Содержание

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.

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.

Проверка гипотез

Общий обзор

Определение нулевой и альтернативной гипотезы, уровня статистической значимости

Получение статистики критерия, определение критической области

Получение значения р (достигнутого уровня значимости)

Применение значения р

Проверка гипотез против доверительных интервалов

Общий обзор

Часто делают выборку, чтобы определить аргумен­ты против гипотезы относительно популяции (генеральной совокупности). Этот процесс известен как проверка гипотез (проверка статистических гипотез или проверка значимости), он представляет количественную меру аргументов про­тив определенной гипотезы.

Установлено 5 стадий при проверке гипотез:

  1. Определение нулевой () и альтернативной гипотезы () при исследовании. Определение уровня значимости критерия.
  2. Отбор необходимых данных из выборки.
  3. Вычисление значения статистики критерия, отвечающей .
  4. Вычисление критической области, проверка статистики критерия на предмет попадания в критическую область.
  5. Интерпретация достигнутого уровня значимости р и результатов.

Определение нулевой и альтернативной гипотез, уровня статистической значимости

При проверке значимости гипотезу следует формулировать независимо от используемых при ее проверке данных (до проведения проверки). В таком случае можно получить действительно продуктивный результат.

Всегда проверяют нулевую гипотезу (), которая отвергает эффект (например, разница средних равняется нулю) в популяции.

Например, при сравнении показателей курения у мужчин и женщин в популяции нулевая гипотеза означала бы, что показатели курения одинаковые у женщин и мужчин в популяции.

Затем определяют альтернативную гипотезу (), которая принимается, если нулевая гипотеза неверна. Альтернативная гипотеза больше относится к той теории, которую собираются исследовать. Итак, на этом примере альтернативная гипотеза заключается в утверждении, что показатели курения различны у женщин и мужчин в популяции.

Разницу в показателях курения не уточнили, т.е. не установили, имеют ли в популяции мужчины более высокие или более низкие показатели, чем женщины. Такой подход известен как двусторонний критерий, потому что учитывают любую возможность, он рекомендуется постольку, поскольку редко есть уверенность заранее в направлении какого-либо различия, если таковое существует.

В некоторых случаях можно использовать односторонний критерий для гипотезы , в котором направление эффекта задано. Его можно применить, например, если рассматривать заболевание, от которого умерли все пациенты, не получившие лечения; новый препарат не мог бы ухудшить положение дел.

Уровень значимости. Важным этапом проверки статистических гипотез является определение уровня статистической значимости , т.е. максимально допускаемой исследователем вероятности ошибочного отклонения нулевой гипотезы.

Получение статистики критерия, определение критической области


После того как данные будут собраны, значения из выборки подставляют в формулу для вычисления статистики критерия (примеры различных статистик критериев см. ниже). Эта величина количественно отражает аргументы в наборе данных против нулевой гипотезы.

Критическая область. Для принятия решения об отклонении или не отклонении нулевой гипотезы необходимо также определить критическую область проверки гипотезы.

Выделяют 3 вида критических областей:

  • двусторонняя:

Рис. 1 Двусторонняя критическая область


  • левосторонняя:

Рис. 2 Левосторонняя критическая область

  • правосторонняя:

Рис. 3 Правосторонняя критическая область

— заданный исследователем уровень значимости.

Если наблюдаемое значение критерия (K) принадлежит критической области (Kкр, заштрихованная область на рис.1-3), гипотезу отвергают, если не принадлежит — не отвергают.

Для краткости можно записать и так:

| K | > Kкр — отклоняем H0

| K | < Kкр — не отклоняем H0

Получение значения

р (достигнутого уровня значимости)

Все статистики критерия подчиняются известным теоретическим распределениям вероятности. Значение статистики критерия, полученное из выборки, связывают с уже известным распределением, которому она подчиняется, чтобы получить значение р, площадь обоих «хвостов» (или одного «хвоста», в случае односторонней гипотезы) распределения вероятности.

Большинство компьютерных пакетов обеспечивают автоматическое вычисление двустороннего значения р.

