательства, чтобы отклонить нулевую гипотезу в пользу альтернативной гипотезы о наличии ассоциации в популяции.Стандарт для этих тестов показан как уровень статистической значимости.

    Таблица 1

    Аналогия между решениями судьи и статистическими тестами

    Решение судьи Статистический тест
    Невиновность: обвиняемый не совершал преступления Нулевая гипотеза: нет связи между Тамифлюком и психотикой проявления
    Вина: обвиняемый действительно совершил преступление Альтернативная гипотеза: существует связь между Тамифлю и психозом
    Стандарт отклонения невиновности: вне разумных сомнений Стандарт отклонения нулевой гипотезы: Уровень статистической значимости (à)
    Правильное суждение: осудить преступника Правильный вывод: сделать вывод о существовании ассоциации, если она действительно существует в популяции
    Правильное суждение: оправдать невиновного Правильный вывод: сделать вывод нет ассоциации между Тамифлю и психозом, когда его не существует
    Неверное суждение: Осуждение невиновного человека. Неправильный вывод (ошибка типа I): сделайте вывод, что связь существует, хотя на самом деле ее нет
    Неправильное суждение: оправдать преступника Неправильный вывод (ошибка типа II): сделайте вывод, что связи нет, хотя на самом деле является одним

    ТИП I (ТАКЖЕ ИЗВЕСТНЫЙ КАК «α») И ТИП II (ТАКЖЕ ИЗВЕСТНЫЙ КАК «β») ОШИБКИ

    Как и заключение судьи, заключение следователя может быть неверным. Иногда по одной случайности выборка не является репрезентативной для населения.Таким образом, результаты в выборке не отражают реальность в совокупности, и случайная ошибка приводит к ошибочному заключению. Ошибка типа I (ложноположительная) возникает, если исследователь отвергает нулевую гипотезу, которая действительно верна для популяции; ошибка типа II (ложноотрицательный) возникает, если исследователь не может отклонить нулевую гипотезу, которая фактически ложна для популяции. Хотя ошибок типа I и типа II невозможно полностью избежать, исследователь может снизить их вероятность, увеличив размер выборки (чем больше выборка, тем меньше вероятность того, что она будет существенно отличаться от генеральной совокупности).

    Ложноположительные и ложноотрицательные результаты также могут возникать из-за предвзятости (наблюдатель, прибор, отзыв и т. Д.). (Ошибки из-за систематической ошибки, однако, не называются ошибками типа I и типа II.) Такие ошибки вызывают беспокойство, поскольку их трудно обнаружить и обычно невозможно определить количественно.

    РАЗМЕР ЭФФЕКТА

    Вероятность того, что исследование сможет обнаружить связь между переменной-предиктором и переменной результата, конечно, зависит от фактической величины этой связи в целевой популяции.Если он большой (например, увеличение на 90% случаев психоза у людей, принимающих Тамифлю), его будет легко обнаружить в образце. И наоборот, если размер ассоциации невелик (например, увеличение психоза на 2%), это будет трудно обнаружить в выборке. К сожалению, исследователь часто не знает реальной величины ассоциации — одна из целей исследования — оценить ее. Вместо этого исследователь должен выбрать размер ассоциации, которую он хотел бы обнаружить в выборке.Эта величина известна как величина эффекта. Выбор подходящего размера эффекта — самый сложный аспект планирования размера выборки. Иногда исследователь может использовать данные других исследований или пилотных тестов, чтобы сделать обоснованное предположение о разумной величине эффекта. Когда нет данных для его оценки, он может выбрать наименьший размер эффекта, который был бы клинически значимым, например, 10% -ное увеличение частоты психозов. Конечно, с точки зрения общественного здравоохранения, даже 1% -ное увеличение заболеваемости психозом было бы важным.Таким образом, выбор величины эффекта всегда в некоторой степени произвольный, и соображения осуществимости часто имеют первостепенное значение. Когда количество доступных субъектов ограничено, исследователю, возможно, придется работать в обратном направлении, чтобы определить, является ли разумным размер эффекта, который его исследование сможет обнаружить с таким количеством субъектов.

    α, β, И СИЛА

    После завершения исследования исследователь использует статистические тесты, чтобы попытаться отклонить нулевую гипотезу в пользу ее альтернативы (почти так же, как прокурор пытается убедить судью отклонить невиновность в пользу вины).В зависимости от того, является ли нулевая гипотеза истинной или ложной в целевой популяции, и при условии, что исследование не содержит систематических ошибок, возможны 4 ситуации, как показано ниже. В двух из них результаты выборки и реальности в совокупности совпадают, и вывод исследователя будет правильным. В двух других ситуациях была сделана ошибка типа I (α) или типа II (β), и вывод будет неверным.

