فرضية لاغية (ما تتكون منها)

ال فرضية العدم هو افتراض يُستخدم لتأكيد أو إنكار حدث معين مرتبط بواحد أو أكثر من معلمات المجتمع أو تبين. عند الوصول إلى نتيجة تتعلق بتجربة ما ، يجب على الشخص الذي يقوم بالبحث أن يؤسس كلاً من الفرضية الصفرية والفرضية البديلة.

إذا أشرت إلى الفرضية الصفرية ، فستكون أ بيان مخالف الذي وصل إليه الباحث أو الشخص عندما حاول رفضه. في حال كان لديك أدلة كافية ، يمكنك إثبات أن العكس هو الصحيح تمامًا. مما يعني أن الفرضية البديلة ستكون النتيجة التي توصل إليها الباحث من خلال بحثه.

لا يمكن رفض بيان هذه الفرضية ما لم تظهر البيانات في العينة أنها خاطئة. هذا هو السبب في الغالب "لا" أو "أ" غير المتكافئ في بيانك.

ما هي فرضية العدم؟

في الإحصاء ، تشير الفرضية إلى بيان معلمة السكان ويمثلها H0. عندما يتعلق الأمر بالفرضية الصفرية ، فهذا يعني أن معلمتين أو أكثر ليس لهما أي علاقة ببعضهما البعض. إنها نقطة البداية لتحقيق معين لا يتم رفضه إلا إذا كانت البيانات غير صحيحة.

في الأساس هو تطبيق في الإحصاء لطريقة الاختزال إلى اللامعقول ، حيث يفترض من البداية عكس ما تريد إثباته ، حتى أن الدليل أو الاستنتاجات التي تم الحصول عليها تسمح بإثبات أن نقطة البداية كانت خاطئة ، ثم يتم رفضها والاستنتاج هو العكس.

نظرًا لأن هذه الفرضية لها الصيغة المنطقية لبيان عالمي ، من أجل تأكيد صحتها ، من الضروري إجراء دراسة لجميع السكان.

يأتي مصطلحها من التطبيقات الزراعية والطبية الأولى للإحصاءات ، وذلك لتأكيد مدى فعالية الأسمدة الجديدة أو الأدوية الجديدة. في هذه الحالة ، تُظهر الفرضية من حيث بدأت عدم وجود فعالية أو اختلاف بين العينات التي تم علاجها وتلك التي لم يتم علاجها.

إذا حدث أن نتائج العينة لا تدعم الفرضية ، فيجب رفضها و قبول الاستنتاج والتأكيد على وجود ارتباط ما بين العينات ، يصبح فرضيات البدائل H1.

صياغة فرضية لاغية وبديلة

حتى تتمكن من الحصول على فهم أفضل لـ العلاقة بين الفرضية الصفرية والبديلة، يمكنك استخدام مثال مثل ما يلي:

• بافتراض أن الفرضية الصفرية تشير إلى عدم وجود علاقة سبب ونتيجة بين أ بعض العلاج الذي تتم تجربته لأنه جديد وأعراض مرض.
• يمكن القول أنه وفقًا للفرضية ، لا يولد الدواء الجديد التحسن المتوقع فيما يتعلق بـ الدواء الذي تم استخدامه حتى الآن ، مما يعني أن أي تحسن يحدث سيكون أ صدفة.
• بحيث يمكن التحقق منها واذا كانت القضية سترفض ذلك فرضية، يجب إجراء دراسة علمية على العلاج الجديد. تم اكتشاف أن هناك علاقة سبب ونتيجة فعالة بين الدواء الجديد وتحسين مرض المريض ، ويمكن إثبات أن الفرضية خاطئة تمامًا.
• في حالة حدوث ذلك ، يمكن استخدام فرضية بديلة ، حيث يمكن تحديد أن أعطى العقار الجديد نتائج أفضل من الدواء السابق لأنه أظهر تقدمًا جيدًا في مريض.

مثال على فرضية العدم

يمكن للباحث أن يصنع فرضية مثل ما يلي:

ح1: عندما يكون معدل نمو نباتات الطماطم أعلى عند زراعتها في السماد مما كانت عليه عند زراعتها في الأرض.

ثم يتم افتراض فرضية العدم على النحو التالي:

ح0: لا تظهر نباتات الطماطم معدل نمو أعلى عند زراعتها في السماد مما كانت عليه عند زراعتها في الأرض.

في هذه الحالة ، من الضروري إجراء اختيار النص الفارغ بعناية والتأكد من أنه محدد للغاية. يمكن للباحث ، على سبيل المثال ، افتراض فرضية العدم على النحو التالي:

ح0: عندما لا تظهر نباتات الطماطم أي اختلاف في معدلات نموها عند زراعتها في السماد بدلاً من زراعتها في الأرض.

• هناك خلل في H0 الأخير ، لأنه إذا كان نمو النباتات في السماد في الواقع أبطأ منه في التربة ، فلن يكون هناك أي نوع من الخروج. مما يعني أن كلا من H1 و H0 غير مدعومين بسبب وجود اختلاف موجود في معدلات النمو.
• إذا تم رفض الفرضية الصفرية ولم يكن هناك خيار آخر ، فيمكن القول بأن التجربة غير صالحة. لهذا السبب ، يستخدم العلم إجراءات استنتاجية واستقرائية مختلفة للتأكد من عدم وجود أخطاء في الفرضيات.
• يميل بعض العلماء إلى إهمال فرضية العدم ، ويفترضون أنها عكس الفرضية البديلة تمامًا ، ومع ذلك ، فإن المثالية سيكون أن الوقت الصحيح يستخدم لتشكيل فرضية صلبة ، حيث لا توجد إمكانية للقدرة على تعديل فرضية من الماضي ، ولا حتى H0.

اختبارات الأهمية

إذا كانت اختبارات الأهمية تسمح بـ 95٪ أو 99٪ من الاحتمالات عندما لا تتكيف النتائج مع القيمة الصفرية ، فسيتم رفض هذا وسيتم تفضيل البديل. خلاف ذلك ، سيتم قبول القيمة الفارغة.

قبول العدم لا يعني أنه يمكن أن يكون صحيحًا. لذلك ، تبقى فرضية يجب أن تتوافق مع مبدأ الباطل ، بنفس الطريقة التي لا يقبل بها البطل الذي تم رفضه البديل.

شكرا جزيلا لزيارتكم! لا تتردد في ترك تعليقك إذا أعجبك المنشور.