Was Nicht ablehnen in einem Hypothesentest bedeutet

In der Statistik können Wissenschaftler eine Reihe von Signifikanztests durchführen, um festzustellen, ob zwischen zwei Phänomenen ein Zusammenhang besteht. Eine der ersten Aufgaben, die sie normalerweise ausführen, ist ein Nullhypothesentest. Kurz gesagt, die Nullhypothese besagt, dass es keine sinnvolle Beziehung zwischen zwei gemessenen Phänomenen gibt. Nach der Durchführung eines Tests können Wissenschaftler:

1. Lehnen Sie die Nullhypothese ab (dh, es besteht eine eindeutige Beziehung zwischen den beiden Phänomenen), oder
2. Nicht ablehnen der Nullhypothese (dh der Test hat keine Beziehung zwischen den beiden Phänomenen festgestellt)

Wichtige Erkenntnisse: Die Nullhypothese

• In einem Signifikanztest besagt die Nullhypothese, dass zwischen zwei gemessenen Phänomenen keine sinnvolle Beziehung besteht.

• Durch den Vergleich der Nullhypothese mit einer alternativen Hypothese können Wissenschaftler die Nullhypothese entweder ablehnen oder nicht ablehnen.

• Die Nullhypothese kann nicht positiv bewiesen werden. Vielmehr können Wissenschaftler anhand eines Signifikanztests nur feststellen, dass die gesammelten Beweise die Nullhypothese widerlegen oder nicht.

Es ist wichtig anzumerken, dass ein Versagen der Zurückweisung nicht bedeutet, dass die Nullhypothese wahr ist - nur, dass der Test nicht bewiesen hat, dass sie falsch ist. In einigen Fällen kann je nach Experiment eine Beziehung zwischen zwei Phänomenen bestehen, die vom Experiment nicht identifiziert werden. In solchen Fällen müssen neue Experimente entworfen werden, um alternative Hypothesen auszuschließen.

Null vs. Alternative Hypothese

Die Nullhypothese wird in einem wissenschaftlichen Experiment als Standard angesehen. Im Gegensatz dazu ist eine alternative Hypothese eine, die behauptet, dass es eine sinnvolle Beziehung zwischen zwei Phänomenen gibt. Diese beiden konkurrierenden Hypothesen können verglichen werden, indem ein statistischer Hypothesentest durchgeführt wird, der feststellt, ob eine statistisch signifikante Beziehung zwischen den Daten besteht.

Beispielsweise möchten Wissenschaftler, die die Wasserqualität eines Baches untersuchen, möglicherweise feststellen, ob eine bestimmte Chemikalie den Säuregehalt des Wassers beeinflusst. Die Nullhypothese, dass die Chemikalie keinen Einfluss auf die Wasserqualität hat, kann durch Messung des pH-Werts von zwei Wasserproben überprüft werden, von denen eine einen Teil der Chemikalie enthält und eine unberührt bleibt. Wenn die Probe mit der zugesetzten Chemikalie messbar mehr oder weniger sauer ist - wie durch statistische Analyse bestimmt -, ist dies ein Grund, die Nullhypothese abzulehnen. Wenn der Säuregehalt der Probe unverändert bleibt, ist dies ein Grund dafür nicht lehne die Nullhypothese ab.

Wenn Wissenschaftler Experimente entwerfen, versuchen sie, Beweise für die alternative Hypothese zu finden. Sie versuchen nicht zu beweisen, dass die Nullhypothese wahr ist. Es wird davon ausgegangen, dass die Nullhypothese eine korrekte Aussage ist, bis gegenteilige Beweise das Gegenteil beweisen. Folglich liefert ein Signifikanztest keine Beweise für die Wahrheit der Nullhypothese.

Ablehnen oder Akzeptieren fehlgeschlagen

In einem Experiment sollten die Nullhypothese und die Alternativhypothese sorgfältig so formuliert werden, dass nur eine dieser Aussagen wahr ist. Wenn die gesammelten Daten die Alternativhypothese unterstützen, kann die Nullhypothese als falsch zurückgewiesen werden. Wenn die Daten jedoch die alternative Hypothese nicht unterstützen, bedeutet dies nicht, dass die Nullhypothese wahr ist. Alles was es bedeutet ist, dass die Nullhypothese nicht widerlegt wurde - daher der Begriff "Nicht ablehnen". Ein "Nicht ablehnen" einer Hypothese sollte nicht mit Akzeptanz verwechselt werden.

In der Mathematik werden Negationen normalerweise gebildet, indem einfach das Wort „nicht“ an die richtige Stelle gesetzt wird. Unter Verwendung dieser Konvention können Wissenschaftler anhand von Signifikanztests die Nullhypothese ablehnen oder nicht ablehnen. Manchmal dauert es einen Moment, bis klar wird, dass „Nicht ablehnen“ nicht dasselbe ist wie „akzeptieren“.

Beispiel für eine Nullhypothese

In vielerlei Hinsicht ähnelt die Philosophie hinter einem Signifikanztest der eines Prozesses. Wenn der Angeklagte zu Beginn des Verfahrens ein "Nicht-Schuldgefühl" geltend macht, entspricht dies der Aussage der Nullhypothese. Während der Angeklagte in der Tat unschuldig sein mag, gibt es keinen Klagegrund für "unschuldig", der vor Gericht formell vorgebracht werden könnte. Die alternative Hypothese der "Schuld" ist das, was der Staatsanwalt zu demonstrieren versucht.

Zu Beginn des Prozesses wird davon ausgegangen, dass der Angeklagte unschuldig ist. Theoretisch muss der Angeklagte nicht nachweisen, dass er unschuldig ist. Die Beweislast liegt beim Staatsanwalt, der genügend Beweise vorlegen muss, um die Jury davon zu überzeugen, dass der Angeklagte zweifelsfrei schuldig ist. Ebenso kann ein Wissenschaftler in einem Signifikanztest die Nullhypothese nur ablehnen, indem er Beweise für die Alternativhypothese liefert.

Wenn es in einem Prozess nicht genügend Beweise gibt, um Schuld zu beweisen, wird der Angeklagte für „nicht schuldig“ erklärt. Diese Behauptung hat nichts mit Unschuld zu tun; es spiegelt lediglich die Tatsache wider, dass die Anklage nicht genügend Beweise für die Schuld erbracht hat. In ähnlicher Weise bedeutet ein Versäumnis, die Nullhypothese in einem Signifikanztest abzulehnen, nicht, dass die Nullhypothese wahr ist. Dies bedeutet nur, dass der Wissenschaftler nicht genügend Beweise für die alternative Hypothese liefern konnte.

Beispielsweise könnten Wissenschaftler, die die Auswirkungen eines bestimmten Pestizids auf die Ernteerträge testen, ein Experiment entwerfen, bei dem einige Pflanzen unbehandelt bleiben und andere mit unterschiedlichen Mengen Pestizid behandelt werden. Jedes Ergebnis, bei dem die Ernteerträge basierend auf der Pestizidexposition variierten, unter der Annahme, dass alle anderen Variablen gleich sind, würde die alternative Hypothese (dass das Pestizid tut Ernteerträge beeinflussen). Infolgedessen hätten die Wissenschaftler Grund, die Nullhypothese abzulehnen.