    Таблица 2

    Истина в популяции по сравнению с результатами в выборке исследования: четыре возможности

    Истина в популяции Ассоциация + nt Нет ассоциации
    Отклонить нулевую гипотезу Исправить Ошибка I типа
    Невозможность отклонить нулевую гипотезу Ошибка II типа Правильно

    Исследователь устанавливает максимальную вероятность совершения ошибок типа I и типа II до начала исследования.Вероятность совершения ошибки типа I (отклонение нулевой гипотезы, когда она действительно верна) называется α (альфа), другое название — уровень статистической значимости.

    Если исследование Тамифлю и психоза, например, спланировано с α = 0,05, то исследователь установил 5% как максимальную вероятность ошибочного отклонения нулевой гипотезы (и ошибочного вывода о том, что использование Тамифлю и частота психозов связаны между собой). население). Это уровень разумных сомнений, который исследователь готов принять, когда он использует статистические тесты для анализа данных после завершения исследования.

    Вероятность совершения ошибки типа II (неспособность отклонить нулевую гипотезу, когда она фактически ложна) называется β (бета). Величина (1 — β) называется мощностью, вероятность наблюдения эффекта в выборке (если таковая имеется) с указанной величиной эффекта или выше существует в генеральной совокупности.

    Если β установлен на 0,10, то исследователь решил, что он готов принять 10% -ный шанс пропустить связь данной величины эффекта между Тамифлю и психозом. Это представляет степень 0.90, то есть с вероятностью 90% найти ассоциацию такого размера. Например, предположим, что заболеваемость психозом действительно увеличилась бы на 30%, если бы все население принимало Тамифлю. Тогда в 90 случаях из 100 исследователь наблюдал бы эффект такого размера или больше в своем исследовании. Однако это не означает, что исследователь будет абсолютно неспособен обнаружить меньший эффект; просто вероятность того, что он это сделает, будет меньше 90%.

    В идеале альфа- и бета-ошибки должны быть установлены на ноль, что исключает возможность получения ложноположительных и ложноотрицательных результатов.На практике они делаются как можно меньше. Однако их уменьшение обычно требует увеличения размера выборки. Планирование размера выборки направлено на выбор достаточного количества субъектов, чтобы поддерживать альфа и бета на приемлемо низких уровнях, не делая исследование излишне дорогим или трудным.

    Многие исследования s et al pha при 0,05 и бета при 0,20 (степень 0,80). Это несколько произвольные значения, иногда используются и другие; общепринятый диапазон альфа — от 0.01 и 0,10; а для бета — от 0,05 до 0,20. В общем, исследователь должен выбрать низкое значение альфа, когда вопрос исследования делает особенно важным, чтобы избежать ошибки типа I (ложноположительные), и он должен выбрать низкое значение бета, когда особенно важно избежать ошибки типа II. ошибка.

    P ЗНАЧЕНИЕ

    Нулевая гипотеза действует как боксерская груша: предполагается, что она верна, чтобы с помощью статистического теста превратить ее в ложную. Когда данные анализируются, такие тесты определяют значение P , вероятность получения результатов исследования случайно, если нулевая гипотеза верна.Нулевая гипотеза отклоняется в пользу альтернативной гипотезы, если значение P меньше альфа, предопределенного уровня статистической значимости (Daniel, 2000). «Незначительные» результаты — те, у которых значение P больше альфа — не означают, что в популяции нет ассоциации; они только означают, что ассоциация, наблюдаемая в выборке, мала по сравнению с тем, что могло произойти только случайно. Например, исследователь может обнаружить, что у мужчин с семейным анамнезом психических заболеваний вероятность развития шизофрении в два раза выше, чем у мужчин без семейного анамнеза, но со значением P , равным 0.09. Это означает, что даже если семейный анамнез и шизофрения не были связаны в популяции, вероятность обнаружения такой связи из-за случайной ошибки в выборке составляла 9%. Если бы исследователь установил уровень значимости 0,05, ему пришлось бы сделать вывод, что ассоциация в выборке «не является статистически значимой». У исследователя может возникнуть соблазн изменить свое мнение об уровне статистической значимости постфактум и сообщить результаты «показали статистическую значимость при P <10».Лучшим вариантом было бы сообщить, что «результаты, хотя и предполагающие связь, не достигли статистической значимости ( P = 0,09)». Это решение подтверждает, что статистическая значимость не является ситуацией «все или ничего».