Значение р — это вероятность получения нашего вычисленного значения критерия или его еще большего значения, если нулевая гипотеза верна.

Иными словами, p — это вероятность отвергнуть нулевую гипотезу при условии, что она верна.

Нулевая гипотеза всегда относится к популяции, представляющей больший интерес, нежели выборка. В рамках проверки гипотезы мы либо отвергаем нулевую гипотезу и принимаем альтернативу, либо не отвергаем нулевую гипотезу. Подробнее об ошибках при проверке гипотез

Применение значения

р

Следует решить, сколько аргументов позволят отвергнуть нулевую гипотезу в пользу альтернативной. Чем меньше значение р, тем сильнее аргументы против нулевой гипотезы.

  • Традиционно полагают, если р < 0,05, (=0,05) то аргументов достаточно, чтобы отвергнуть нулевую гипотезу, хотя есть небольшой шанс против этого. Тогда можно отвергнуть нулевую гипотезу и сказать, что результаты значимы на 5% уровне.

  • Напротив, если р > 0,05, то аргументов недостаточно, чтобы отвергнуть нулевую гипотезу. Не отвергая нулевую гипотезу, можно заявить, что результаты не значимы на 5% уровне. Данное заключение не означает, что нулевая гипотеза истинна, просто недостаточно аргументов (возможно, маленький объем выборки), чтобы ее отвергнуть.

Уровень значимости (т.е. выбранная «граница отсечки») 5% задается произвольно. На уровне 5% можно отвергнуть нулевую гипотезу, когда она верна. Если это может привести к серьезным последствиям, необходимо потребовать более веских аргументов, прежде чем отвергнуть нулевую гипотезу, например, выбрать значение = 0,01 (или 0,001).

Определение результата только как значимого на определенном уровне граничного значения (например 0, 05) может ввести в заблуждение. Например, если р = 0,04, то нулевую гипотезу отвергаем, но если р = 0,06, то ее не отвергли бы. Действительно ли они различны? Мы рекомендуем всегда указывать точное значение р, обычно получаемое путем компьютерного анализа.

Проверка гипотез против доверительных интервалов

Доверительные интервалы и проверка гипотез тесно связаны. Первоначальная цель проверки гипотезы состоит в том, чтобы принять решение и предоставить точное значение р.

Доверительный интервал (ДИ) количественно определяет изучаемый эффект (например, разницу в средних) и дает возможность оценить значение результатов. ДИ предоставляют интервал вероятных значений для истинного эффекта, поэтому его также можно использовать для принятия решения даже без точных значений р.

Например, если бы гипотетическое значение для данного эффекта (например, значение, равное нулю) находилось вне 95% ДИ, можно было бы счесть гипотетическое значение неправдоподобным и отвергнуть . В этом случае станет известно, что р < 0,05, но не станет известно его точное значение

Связанные определения:
p-уровень
Альтернативная гипотеза, альтернатива
Альфа-уровень
Бета-уровень
Гипотеза
Двусторонний критерий
Критерий для проверки гипотезы
Критическая область проверки гипотезы
Мощность
Нулевая гипотеза
Односторонний критерий
Ошибка I рода
Ошибка II рода
Статистика критерия
Эквивалентные статистические критерии

В начало

Содержание портала

Статистические гипотезы

Вышла книга автора сайта!

Теоретическая валидизация в социологическом исследовании: Методология и методы

Проверка статистических гипотез.

В процессе проверки статистических гипотез исследователь на основании полученных данных проверяет гипотезу, согласно которой все выявленные взаимосвязи между явлениями или различия между группами являются результатом случайных ошибок.
Проверка статистических гипотез состоит из следующих этапов: 1) Проверка допущений. 2) Формулировка статистических гипотез. 3) Определение уровня альфа (p-значения). 4) Расчет эмпирического значения критерия и количества степеней свободы. 5) Использование теоретического распределения: определение критического значения и его сопоставление с эмпирическим значением. Рассмотрим основы проверки статистических гипотез на примере критерия независимости хи-квадрат. Этот критерий позволяет на основании данных таблицы сопряженности проверить есть ли взаимосвязь между двумя переменными. Он является непараметрическим, т.е. таким критерием, который не требует проверки допущений о форме распределения выборочных статистик.

