Existem muitos casos em que é necessário decidir se este ou esse julgamento é verdadeiro. Por exemplo, é verdade que dois conjuntos de dados são obtidos da mesma fonte? O que é A – o melhor trabalhador que B? Foi mais rápido começar a trabalhar a pé do que ficar de ônibus, etc. Se acreditarmos que os dados iniciais para tais julgamentos são, em certa medida, acidentais, as respostas só podem ser dadas com um certo grau de confiança, e há Alguns erros de probabilidade. Portanto, respondendo a essas perguntas, é melhor não apenas tomar as decisões mais justificadas, mas também para avaliar a probabilidade de uma conclusão errônea.
A consideração de tais problemas na produção matemática estrita leva ao conceito de hipótese estatística. O próximo artigo discute as perguntas sobre o que são hipóteses estatísticas e quais métodos existem para verific á-las. Os nus e hipóteses alternativas com exemplos podem ser encontradas no site wr1ter. com.
O conceito de zero e hipóteses alternativas
Como as estatísticas como método de pesquisa estão lidando com dados nos quais vários fatores aleatórios distorcem os padrões de interesse ao pesquisador, a maioria dos cálculos estatísticos é acompanhada por um teste de suposições ou hipóteses sobre essas fontes de dados.
A hipótese estatística envolve as propriedades de variáveis ou eventos aleatórios que queremos verificar com base nos dados disponíveis. Aqui estão alguns exemplos de hipóteses estatísticas em estudos educacionais:
Hipótese 1. Um desempenho na classe é estocástico (provavelmente) depende do nível de aprendizado dos alunos.
Hipótese 2. O desenvolvimento do curso inicial da matemática não tem diferenças significativas entre os alunos que começaram a treinar aos 6 ou 7 anos de idade.
Hipótese 3. O aprendizado de problemas na primeira série é mais eficaz do que os métodos tradicionais de ensino em relação ao desenvolvimento geral dos alunos.
A hipótese zero é a suposição primária auditada, que geralmente é formulada como ausência de diferenças, a ausência da influência de qualquer fator, a ausência do efeito, a igualdade de características seletivas zero, etc. Um exemplo de uma hipótese zero na pedagogia é uma suposição de que a diferença nos resultados dois grupos de estudantes que realizam o mesmo trabalho de controle são devidos apenas a causas aleatórias.
Outra hipótese testada (nem sempre estritamente oposta à primeira) é chamada de hipótese concorrente ou alternativa. Portanto, para o exemplo acima da hipótese zero na pedagogia, uma das possíveis hipóteses alternativas será determinada da seguinte forma: os níveis de trabalho em dois grupos de estudantes são diferentes, e essa diferença é determinada pela influência de fatores não acidentais , por exemplo, uma metodologia de ensino específica.
A hipótese estendida pode ser verdadeira ou incorreta; portanto, é necessário verificar. Como a verificação é realizada por métodos estatísticos, é chamada estatística.
Ao verificar as hipóteses estatísticas, são possíveis erros (julgamentos errôneos) de dois tipos:
– Você pode rejeitar a hipótese zero se for verdadeira (o erro de chamado do primeiro tipo);
– Você pode fazer uma hipótese zero quando não é verdadeira (o erro tão chamado do segundo tipo).
Aceitar o erro da hipótese zero, quando é falsa, é qualitativamente diferente da rejeição da hipótese quando é verdadeira. Essa diferença é significativa, pois o significado desses erros é diferente. Ilustramos o que foi dito no exemplo a seguir:
O processo de produção de um produto médico é bastante complicado. À primeira vista, pequenos desvios da tecnologia levam ao aparecimento de uma alta impureza lateral tóxica. A toxicidade dessa impureza pode ser tão alta que mesmo uma quantidade que não pode ser detectada pela análise química convencional pode ser perigosa para uma pessoa que toma este medicamento. Portanto, antes da liberação de um novo lote do medicamento, ele é submetido a testes quanto à toxicidade com métodos biológicos. Pequenas doses de drogas são administradas por vários animais experimentais, por exemplo, ratos, e o resultado é fixo. Se a droga é tóxica, todos ou quase todos os animais morrem. Caso contrário, a sobrevivência é alta.