    ЗАКЛЮЧЕНИЕ

    Проверка гипотез — это якорь эмпирических исследований и быстро развивающейся практики доказательной медицины. Однако эмпирические исследования и, ipso facto, проверка гипотез имеют свои пределы. Эмпирический подход к исследованию не может полностью устранить неопределенность.В лучшем случае он может количественно оценить неопределенность. Эта неопределенность может быть двух типов: ошибка типа I (ложное отклонение нулевой гипотезы) и ошибка типа II (ложное принятие нулевой гипотезы). Допустимые значения ошибок типа I и типа II устанавливаются заранее и важны для расчета размера выборки. Еще один важный момент, о котором следует помнить, — это то, что мы не можем «доказать» или «опровергнуть» что-либо с помощью проверки гипотез и статистических тестов. Мы можем только опровергнуть или отвергнуть нулевую гипотезу и по умолчанию принять альтернативную гипотезу.Если нам не удается отвергнуть нулевую гипотезу, мы принимаем ее по умолчанию.

    Сноски

    Источник поддержки: Нет

    Конфликт интересов: Не объявлен.

    СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

    • Daniel W. W. In: Biostatistics. 7-е изд. Нью-Йорк: Джон Вили и сыновья, Inc.; 2002. Проверка гипотез; С. 204–294. [Google Scholar]
    • Халли С. Б., Каммингс С. Р., Браунер В. С., Грейди Д., Херст Н., Ньюман Т. Б. 2-е изд. Филадельфия: Липпинкотт Уильямс и Уилкинс; 2001 г.Подготовка к оценке размера выборки: гипотеза и основные принципы В: Разработка клинических исследований — эпидемиологический подход; С. 51–63. [Google Scholar]
    • Медавар П. Б. Филадельфия: Американское философское общество; 1969. Индукция и интуиция в научной мысли. [Google Scholar]
    • Поппер К. Незавершенный квест. Интеллектуальная автобиография. Фонтана Коллинз; п. 42. [Google Scholar]
    • Вульф Х. Р., Педерсен С. А., Розенберг Р. Оксфорд: Blackwell Scientific Publicatons; Эмпиризм и реализм: философская проблема.В кн .: Философия медицины. [Google Scholar]

    Гипотеза: определение и примеры | Indeed.com

    Гипотеза — это обоснованное предположение, которое сформировалось в начале научного эксперимента, но ее можно использовать почти во всех областях и дать представление о ваших ожиданиях и о том, почему они могут или не могли быть выполнены после определенных действий. . Знание полного определения гипотезы и умение планировать и следовать ей могут помочь вам на любом этапе вашей карьеры. В этой статье мы определяем, что такое гипотеза, и предлагаем примеры, которые предоставляют больше информации о том, как использовать и интерпретировать гипотезы.

    Связано: эффективные языковые навыки на рабочем месте

    Что такое гипотеза?

    Гипотеза — это возможное объяснение того, что происходит или что вы наблюдаете и считаете правдой. Его также можно использовать для определения взаимосвязи между двумя или более переменными, которые, по вашему мнению, могут быть связаны друг с другом.

    Гипотезы обычно пишутся в виде утверждений «если / то», например, , если кто-то ест много сахара, в его зубах образуются кариес .Эти утверждения определяют конкретные переменные (в данном случае употребление большого количества сахара) и предлагают результат (в данном случае, появление кариеса в зубах).

    При создании гипотезы лучше всего усилить ее, насколько это возможно, перед проведением экспериментов или дальнейших наблюдений. Этого можно достичь, задавая вопросы и проводя мозговой штурм, конкретизируя язык, который вы используете, и будьте логичны, а также убедитесь, что гипотеза проверяема в рамках ограничений.

    Научная гипотеза должна быть о чем-то, что можно доказать или опровергнуть с помощью экспериментов или наблюдений.Научные гипотезы требуют обширных исследований и экспериментов, а также контроля зависимых и независимых переменных, чтобы получить ожидаемый результат, независимо от того, поддерживает ли он гипотезу как истинную или доказывает, что она неверна.

