1.5. HIPOTEZY I ICH TESTOWANIE W STATYSTYCE
Gdy planujemy badania, często mamy pytania, które chcemy zweryfikować lub udowodnić. Hipotezy pomagają nam sformułować te pytania w sposób konkretny i precyzyjny.
Co to jest hipoteza?
Hipoteza to przypuszczenie lub założenie, które stawiamy na podstawie naszej wiedzy lub obserwacji. W kontekście statystyki mówimy o dwóch rodzajach hipotez:
- Hipoteza zerowa (H0) to nasze początkowe założenie, które zakłada brak efektu lub związku między badanymi zmiennymi. Innymi słowy, to hipoteza, którą staramy się obalić.
- Hipoteza alternatywna (H1 lub Ha) to przeciwna hipoteza, która zakłada istnienie efektu lub związku między badanymi zmiennymi.
Jak działa testowanie hipotez?
Testowanie hipotez polega na zbieraniu danych i analizie ich w taki sposób, który pozwoli nam określić, czy hipoteza zerowa (H0) jest prawdziwa czy fałszywa. Oto kroki tego procesu:
- Formułowanie hipotez – Rozpoczynamy od sformułowania hipotezy zerowej (brak efektu) i hipotezy alternatywnej (istnieje efekt).
- Zbieranie danych – przeprowadzamy badanie lub eksperyment i zbieramy dane.
- Analiza danych – korzystając z technik statystycznych, analizujemy zebrane dane. Wyniki analizy pomagają nam ocenić, czy nasza hipoteza zerowa jest prawdziwa czy fałszywa.
- Decyzja – na podstawie analizy danych podejmujemy decyzję o odrzuceniu lub nieodrzuceniu hipotezy zerowej. To oznacza, że dowiadujemy się, czy nasze wyniki są wystarczająco przekonujące, aby uznać, że istnieje efekt opisany przez hipotezę alternatywną.
- Wnioski – na końcu wyciągamy wnioski na podstawie naszych wyników. Czy potwierdziliśmy hipotezę alternatywną? Czy może nie byliśmy w stanie znaleźć wystarczających dowodów?
Przykład 1
Załóżmy, że mamy hipotezę zerową, że nowy lek nie ma wpływu na obniżenie ciśnienia krwi, a hipoteza alternatywna mówi, że lek rzeczywiście pomaga obniżyć ciśnienie krwi.
O tym, jak to działa w praktyce, opisaliśmy w artykule „Jak interpretować wyniki analizy statystycznej?”.
Przykład 2
Możemy także mieć hipotezę zerową, że reklama telewizyjna nie ma wpływu na sprzedaż produktu, a hipoteza alternatywna sugeruje, że reklama faktycznie zwiększa sprzedaż.
Zapraszamy do lektury naszego wpisu „Podejmowanie decyzji na podstawie analizy statystycznej”, gdzie omawiamy ten temat bardziej szczegółowo.
Podsumowując, hipotezy i ich testowanie w statystyce to sposób na naukowe podejście do rozwiązywania problemów i odpowiadania na pytania badawcze. Testowanie hipotez pozwala nam na ocenę, czy nasze przypuszczenia mają uzasadnienie w oparciu o zebrane dane. W kolejnych wpisach będziemy omawiać różne techniki testowania hipotez i jak interpretować wyniki tych testów.
Więcej na ten temat przeczytasz w naszych wpisach „Hipotezy i problemy badawcze w pracach dyplomowych”, „Jak zakodować wyniki badań ankietowych?”, „Jakie są najczęściej popełniane błędy przy badaniach ankietowych?”, „Jak pisać prace dyplomowe z wykorzystaniem analizy statystycznej?”, „Zmienne zależne i niezależne w pracach dyplomowych”.