Этап 1. Для использования критерия хи-квадрат, данные должны удовлетворять всего двум допущениям: а) Используются независимые случайные выборки. Независимые выборки имеют место в том случае, когда отбор респондентов в одну выборку никак не влияет на отбор респондентов в другую.
Во-первых, эти данные должны быть получены от студентов, отобранных случайным образом (например, с помощью случайного отбора из общего списка студентов того или иного вуза). В таком случае, выборки будут также и независимыми — не важно, кто был отобран последним, далее может быть отобран любой парень или девушка, еще не попавшие в выборку.
б) Переменные относятся к номинальной шкалы. А поскольку номинальные шкалы являются наиболее «слабыми», использование порядковых и метрических переменных также возможно (после того, как количество их категорий будет уменьшино до необходимого количества).

Для примера обратимся к представленной ниже таблице, с помощью которой проверяется влияние пола студентов на успешность их обучения:
Успешность

Пол

Вместе

Женский

Мужской

Были тройки

16

12

28

Четыре-пять

20

4

24

На отлично

10

0

10

Вместе

46

16

62

Зеленым цветом обозначены маргинальные частоты по строкам и столбцам. Они понадобятся в дальнейшем для расчета ожидаемых частот.

Этап 2. Статистические гипотезы делятся на два вида — нулевую и альтернативную. В зависимости от статистического метода, нулевая гипотеза утверждает либо отсутствие различий между группами (при сравнении средних значений или пропорций), либо отстуствие связи между переменными. В свою очередь, альтернативная гипотеза утверждает обратное нулевой — наличие различий или наличие связи. Все эти утверждения имеют отношение именно к генеральной совокупности, так как выявленные в выборке связи между переменными или различия между группами могут быть вызваны случайными ошибками и не иметь отношения к генеральной совокупности. В нашем случае нулевая гипотеза будет утверждать отсутствие связи между полом студентов и их успешностью, альтернативная — наличие таковой.
Этап 3. Обычно величина альфа должна быть 0,05 или менее. Тогда наш вывод, основанный на примененении статистического критерия, будет верным с вероятностью 95% или выше.
Этап 4. Эмпирическое значение статистического критерия — это специальное значение, вычисленное на основании имеющихся данных с использованием того или иного теоретического распределения. Эмпирическое значение позволяет оценить вероятность того, что выборочные данные были получены в результате случайных ошибок. Для подавляющего большинства методов проверки статистических гипотез большие эмпирические значения с большей вероятностью указывают именно на существование связей или различий (т.е. на слабое влияние случайных ошибок выборки).

В случае хи-квадрат, прежде чем перейти к расчету эмпирического значения, необходимо рассчитать ожидаемые частоты (fe) в ячейках, характерные для ситуации полного отстуствия связи между переменными, а потом сравнить их с имеющимися частотами (fo). Для этого по каждой ячейке необходимо умножить маргинальную частоту по столбцу на маргинальную частосту по строке и разделить на общее количество наблюдений:

где MFR — маргинальная частота по строке, MFC — маргинальная частота по столбцу, N — общее количество наблюдений.
Для нашего примера расчет ожидаемых частот будет иметь следующий вид:

Соответственно таблица с теоретическим распределением, для которого характерно полное отсутствие связи между переменными будет выглядеть так:

Успешность

Пол

Вместе

Женский

Мужской

Были тройки

20,8

7,2

28

Четыре-пять

17,8

6,2

24

На отлично

7,4

2,6

10

Вместе

46

16

62

Если различия между этими частотами и частотами, полученными в процессе исследования, достаточно велики, будет принята альтернативная гипотеза, если же нет — нулевая.
Определение величины различий осуществляется с помощью специального показателя, который и является эмпирическим (или же экспериментальным) значением критерия:

Для нашего случая эмпирическое значение критерия будет равно:

Кроме эмпирического значения большинство методов проверки статистических гипотез предполагает расчет количества степеней свободы (df), которое используется при определении критического значения, то есть той величины, с которой необходимо сравнить эмпирическое значение. Именно такое сравнение позволяет оценить достаточно ли велико эмпирическое значение (оно должно превышать критическое) для того, чтобы отказаться от нулевой гипотезы и принять альтернативную. Для хи-квадрат df = (r-1)(c-1), где r — количество строк в таблице, а c — количество столбцов. Соответственно, в нашем случае df = (3-1)(2-1) = 2.
Этап 5. Все методы проверки статистических гипотез предполагают использование тех или иных распределений выборочных статистик, позволяющих определять критическое значение в каждом конкретном исследовании. Критическое значение, как и эмпирическое, является специальной величиной, которая задает некоторую границу, превышение которой говорит о том, что имеющиеся результаты с очень низкой вероятностью (эта вероятность равна величине альфа) могли быть получены вследствие случайных ошибок.

Распределение хи-квадрат, используемое для анализа таблиц сопряженности, меняет свой вид в зависимости от количества степеней свободы. Соответственно меняется и распределение критических значений (на рисунке df обозначается как k):

Само критическое значение в каждом конкретном случае определяются с помощью таблиц критических значений. В случае хи-квадрат такая таблица имеет два параметра — количество степеней свободы и уровень альфа.
После определения критического значения, его необходимо сравнить с эмпирическим — если критическое значение больше, принимается нулевая гипотеза (т.к. вероятность получения результата вследствие случайных ошибок слишком велика), если же эмпирическое значение больше, принимается альтернативная гипотеза.
Для нашего примера, альфа равное 0,05 и df равное 2, дают критическое значение равное 5,99. С учетом того, что эмпирическое значение больше критического (8,9 > 5,99), можно принять альтернативную гипотезу. При этом вероятность ошибочности такого решения составляет 5%.
Всегда важно помнить, что делая статистический вывод исследователь рискует сделать ошибку вне зависимости от того какую гипотезу он принял — нулевую или альтернативную. Такие ошибки называются статистическими и делятся на две группы — первого и второго рода. При ошибках первого рода на основании данных выборки принимается альтернативная гипотеза, в то время как для генеральной совокупности верна нулевая. Соответственно, при ошибке второго рода на основании данных выборки принимается нулевая гипотеза, в то время как для генеральной совокупности верна альтернативная.

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!
  • В России выдвинули новую гипотезу об одном из базовых механизмов эволюции

    https://ria.ru/20210929/tyumgu-1752184186.html

    В России выдвинули новую гипотезу об одном из базовых механизмов эволюции

    В России выдвинули новую гипотезу об одном из базовых механизмов эволюции — РИА Новости, 29.09.2021

    В России выдвинули новую гипотезу об одном из базовых механизмов эволюции

    Новую модель эволюционного механизма наследственности предложили ученые из Института молекулярной и клеточной биологии СО РАН и Тюменского государственного… РИА Новости, 29.09.2021

    2021-09-29T03:00

    2021-09-29T03:00

    2021-09-29T03:00

    наука

    наука

    тюмень

    тюменский государственный университет

    навигатор абитуриента

    университетская наука

    россия

    российская академия наук

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

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

    https://cdnn21.img.ria.ru/images/07e4/08/05/1575414311_0:131:2730:1667_1920x0_80_0_0_5ceba64bc96b0140a1e2708e92f9e49f.jpg