    По теме: Что такое ученый? Определение и типы ученых

    Типы гипотез

    Гипотезы используются в научных экспериментах, но они также могут быть полезны для выявления закономерностей, поиска решений или улучшения отношений на рабочем месте.Когда вы делаете обоснованное предположение о наблюдаемом явлении, существует множество различных типов гипотез, которые можно использовать и учиться, например:

    • Простая гипотеза: Простая гипотеза предсказывает взаимосвязь между независимой и зависимой переменной.
    • Сложная гипотеза: Сложная гипотеза рассматривает взаимосвязь между двумя или более независимыми переменными и двумя или более зависимыми переменными.
    • Эмпирическая гипотеза: Эмпирическая гипотеза также может быть названа рабочей гипотезой и принимается в качестве основы для будущих исследований с целью формулирования теории для проверки.
    • Нулевая гипотеза: Нулевая гипотеза — это позиция по умолчанию, предполагающая, что переменные не связаны друг с другом.
    • Альтернативная гипотеза: Альтернативная гипотеза создается для опровержения нулевой гипотезы и адаптирует свой метод и прогноз в соответствии с его результатами.
    • Логическая гипотеза: Логическая гипотеза предлагает объяснение без обширных доказательств.
    • Статистическая гипотеза: Статистическая гипотеза оценивает ограниченную часть населения и использует статистику для оценки результатов.

    Как проверить гипотезу

    Вот пять шагов для проверки гипотезы:

    1. Сформулируйте гипотезу

    Чтобы проверить гипотезу, важно предпринять все необходимые шаги, чтобы сформировать эффективную один. Для этого выполните следующие действия:

    1. Сделайте наблюдение.
    2. Задайте вопрос, основанный на этом наблюдении.
    3. Изучите возможные результаты вашего вопроса.
    4. Учтите все переменные, которые влияют на ваш вопрос или имеют к нему отношение.
    5. Убедитесь, что гипотеза проверяема и может быть доказана или опровергнута.

    2. Определите нулевую гипотезу

    Определите один возможный результат эксперимента, который не показывает связи между какими-либо переменными. Затем запишите это как утверждение. Например, кто-то, чья исходная гипотеза — , если офис предоставляет еду для перекусов, сотрудники будут делать меньше перерывов вне офиса. может достичь нулевой гипотезы . Количество перерывов вне офиса, которые берут на себя сотрудники, не связано с доступностью еды. .

    3. Укажите альтернативную гипотезу

    Определите альтернативный результат нулевой гипотезы, которая ее опровергает. Альтернативная гипотеза отличается как от нулевой, так и от исходной гипотезы. Рассматривая предыдущий пример, если исходная гипотеза такова: , если офис предоставляет еду для перекусов, сотрудники будут брать меньше перерывов за пределами офиса , и нулевая гипотеза: количество перерывов вне офиса, которые берут на себя сотрудники, равно не связанного с доступностью продуктов питания, , то потенциальной альтернативной гипотезой может быть: , если офис предоставляет продукты для перекусов, сотрудники будут чаще отдыхать вне офиса, чтобы получить другую пищу, которую они предпочитают.

    4. Проведите эксперимент

    Соберите все материалы, необходимые для завершения тестирования, и составьте план проведения эксперимента. Включите шаги по сбору ресурсов, наблюдению, заметкам и этапам эксперимента, чтобы убедиться, что он продвигается. Затем внимательно следуйте этому плану, чтобы убедиться, что гипотеза тщательно проверена.

    Рассмотрим пример гипотезы: ** если в офисе есть еда на перекус, сотрудники будут меньше отдыхать вне офиса. Эксперимент для этой гипотезы может выглядеть так:

    1. Соберите такие материалы, как закуски для офиса, ручку и бумагу или компьютерную таблицу, чтобы вести подсчеты.
    2. Следите за тем, сколько сотрудников берут перерывы вне офиса в течение одной недели.
    3. Готовьте закуски в офисе каждый день на следующей неделе.
    4. Наблюдайте и записывайте, сколько сотрудников выбирают предоставленные офисные закуски, а сколько еще отдыхают вне офиса.

    5.Оцените результаты

    Просмотрите результаты завершенных результатов и сравните их с прогнозами, сделанными в вашей исходной гипотезе. Этот шаг помогает определить, была ли правильная исходная гипотеза или эксперимент подтвердил нулевую гипотезу или альтернативную гипотезу. Независимо от результатов, информацию, полученную при проверке гипотезы, можно использовать для новых наблюдений и, возможно, для формирования другой гипотезы.

