Se stai prendendo una classe su statistiche introduttive o metodi di ricerca , un argomento spesso definito come “la logica della verifica di ipotesi ” è destinata a sollevare la sua testa , prima o poi . Anche se il tuo libro probabilmente fornisce una spiegazione , la terminologia che circonda la verifica di ipotesi può diventare confuso . In questo articolo si sforza di spiegare il concetto , così come la terminologia , in termini relativamente semplici . Istruzioni

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In primo luogo, decidere se l’ipotesi che si sta valutando è direzionale o non direzionale . Ecco come di solito penso : Come uno sperimentatore , si sta di solito prevedono che ci sarà una sorta di differenza tra due condizioni . Se la differenza lo sperimentatore si aspetta di trovare è non direzionale – per esempio , se penso che gli studenti che prendono un test durante l’ascolto di musica jazz segnerà in modo diverso rispetto ad un altro gruppo che non sta ascoltando qualsiasi tipo di musica , ma non ho idea se faranno meglio o peggio – allora l’ipotesi nulla è semplicemente l’ipotesi che ho sbagliato e non c’è alcuna differenza significativa tra i due gruppi , dopo tutto . (A differenza significativa tra i due gruppi è una differenza che è improbabile che sia dovuto al caso . ) In altre parole , l’ipotesi nulla sarebbe prevedere che il gruppo sperimentale avrà un punteggio medio che non è significativamente superiore o inferiore a quella del gruppo di controllo .

Se la differenza lo sperimentatore si aspetta di trovare è direzionale – per esempio, se prevedo che i ragazzi che ascoltano la musica classica segnerà meglio di un gruppo di controllo che ascolta senza musica – quindi l’ipotesi nulla è semplicemente l’ipotesi che mi sbaglio e che i bambini l’ascolto di classica non segnerà significativamente migliore ( per esempio , che faranno lo stesso , o forse peggio) . Qui , l’ipotesi nulla prevede che il gruppo sperimentale non avrà un punteggio significativamente più alto significa che rispetto al gruppo di controllo .

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Avanti , date un’occhiata da vicino il modo in cui i risultati sono esposti . Se vedete frasi come uno dei seguenti :

“Il gruppo sperimentale ha avuto un punteggio medio significativamente maggiore rispetto al gruppo di controllo …

Siamo stati in grado di rifiutare l’ipotesi nulla …

Siamo stati in grado di rifiutare H0 … “

… poi questi sono tutti modi diversi di dire che c’era una differenza significativa tra i gruppi in questione .

contrario , se vedete una delle seguenti , che ti dice che non c’era una differenza significativa :

“Il gruppo sperimentale non ha avuto un punteggio medio significativamente maggiore rispetto al gruppo di controllo …

non siamo riusciti a rifiutare l’ipotesi nulla …

siamo riusciti a respingere H0 … “

Questo non significa necessariamente che l’ ipotesi di ricerca è falsa , ma semplicemente che la possibilità che ci fosse nessuna differenza tra i punteggi medi dei gruppi non può essere definitivamente respinta .

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Perché il linguaggio contorto di ” non riuscire a rifiutare l’ipotesi nulla , ” piuttosto che dire ” accettare l’ipotesi nulla ” ? La ragione è che non riuscire a rifiutare l’ipotesi nulla non significa che l’ipotesi nulla è vera . In altri termini , tornando all’esempio dal punto 1 , anche se il mio esperimento di musica classica non ha trovato una differenza significativa tra i due gruppi , questo non significa che posso affermare che la musica classica non ha alcun effetto benefico sui punteggi del test . Si potrebbe ancora avere un effetto che il mio esperimento non era abbastanza sensibile da trovare. Ad esempio , la mia dimensione del campione sarebbe stato troppo piccolo – se avessi usato più soggetti , avrei potuto essere in grado di acquisire un risultato significativo

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