Um estudo do medicamento pode levar a uma das opções possíveis de ações: para liberar a parte à venda (A1), retornar o conjunto ao fornecedor para revisão ou, possivelmente, destruir (A2).
Dois tipos de erros associados às ações de A1 e A2 são completamente diferentes, e a importância de evit á-los também é diferente. Primeiro, considere o caso quando a ação A1 for usada, enquanto A2 é preferível. O remédio é perigoso para o paciente, enquanto é reconhecido como seguro. Um erro desse tipo pode levar à morte dos pacientes que usam este medicamento. Este é o primeiro tipo de erro, pois precisamos evit á-lo vital.
Agora considere o caso em que a ação a2 é aceita e a1 é preferida. Isso significa que um lote de medicamentos não tóxicos foi classificado como perigoso devido a imprecisões no experimento. As consequências de um erro podem levar a perdas financeiras e aumento dos custos dos medicamentos. Contudo, a falha acidental de um medicamento completamente seguro é menos desejável do que a morte acidental de pacientes. Rejeitar um lote de medicamento não tóxico é um erro do Tipo II.
A probabilidade aceitável de um erro Tipo I pode ser de 5% ou 1% (0, 05 ou 0, 01).
O nível de significância é a probabilidade de ocorrer um erro tipo 1 na tomada de decisão (a possibilidade de rejeitar erroneamente a hipótese nula).
Hipóteses alternativas são aceitas se e somente se a hipótese nula for rejeitada. Isto ocorre nos casos em que as diferenças, digamos, nas médias aritméticas dos grupos experimentais e de controle são tão estatisticamente significativas que o risco de erro na rejeição da hipótese nula e na aceitação da alternativa não excede um dos três níveis de significância aceitos. a inferência estatística:
– primeiro nível – 5%; onde o risco de erro na suposição é permitido em cinco casos entre cem experimentos semelhantes teoricamente possíveis com uma seleção estritamente aleatória de sujeitos para cada experimento;
– segundo nível – 1%. Conseqüentemente, o risco de cometer um erro é permitido apenas em um caso em cem;
– terceiro nível – 0, 1%, ou seja, a chance de errar é permitida apenas em um caso em mil.
O último nível de significância exige muito da comprovação da confiabilidade dos resultados experimentais e, portanto, é raramente utilizado. Em estudos educacionais que não exijam um nível de confiabilidade muito elevado, é aconselhável adotar um nível de significância de 5%.
As estatísticas de critério são uma determinada função dos dados iniciais, cujo valor é usado para testar a hipótese nula. Na maioria das vezes, uma estatística de critério é uma função numérica, mas pode ser qualquer outra função, como um processo multivariado.
Qualquer regra baseada na qual a hipótese nula é rejeitada ou aceita é chamada de critério para testar essa hipótese. Um teste estatístico é uma variável aleatória usada para testar ideias estatísticas.
A região crítica é o conjunto de valores de critério nos quais a hipótese nula é rejeitada. A área de aceitação da hipótese nula (a área de valores aceitáveis) é um conjunto de valores de critério nos quais a hipótese nula é aceita.
O conceito de hipótese na pedagogia
A hipótese do estudo é uma característica metodológica do estudo, uma suposição científica que explica um fenômeno e exigindo verificação experimental para se tornar um conhecimento científico confiável. A hipótese difere de uma suposição simples de vários recursos. Esses incluem:
– conformidade com os fatos com base nos quais e pela justificativa da qual foi criada;
– Aplicabilidade à mais ampla gama de fenômenos;
Na hipótese, dois pontos são mesclados organicamente: a nomeação de uma certa posição e suas evidências lógicas e práticas subsequentes.
As hipóteses em estudos educacionais podem assumir que uma das ferramentas (ou seu grupo) será mais eficaz que as outras. Aqui, hipoteticamente, é feita uma suposição sobre a eficácia comparativa de ferramentas, métodos, formas de treinamento.
O nível mais alto de previsão hipotética é que o autor do estudo apresenta a hipótese de que algumas medidas serão melhores que outras. Mas, ao mesmo tempo, com base em alguns cenários possíveis, eles parecem ótimos do ponto de vista de critérios específicos. Essa hipótese precisa ainda mais de evidências mais rigorosas e, portanto, mais detalhadas. Exemplos de questões de pesquisa com hipóteses zero e alternativas.
