Когда в научном мире проводятся эксперименты, то ученые проводят анализ полученных данных для того, чтобы была возможность выбора гипотезы. Например, если есть предположение, что в какой-то конкретной ситуации события будут развиваться определенным образом и при этом проводится эксперимент чтобы доказать эти предположения либо их опровергнуть, то экспериментаторам нужна возможность заявить о том, что информация, полученная в результате опытов подтверждает именно их гипотезу, а не другую. Иначе говоря, ожидается, что данные будут доказывать определенную зависимость результата эксперимента от переменных.
Кроме того, для получения гарантированного и достоверного результата невозможно ограничиться единичным экспериментом, поэтому ученые вынуждены несколько раз повторять одни и те же опыты. Из-за этого часто приходится прибегать к статистическому анализу полученных данных.
Нередко получается так, что итоговые результаты находятся в зависимости от огромного количества факторов, в таких ситуациях нужно выделять из общего числа самые главные, "фильтровать" второстепенные.
Что такое нулевая гипотеза и для чего она нужна?
К примеру, если мы хотим выявить взаимосвязь курения с заболеваниями легких, то для этого нам будет не достаточно исследовать здоровье одного курящего человека. Прежде чем утверждать о том, что между болезнями легких и курением есть какая-то зависимость предварительно нужно собрать и проанализировать большие объемы информации. Основную роль в подобных исследованиях играет нулевая гипотеза.
По существу, нулевая гипотеза - это предположение о том, что никакой связи между изучаемыми событиями нет и, по умолчанию, она считается верной, пока не будет доказано обратное. В нашем случае нулевая гипотеза будет утверждать о том, что курение никак не связано с болезнями дыхательной системы, не смотря то, насколько далеко мы продвинулись в наших исследованиях.
Тут возникает резонный вопрос, о том какое количество полученной информации становится достаточным для опровержения нулевой гипотезы. Говоря о болезнях легких и курении, надо отметить то, что нулевая гипотеза в этих исследованиях уже давно исключена и ни какой ученый на данный момент не прибегнет к ней в этом вопросе. Однако, когда-то ученые не располагали необходимым количеством информации, чтобы отвергнуть нулевую гипотезу в доказательстве того, что болезни органов дыхания среди некурящих и курильщиков не случайны. Нулевую гипотезу можно опровергнуть только когда имеется обширный объем сведений, минимизировав, таким образом, шансы получения случайных результатов. Для этого, применительно к рассматриваемому нами случаю, исследователям пришлось изучать большой массив данных. Но иногда, в других ситуациях, все может происходить иначе. Так, например, законы о Кеплера о движении планет были выведены из исследований датского астронома Тихо Браге. Полученных им данных в результате точных измерений оказалось достаточно для подтверждения результатов и отказа от нулевой гипотезы.
Надо сказать, что все это очень похоже на основополагающий судебный принцип - презумпцию невиновности, согласно которому человек является невиновным (нулевая гипотеза) до тех пор, пока его вина не будет доказана (отвержение нулевой гипотезы).
Таким образом, если вы когда-нибудь будете читать статью о какой-либо болезни и вероятных причинах, которые ее вызывают, подумайте о том, достаточное ли число случаев было в анализируемой исследователями выборке, прежде чем они отвергли нулевую гипотезу.
Если Вам понравилась статья, поставьте лайк и подпишитесь на канал НАУЧПОП . Оставайтесь с нами, друзья! Впереди ждёт много интересного!