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Uma das frases que vemos muitas vezes em conclusões de estudos científicos é:
Rejeita-se a hipóstese nula! ou por contraste Aceita-se a hipótese Nula.
Mas o que quer dizer isto de forma a que se compreenda em linguagem comum.
Depois de explicarmos, o que significa o P<0,05 ou o P>0,05, (se precisar veja novamente aqui), devemos saber que isso se deve ao facto de podermos afirmar se a nossa comparação entre duas situações, ou dois grupos, apresenta diferenças, isto é se podemos afirmar com um nível de certeza que existem diferenças na nossa comparação, ou pelo contrário, mesmo que existam algumas pequenas diferenças elas não são mais do que resultado de situações pontuais, isto é à sorte, ou como mais comummente se diz nestes casos, ao acaso!
Ora a verificação da certeza que precisamos para poder afirmar que existem diferenças significativas, é feita a partir da aplicação de testes de análise estatística, os mais comuns são os chamados testes de comparação de grupos:
Por exemplo, os Testes T (e também a análise da Variância).
Ora o que fazem estes testes? Comparam amostras com a população!
São teste de verificação de hipóteses!
Quem faz a pesquisa, postula hipóteses, o mesmo é dizer aventa, ou põe condições em cima da mesa:
Por exemplo se dois grupos, um que sofreu um tratamento de acupunctura e outro que não fez nada, apresentam diferenças entre o antes e o depois do tratamento?
Ou como vimos antes, vamos averiguar se as eventuais diferenças, são grandes o suficiente para que não sejam devidas ao acaso?
O Rejeita-se a hipótese nula, tem exatamente a ver com este detalhe!!!
Se nos fixarmos no exemplo anterior de comparação entre os dois grupos, o que os testes podem dizer com um grau de probabilidade de acerto, de 95%, isto é uma probabilidade de erro inferior a 5% que os grupos não podiam ser resultado de uma escolha ao acaso da mesma população.
Ou seja:
A hipótese que não existiam diferenças entre os grupos, a hipótese nula, normalmente escrita abreviadamente por H0, postula que os dois grupos são hipoteticamente pertencentes ao mesmo grupo, em estatística, dizemos à mesma população. Isto é:
Se forem iguais, ou não suficiente diferentes para afirmar com certeza (menos de 5% de probabilidade de erro) que são diferentes, então teremos de aceitar a hipótese nula.
Rejeitar a hipótese nula é um conceito fundamental na estatística e na pesquisa científica.
Quando se realiza um teste, uma intervenção, no fundo uma experiência, a hipótese nula (H0) é uma afirmação que propõe que não há efeito ou diferença significativa entre grupos ou condições.
Por exemplo, pode-se afirmar que uma intervenção de acupunctura não tem efeito sobre uma condição, quando comparado com não fazer nada?
Quando os pesquisadores realizam um teste estatístico, eles coletam dados e analisam a evidência. Se os resultados obtidos são suficientemente fortes e indicam que há uma diferença ou efeito significativo, eles podem rejeitar a hipótese nula.
Ao rejeitar a H0, essa rejeição sugere que os dados fornecem suporte para uma hipótese alternativa (H1), que afirma que existe um efeito ou diferença.
Por isso rejeitar a hipótese nula não significa que a hipótese alternativa está provada de forma absoluta, mas indica que há evidências suficientes para considerar que a hipótese nula é improvável.
Esse processo é essencial para validar teorias, conduzir experiências e avançar em diversas áreas do conhecimento.
Por isso rejeitar a hipótese nula envolve um nível de significância (p<0,05), que determina a probabilidade de cometer um erro, o erro tipo I, ou seja, rejeitar a hipótese nula quando ela é verdadeira, que se contrapõe ao erro tipo II, isto é aceitar a hipótese nula quando ela é falsa. Ver aqui
E por isso que em termos estatísticos, se diz: Rejeita a hipótese nula! e por isso a aceitação da hipótese alternativa, ou hipótese experimental, acontece à contrarium, ou à contrarium senso.
Por isso a aceitação da hipótese experimental, e necessário avaliar bem todo o racional teórico e as condições de realização do estudo, bem como a magnitude das diferenças, conceito que abordaremos num próximo artigo.
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