Dentro Estatisticas, os cientistas podem executar vários testes de significância diferentes para determinar se há uma relação entre dois fenômenos. Um dos primeiros que eles costumam fazer é um hipótese nula teste. Em suma, a hipótese nula afirma que não há relação significativa entre dois fenômenos medidos. Depois de realizar um teste, os cientistas podem:
- Rejeite o hipótese nula (o que significa que há uma relação consequente e definida entre os dois fenômenos) ou
- Falha em rejeitar o nulo hipótese (significando que o teste não identificou uma relação consequencial entre os dois fenômenos)
Principais conclusões: a hipótese nula
• Em um teste de significância, a hipótese nula declara que não há relação significativa entre dois fenômenos medidos.
• Ao comparar a hipótese nula com uma hipótese alternativa, os cientistas podem rejeitar ou deixar de rejeitar a hipótese nula.
• A hipótese nula não pode ser comprovada positivamente. Em vez disso, tudo o que os cientistas podem determinar a partir de um teste de significância é que as evidências coletadas contestam ou não a hipótese nula.
É importante observar que uma falha na rejeição não significa que a hipótese nula seja verdadeira - apenas que o teste não provou ser falso. Em alguns casos, dependendo do experimento, pode existir uma relação entre dois fenômenos que não são identificados pelo experimento. Nesses casos, novos experimentos devem ser projetados para descartar hipóteses alternativas.
Nulo vs. Hipótese alternativa
A hipótese nula é considerada o padrão em um Experimento científico. Por outro lado, uma hipótese alternativa é aquela que afirma que existe uma relação significativa entre dois fenômenos. Essas duas hipóteses concorrentes podem ser comparadas através da realização de um teste de hipótese estatística, que determina se existe uma relação estatisticamente significativa entre os dados.
Por exemplo, os cientistas que estudam a qualidade da água de um riacho podem querer determinar se um determinado produto químico afeta a acidez da água. A hipótese nula - de que o produto químico não afeta a qualidade da água - pode ser testada medindo-se o pH nível de duas amostras de água, uma das quais contém parte do produto químico e uma das quais foi deixada intocado. Se a amostra com o produto químico adicionado for mensurável mais ou menos ácida - conforme determinado por análise estatística - é uma razão para rejeitar a hipótese nula. Se a acidez da amostra não for alterada, é uma razão para não rejeitar a hipótese nula.
Quando os cientistas projetam experimentos, eles tentam encontrar evidências para a hipótese alternativa. Eles não tentam provar que a hipótese nula é verdadeira. A hipótese nula é assumida como uma afirmação precisa até que evidências contrárias provem o contrário. Como resultado, um teste de significância não produz nenhuma evidência referente à verdade da hipótese nula.
Falha em rejeitar vs. Aceitar
Em um experimento, a hipótese nula e a hipótese alternativa devem ser cuidadosamente formuladas de modo que uma e apenas uma dessas afirmações seja verdadeira. Se os dados coletados suportarem a hipótese alternativa, a hipótese nula poderá ser rejeitada como falsa. No entanto, se os dados não suportarem a hipótese alternativa, isso não significa que a hipótese nula seja verdadeira. Tudo o que isso significa é que a hipótese nula não foi refutada - daí o termo "falha em rejeitar". Uma "falha em rejeitar" uma hipótese não deve ser confundida com aceitação.
Em matemática, as negações são tipicamente formadas simplesmente colocando a palavra "não" no lugar correto. Usando essa convenção, testes de significância permitem que os cientistas rejeitem ou não a hipótese nula. Às vezes, leva um momento para perceber que "não rejeitar" não é o mesmo que "aceitar".
Exemplo de Hipótese Nula
De muitas maneiras, a filosofia por trás de um teste de significância é semelhante à de um julgamento. No início do processo, quando o réu entra com um argumento de “inocente”, é análogo à afirmação da hipótese nula. Embora o réu possa realmente ser inocente, não há fundamento de "inocente" formalmente apresentado em tribunal. A hipótese alternativa de "culpado" é o que o promotor tenta demonstrar.
A presunção no início do julgamento é que o réu é inocente. Em teoria, não é necessário que o réu prove que é inocente. O ônus da prova recai sobre o advogado de acusação, que deve reunir provas suficientes para convencer o júri de que o réu é culpado além de uma dúvida razoável. Da mesma forma, em um teste de significância, um cientista só pode rejeitar a hipótese nula, fornecendo evidências para a hipótese alternativa.
Se não houver provas suficientes em um julgamento para demonstrar culpa, então o réu é declarado "não culpado". Essa afirmação não tem nada a ver com inocência; apenas reflete o fato de que a promotoria falhou em fornecer evidências suficientes de culpa. De maneira semelhante, uma falha em rejeitar a hipótese nula em um teste de significância não significa que a hipótese nula seja verdadeira. Significa apenas que o cientista foi incapaz de fornecer evidências suficientes para a hipótese alternativa.
Por exemplo, os cientistas que testam os efeitos de um certo pesticida na produção das culturas podem projetar um experimento em que algumas culturas são deixadas sem tratamento e outras são tratadas com quantidades variadas de pesticida. Qualquer resultado no qual a produção varie com base na exposição a pesticidas - assumindo que todas as outras variáveis sejam iguais - forneceria fortes evidências para a hipótese alternativa (de que o pesticida faz afetar os rendimentos das culturas). Como resultado, os cientistas teriam motivos para rejeitar a hipótese nula.