    МОСКВА, 29 сен — РИА Новости. Новую модель эволюционного механизма наследственности предложили ученые из Института молекулярной и клеточной биологии СО РАН и Тюменского государственного университета (ТюмГУ). По словам авторов, проведенное ими исследование генома заборных игуан позволило сформулировать гипотезу об общем для всех позвоночных принципе приобретения наследуемых признаков. Результаты опубликованы в журнале Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences.Заборные игуаны (род Sceloporus) — небольшие ящерицы, широко распространенные в Северной и Центральной Америке. Разные виды внутри этого рода сильно отличаются местами обитания, окраской и даже способами размножения: среди них есть как яйцекладущие, так и живородящие. Из-за разнообразия и многочисленности заборные игуаны пользуются популярностью у ученых, как объекты для изучения различных аспектов эволюции.Внимание генетиков эти ящерицы привлекли благодаря большому разнообразию хромосомных наборов (число хромосом от 22 до 46), которые восходят к одному предковому набору из 34 хромосом. «Перестройки» хромосом, которые привели род к такому разнообразию, легко отследить, поскольку они сводятся к простым слияниям и разрывам, объяснили ученые. Это выгодно отличает заборных игуан от млекопитающих, у которых хромосомные различия между видами часто бывают более сложными и менее однородными.В новом исследовании ученых ИМКБ и ТюмГУ интересовало слияние хромосом, в особенности — половых. Половые хромосомы у заборных игуан того же типа, что у млекопитающих (две одинаковые Х-хромосомы у самок, пара из Х- и Y-хромосомы у самцов). Гипотеза, выдвинутая специалистами университета, по их словам, проливает свет на эволюционные механизмы трансформации хромосом, определяющие порядок приобретения видами тех или иных наследуемых признаков.Ученые выделили образцы ДНК из конкретных хромосом игуаны и нашли среди них те, которые «налипли» на половые хромосомы и стали с ними одним целым. Некоторые комбинации слившихся хромосом оказались уникальными, тогда как другие, по словам ученых, часто играют роль половых или слившихся с половыми у других видов. Например, среди «налипших» была обнаружена хромосомная пара, которая является половой у млекопитающих, а также у обычных ящериц (семейство Lacertidae).В будущем результаты исследования, как отметили авторы, вероятно, помогут усовершенствовать технологии, необходимые при сохранении генофондов редких и ценных видов, при выведении сортов растений и пород животных, а также при лечении генетических заболеваний, связанных с нарушениями половых хромосом.В дальнейшем научный коллектив продолжит проверку новой гипотезы на генетическом материале других видов. Для окончательного решения вопроса о закономерности или случайности слияний хромосом в конкретных комбинациях потребуется анализ генома многих видов как рептилий, так и птиц и млекопитающих, объяснили в ТюмГУ.

    https://ria.ru/20210803/tyumgu-1744007735.html

    https://ria.ru/20210429/sfu-1730364204.html

    тюмень

    россия

    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/07e4/08/05/1575414311_0:0:2730:2048_1920x0_80_0_0_ef776dcd1aaae2439234929aae22a292.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/

    наука, тюмень, тюменский государственный университет, навигатор абитуриента, университетская наука, россия, российская академия наук, генетика

    МОСКВА, 29 сен — РИА Новости. Новую модель эволюционного механизма наследственности предложили ученые из Института молекулярной и клеточной биологии СО РАН и Тюменского государственного университета (ТюмГУ). По словам авторов, проведенное ими исследование генома заборных игуан позволило сформулировать гипотезу об общем для всех позвоночных принципе приобретения наследуемых признаков. Результаты опубликованы в журнале Philosophical Transactions of the Royal Society B: Biological Sciences.

    Заборные игуаны (род Sceloporus) — небольшие ящерицы, широко распространенные в Северной и Центральной Америке. Разные виды внутри этого рода сильно отличаются местами обитания, окраской и даже способами размножения: среди них есть как яйцекладущие, так и живородящие. Из-за разнообразия и многочисленности заборные игуаны пользуются популярностью у ученых, как объекты для изучения различных аспектов эволюции.

    3 августа, 03:00НаукаУченые нашли микробов, изучение которых поможет исправить мутации ДНК

    Внимание генетиков эти ящерицы привлекли благодаря большому разнообразию хромосомных наборов (число хромосом от 22 до 46), которые восходят к одному предковому набору из 34 хромосом. «Перестройки» хромосом, которые привели род к такому разнообразию, легко отследить, поскольку они сводятся к простым слияниям и разрывам, объяснили ученые. Это выгодно отличает заборных игуан от млекопитающих, у которых хромосомные различия между видами часто бывают более сложными и менее однородными.