    Связано: Определение проверки гипотез (с примерами)

    Примеры гипотез

    Вот несколько примеров гипотез с объяснениями, почему они классифицируются как определенные типы:

    • Если офис предоставляет еду для закуски, сотрудники будут брать меньше перерывов вне офиса: Это пример простой гипотезы, поскольку независимая переменная предоставляет закуски в офисе, а зависимая переменная — предпочитает ли меньшее количество сотрудников отдыхать вне офиса.
    • Если компания устраивает праздник, и все в офисе присутствуют, моральный дух вырастет, а вместе с ним и производительность: Это пример сложной гипотезы, поскольку при ее проверке будет задействовано большое количество переменных. , например, есть ли у компании праздничная вечеринка, сколько сотрудников приходит на нее, испытывают ли участники повышение морального духа и как это влияет на производительность компании.
    • Если Сьюзен не любит математику, она не захочет работать в бухгалтерском учете: Это пример логической гипотезы, поскольку фактических данных в ее поддержку может быть не так много.На данный момент нет никаких указаний на то, какой вид математики не нравится Сьюзен или будет ли бухгалтерский учет включать такой вид математики.
    • На сотрудников не влияет температура в офисе: Это пример нулевой гипотезы, поскольку он предполагает отсутствие корреляции между двумя переменными, а именно физическим комфортом сотрудников и температурой в офисе, где они работают.
    • Если кто-то дружелюбен на работе, то мы можем дружить и вне работы: Это пример утверждения «если / то», которое не является гипотезой, так как оно содержит расплывчатые формулировки и не дает веских оснований для контролируемых экспериментов. .

    (PDF) Типы гипотез и исследования

    Типы гипотез и исследования Anupama

    IJNSPR (2018) 78–80 © JournalsPub 2018. Все права защищены. мы доказали эту гипотезу

    или не одобряем.Это означает, что выдвинутая нами гипотеза

    основана на некотором недостаточном свидетельстве, и это

    может быть либо истинным, либо ложным.

    Когда мы формулируем гипотезу, мы должны учитывать эти аспекты.

    • Предварительное решение проблемы может или

    может быть неверным.

    • Ясный, точный, проверяемый и согласованный

    с фактами.

    • Обеспечьте ответ на проблему, логическую простоту

    с данными, которые мы предоставляем

    .

    Три основных аспекта, важных в гипотезе

    : различие в том, что мы пытаемся выяснить

    , отношения и взаимодействия

    . Во взаимосвязи мы пытаемся понять статистически значимое соотношение

    , которое означает, что разница в результатах

    возникла не случайно, а по статистическим причинам

    . [2].

    ПОЧЕМУ ГИПОТЕЗА

    ВАЖНА?

    Потому что это помогает нам

    • Копировать исследование

    • Сделать логический вывод

    • Связь между переменными

    • Предоставляет утверждение, выведенное из теории

    • Выбрать факты

    • Направление исследования

    BASIC TES ГИПОТЕЗЫ

    Нулевая гипотеза vs.Альтернатива

    Гипотеза

    Нулевая гипотеза (также называемая статистической гипотезой

    ) утверждает, что между двумя переменными нет связи

    .

    Пример: возьмем в качестве примера ледяной крем

    . Чайлд сформулировал отцу нулевую гипотезу

    , заявив, что употребление мороженого

    не имеет никакого отношения к текущей температуре

    , то есть нулевую гипотезу. Но отец

    пытается сказать, что поедание мороженого

    связано с рабочей температурой, т.е.е.,

    альтернативная гипотеза.

    В нулевой гипотезе исследователь пытается

    объяснить, что взаимосвязь является случайной,

    не является статистически значимым отношением

    между двумя переменными, и взаимосвязь

    возникает просто из-за случайности. Тем не менее,

    в альтернативной гипотезе, мы пытаемся

    доказать, что существует связь между поеданием мороженого

    и рабочей температурой.Наконец,

    , когда мы принимаем гипотезу, тогда нулевая

    гипотеза будет отвергнута наоборот [1].

    Материальная гипотеза против статистической

    Материальная гипотеза

    не реализована и объясняет своего рода ожидаемую связь

    между существующими переменными

    . Итак, если мы хотим опровергнуть гипотезу

    на примере

    , поедающего мороженое и страдающего лихорадкой,

    имеет некоторую связь.В статистической гипотезе

    , сформулированная здесь гипотеза имеет

    статистически значимую связь между

    поеданием мороженого и страданием от лихорадки

    , которая реализуется с помощью статистических параметров

    , это можно сделать

    с помощью t-критерия. … так далее [2].

    Простая и сложная гипотеза

    Простая гипотеза

    Есть одна независимая переменная и одна зависимая переменная

    .Пример поедания льда

    сливок приводит к рабочей температуре, которая составляет

    вроде простой гипотезы.

    Сложная гипотеза

    В сложной гипотезе у нас есть две или более

    независимых и две или более

    зависимых переменных.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *