Hipoteze – Imate težavo z oblikovanjem statistične hipoteze?

Spoznajte pomen in uporabo statističnih hipotez.

Testiranje hipoteze

Kaj je hipoteza?

Hipoteza je predlagana razlaga nekega pojava. Da hipotezo štejemo za znanstveno, je potrebno, da jo lahko preverimo. Znanstvene hipoteze tipično temeljijo na podlagi opažanj pojavov, ki jih ni mogoče zadovoljivo razložiti z obstoječo znanostjo. Z drugimi besedami hipoteza je trditev o vzrokih za nek pojav, ki še ni preverjena. (prev iz. Wikipedia).

Statistična hipoteza je TRDITEV

Statistična hipoteza je hipoteza, ki jo je mogoče testirati na podlagi opazovanih podatkov. Preprosteje:

Statistična hipoteza je trditev o lastnosti populacije. Pogosto jo zapišemo kot parameter populacije.

Science Direct

ŽE SAMO IME “STATISTIČNA HIPOTEZA” NAM POVE, DA SE HIPOTEZE IN NJIHOVO TESTIRANJE UPORABLJA LAHKO IZKLJUČNO PRI KVANTITATIVNIH METODAH (ANALIZAH PODATKOV TIPIČNO PRIDOBLJENIH Z ANKETAMI ALI Z MANIPULACIJO STATISTIČNIH PODATKOV).

Kako zapišemo statistično hipotezo?

Kot navedeno v prispevku o pripravi raziskave, v tretjem koraku oblikujemo raziskovalna vprašanja. Glede na naravo raziskovalna vprašanja delimo na kvalitativna in kvantitativna. Kvantitativna raziskovalna vprašanja so zastavljena tako, da nanje odgovorimo z zbiranjem in analizo informacij, ki jih lahko statistično obdelamo. Kvantitativna raziskovalna vprašanja nadalje delimo ma opisna (descriptive) in pojasnjevalna (explanatory).

Primer opisnega raziskovalnega vprašanja: Koliko študentov je višjih od 180cm?
Primer pojasnjevalnega raziskovalnega vprašanja: Kateri dejavniki vplivajo na višino študentov?

Kot navedeno raziskovalna vprašanja izhajajo iz branja virov (literature) ali iz lastnih izkušenj, idej.

Iz raziskovalnega vprašanja lahko zapišemo eno ali več hipotez (trditev). Dejansko postavljamo trditve o populaciji, ki jih bomo preverjali z analizo vzorca. Zakaj postavimo trditev? Gre za izključno matematični problem. Statistično hipotezo (trditev o lastnosti populacije) lahko z različnimi statističnimi testi preverjamo. Statistično preverjanje je potrebno VEDNO, ko iz majhnega vzorca sklepamo na lastnost populacije. Kaj to pomeni? Če bi želeli npr. odgovoriti na raziskovalno vprašanje: Koliko študentov je višjih od 180 cm, bi zagotovo dobili točen rezultat samo, če bi vprašali VSE študente (temu pravimo cenzus). Očitno je, da bi to bilo drago in časovno zelo zahtevno, ni pa nemogoče. Za večino potreb je dovolj, če z natančnostjo 5% ali 1% povemo, kolikšen delež študentov je višji od 180cm. Manjše število (npr. 50 ali 100 – koliko najmanj se da izračunati, glede na zahtevano natančnost) vprašamo o njihovi višini in izračunamo delež tistih, ki so višji od 180cm. Ali lahko 100% trdimo, da je delež celotne populacije, ki je višji od 180cm enak zračunanemu deležu vzorca 50tih ali 100tih študentov, ki smo ga analzirali? NE, saj se nam zgolj s tem, ko smo v vzorec vzeli majhno število ljudi, lahko zgodi, da smo zajeli ravno visoke ljudi (ali nizke ljudi), kar nam lahko zelo popači rezultat. Malo logike nam pove, da več študentov ko vprašamo (zajamemo v vzorec), večja je verjetnost, da bo delež vzorca podoben deležu celotne populacije, vendar nikoli to ne bo točno, dokler ne vprašamo vseh študentov.

Da lahko odgovorimo na kvantitativno raziskovalno vprašanje moramo postaviti hipotezo!

Da lahko torej z uporabo analize vzorca (npr. z anketiranjem 50 študentov) odgovorimo na raziskovalno vprašanje, koliko študentov je višjih od 180cm, moramo postaviti hipotezo, ki jo bomo statistično testirali. Denimo, da smo brali literaturo, kjer smo ugotovili npr. da je 55% nemških odraslih višjih od 180cm. Postavimo lahko hipotezo:

H0: Več kot 55% slovenskih študentov je višjih od 180cm.

Zakaj ravno 55%. Ta odstotek smo izbrali arbitrarno na podlagi preteklih raziskav. Če ne obstaja nobena raziskava, lahko ta delež postavimo arbitrarno. Seveda, če rečemo da je ta odstotek 99%, bomo verjetno z veliko verjetnostjo dokazali, da ne drži.

Pomembneje je, da vidimo, da gre za enostavno trditev ki pravi: Več kot 55% VSEH (celotne populacije) slovenskih študentov je višjih od 180cm. Ker te hipoteze ne moremo preverjati z analizo VSEH študentov, bomo izbrali 50 študentov in jih vprašali po njihovi višini. Iz deleža višin 50tih nad 180cm bomo potem poskušali sklepati na celotno populacijo. Temu procesu pravimo statistični test oz. preverjanje hipoteze.

Kako torej pravilno zapišem statistično hipotezo?

KORAKI OBLIKOVANJA STATISTIČNE HIPOTEZE
1. Opredeli raziskovalni problem.
2. Razvij raziskovalna vprašanja in ČE so raziskovalna vprašanja kvantitativne narave nadaljuj .
3. Zapiši hipotezo kot trditev o POPULACIJI, ki jo bom testiral na VZORCU.
4. Hipoteza je direktno povezana z enim ali več RAZISKOVALNIMI VPRAŠANJI.
5. Zapiši hipotezo kot trditev.
6. Hipotezo praviloma zapišem kot dve nasprotujiči si trditvi (H0 ali tkim. ničelna hipoteza in HA ali tkim. alternativna hipoteza. Trditvi sta si izključujoči. Npr. HA zgornje ničelne hipoteze bi se glasila: 55% in manj slovenskih študentov je višjih od 180cm.
7. Hipotezo pretvori v matematično obliko

Dobro formulirana hipoteza bo sama ponudila metode testiranja in interpretacijo rezultatov.

POMNI! – POZNAVANJE PROBLEMATIKE, JASNO OPREDELJENI CILJI IN RAZISKOVALNA VPRAŠANJA SO 90% USPEŠNEGA RAZISKOVALNEGA PROJEKTA.

Želite izvedeti več? Potrebujete pomoč pri svoji raziskavi. Ne čakajte, pišite nam takoj.

Dodaj odgovor

Vaš e-naslov ne bo objavljen. * označuje zahtevana polja