    В новом исследовании ученых ИМКБ и ТюмГУ интересовало слияние хромосом, в особенности — половых. Половые хромосомы у заборных игуан того же типа, что у млекопитающих (две одинаковые Х-хромосомы у самок, пара из Х- и Y-хромосомы у самцов). Гипотеза, выдвинутая специалистами университета, по их словам, проливает свет на эволюционные механизмы трансформации хромосом, определяющие порядок приобретения видами тех или иных наследуемых признаков.

    «Мы предположили, что у разных позвоночных некоторые хромосомы становятся половыми или сливаются с половыми чаще, чем другие. Это имеет фундаментальное значение, проясняющее наиболее общие механизмы эволюции. Например, и на половых хромосомах человека есть «добавленные» элементы, которые раньше были частями неполовых хромосом», — рассказал ученый Института экологической и сельскохозяйственной биологии (X-BIO) ТюмГУ Артем Лисачев.

    Ученые выделили образцы ДНК из конкретных хромосом игуаны и нашли среди них те, которые «налипли» на половые хромосомы и стали с ними одним целым. Некоторые комбинации слившихся хромосом оказались уникальными, тогда как другие, по словам ученых, часто играют роль половых или слившихся с половыми у других видов. Например, среди «налипших» была обнаружена хромосомная пара, которая является половой у млекопитающих, а также у обычных ящериц (семейство Lacertidae).

    В будущем результаты исследования, как отметили авторы, вероятно, помогут усовершенствовать технологии, необходимые при сохранении генофондов редких и ценных видов, при выведении сортов растений и пород животных, а также при лечении генетических заболеваний, связанных с нарушениями половых хромосом.

    В дальнейшем научный коллектив продолжит проверку новой гипотезы на генетическом материале других видов. Для окончательного решения вопроса о закономерности или случайности слияний хромосом в конкретных комбинациях потребуется анализ генома многих видов как рептилий, так и птиц и млекопитающих, объяснили в ТюмГУ.

    29 апреля, 03:00НаукаМы все мутанты. Генетик рассказал о том, что меняет наш геном

    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
    Выравнивание теоретической основы, сбор статей, синтез пробелов, формулирование четкой методологии и плана данных, а также написание теоретических и практических последствий вашего исследования являются частью наших комплексных услуг по редактированию диссертаций.

    • Своевременно вносить экспертизу по редактированию диссертаций на главы 1-5
    • Отслеживайте все изменения, а затем работайте с вами над научным письмом
    • Постоянная поддержка для рассмотрения отзывов комитетов, 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 систематизированную систему. Он дает направление исследователю по сбору и интерпретации данных.

    Нулевая гипотеза и альтернативная гипотеза полезны только в том случае, 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 состоит в том, что они дают приблизительное описание явления. Цель состоит в том, чтобы предоставить исследователю или исследователю относительное утверждение, которое непосредственно проверяется в исследовательском исследовании. 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!

    типов гипотез. Простая гипотеза | Винита Силапарасетти | Винита Силапарасетти

    Фото Брюса Марса на Unsplash

    Это также называют базовой гипотезой.Он показывает взаимосвязь между двумя переменными, одна из которых 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, так как 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 альтернативных гипотез:

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

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

    • Согласие
    • Несогласие
    • Расхождение во мнениях.

    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 ранга Спирмена
    • Ранговая корреляция Кендалла
    • Тест хи-квадрат 9
    • 9-9 Тест хи-квадрат ученика
    • Тест
    • Парный t-критерий Стьюдента
    • Тест дисперсионного анализа (ANOVA)
    • Тест ANOVA с повторными измерениями
    • U-критерий Манна-Уитни
    • Знаковый критерий Уилкоксона
    • H-критерий Краскела-Уоллиса
    • Тест Фридмана

    Гипотеза: определение и примеры | Действительно.com

    Гипотеза — это обоснованное предположение, которое сформировалось в начале научного эксперимента, но ее можно использовать практически в любой области и дать представление о ваших ожиданиях и о том, почему они могли или не могли быть реализованы после принятия 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 записываются 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, потребление большого количества сахара) и предлагают результат (в данном случае, появление кариеса в зубах).

    При создании гипотезы лучше всего сделать ее как можно более убедительной, прежде чем проводить эксперименты или дальнейшие наблюдения. 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.Делая 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, которая предполагает, 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. Выполните следующие действия, чтобы сделать:

    1. Сделайте наблюдение.
    2. Задайте вопрос на основе этого наблюдения.
    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. Задайте 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: в случае, если офис предоставляет еду для перекусов, сотрудники будут брать меньше перерывов вне офиса , и нулевая гипотеза будет: 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 перекусы в офисе, а зависимая переменная — предпочитает ли меньшее количество сотрудников отдыхать вне офиса.
    • Если компания устраивает праздничную вечеринку и все в офисе присутствуют, моральный дух вырастет, а вместе с ней 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 не предполагает 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, поскольку оно содержит расплывчатые формулировки и не дает веских оснований для контролируемых экспериментов. .

    (PDF) Типы гипотез и исследования

    Типы гипотез и исследования Анупама

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

    или не одобряем.Это означает, что выдвинутая нами гипотеза

    основана на некоторых недостаточных доказательствах, 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

    • Выбор фактов

    • 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 соотношением

    между двумя переменными, и взаимосвязь — это

    , возникающая просто случайно. Однако,

    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. Итак, здесь гипотеза

    может быть примером того, что поедание мороженого в холодную погоду

    приводит к беговой температуре и

    прогулам в школе.

    Две независимые переменные будут:

    поедание мороженого и холодная погода, а на другой стороне

    две зависимые переменные будут

    температура и прогулы в

    школе [3].

    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. Попытайтесь 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 с использованием научного метода, вам необходимо убедиться, что ваша гипотеза поддается проверке. Чтобы считаться пригодным для тестирования, должны быть соблюдены 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 расплывчатыми. 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, состоящей из профильных экспертов, видных исследователей и экспертов по публикациям.

    Что такое гипотеза? Какие его виды и характеристики?

    «Гипотеза может быть определена как предположение или набор утверждений, изложенных как объяснение возникновения определенной группы явлений, либо как предварительное предположение, направленное на руководство некоторым исследованием в свете установленных фактов» (Котари , 1988).

    Исследовательская гипотеза довольно часто является прогностическим утверждением, которое можно проверить с помощью научных методов, включающих независимые и некоторые зависимые переменные. Например, можно рассматривать следующие утверждения:

    • «Ежедневное употребление сладких напитков приводит к ожирению» или,
    • «Учащиеся-девушки успевают так же хорошо, как и учащиеся-юноши».

    Эти два утверждения представляют собой гипотезы, которые можно объективно проверить и проверить.Таким образом, они указывают на то, что гипотеза утверждает то, что вы ищете. Кроме того, это предложение можно проверить, чтобы проверить его обоснованность.

    Типы гипотез

    Гипотезы бывают двух типов,

    Нулевая гипотеза
    Альтернативная гипотеза

    Когда два метода A и B сравниваются по их относительному превосходству, и

    • Предполагается, что оба метода одинаково хороши, тогда такое утверждение известно как нулевая гипотеза .Нулевая гипотеза существует, когда исследователь считает, что между двумя переменными нет связи или отсутствует информация для утверждения научной гипотезы. Это то, что нужно попытаться опровергнуть или дискредитировать.
    • С другой стороны, если метод A считается относительно лучше, чем метод B, или наоборот, то такое утверждение известно как альтернативная гипотеза . В попытке опровергнуть нулевую гипотезу исследователи будут искать альтернативную гипотезу.

    Нулевая гипотеза выражается как H 0 , а альтернативная гипотеза выражается как H 1 .

    Характеристики

    Гипотеза должна иметь следующие характерные черты

    1. Он должен быть точным и ясным. Если он не будет точным и ясным, то выводы, сделанные на его основе, не будут надежными.
    2. Гипотеза должна быть проверена. Довольно часто исследовательские программы терпят неудачу из-за того, что они не могут быть проверены на достоверность.Следовательно, исследователь может провести некоторое предварительное исследование, чтобы гипотеза была проверена. Гипотеза «проверяется, если из нее можно сделать другие выводы, которые, в свою очередь, могут быть подтверждены или опровергнуты наблюдением» (Kothari, 1988).
    3. Он должен указывать взаимосвязь между двумя переменными в случае реляционных гипотез.
    4. Он должен быть конкретным и ограниченным по объему. Это связано с тем, что исследователю легче проверить более простую гипотезу. И поэтому он должен сформулировать такие гипотезы.
    5. По возможности, гипотеза должна быть изложена на простейшем языке, чтобы ее поняли все заинтересованные стороны. Однако следует отметить, что простота гипотезы не связана с ее значимостью.
    6. Он должен быть последовательным и основываться на наиболее известных фактах. Другими словами, он должен соответствовать значительному количеству установленных фактов. То есть он должен быть в форме заявления, которое может произойти с наибольшей вероятностью.
    7. Он должен быть подвергнут тестированию в течение оговоренного или разумного периода времени.Независимо от того, насколько хороша гипотеза, исследователь не должен использовать ее, если она не может быть проверена в течение определенного периода времени, поскольку никто не может позволить себе потратить всю жизнь на сбор данных для ее проверки.
    8. Гипотеза должна констатировать факты, вызывающие необходимость поиска объяснения. Это означает, что, используя гипотезу и другие известные и принятые обобщения, исследователь должен уметь вывести исходное условие проблемы. Следовательно, гипотеза должна объяснять то, что она на самом деле хочет объяснить, и для этого она также должна иметь эмпирическую ссылку.

    Поделиться и подписаться на SAR Publisher. Оставляйте свои запросы в разделе комментариев ниже.

    Предыдущая статьяКлассификация конституций АристотеляСледующая статьяВажные свойства нормального распределения

    Автор и доцент кафедры финансов, ярый поклонник ФК «Арсенал». Всегда верить «Единственное добро — знание, а единственное зло — невежество — Сократ»

    Что такое гипотеза? — Определение с сайта WhatIs.com

    Гипотеза ( во множественном числе: гипотез ) в научном контексте — это проверяемое утверждение о взаимосвязи между двумя или более переменными или предлагаемое объяснение некоторого наблюдаемого явления.В научном эксперименте или исследовании гипотеза представляет собой краткое изложение прогнозов исследователя относительно результатов исследования, которое может быть подтверждено или не подтверждено результатом. Проверка гипотез — это ядро ​​научного метода.

    Прогноз исследователя обычно упоминается как альтернативная гипотеза , а любой другой результат — как нулевая гипотеза — по сути, результат, противоположный предсказанному. (Однако условия меняются местами, если исследователи не прогнозируют никаких различий или изменений, предполагая, например, что частота встречаемости одной переменной не будет увеличиваться или уменьшаться в тандеме с другой.) Нулевая гипотеза удовлетворяет требованию фальсифицируемости: способность доказать ложность предложения, которую некоторые научные школы считают существенной для научного метода. Однако, по мнению других, проверяемость адекватна на том основании, что при наличии достаточной поддержки гипотезы необязательно иметь возможность представить себе противоположный результат.

    Использование научных методов для подтверждения гипотезы

    Простая гипотеза может предсказать причинно-следственную связь между двумя переменными, означающую, что одна влияет на другую.Вот пример: большее количество часов, потраченных на подготовку к экзамену, приводит к более высоким оценкам. часов, потраченных на изучение , в этом утверждении, является независимой переменной, а g rades — зависимой переменной. Независимой переменной управляют, и зависимая переменная измеряется, чтобы увидеть, как на нее влияет изменение независимой переменной.

    Сложная гипотеза похожа на простую, но включает две или более независимых переменных или две или более зависимых переменных.В первом случае, например, гипотеза может заключаться в том, что большее количество часов учебы и большее количество посещаемых классов приводят к более высоким оценкам; во втором случае гипотеза может заключаться в том, что большее количество часов учебы приводит к более высоким оценкам и меньшему количеству времени, необходимому для написания экзамена.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.