Qu’est-ce qu’un exemple d’hypothèse nulle ?

Qu’est-ce qu’un exemple d’hypothèse nulle ?

Recherche et analyse statistique aidez-nous à comprendre comment le monde fonctionne, à quel point les médicaments et les traitements sont efficaces, ce qui influence notre santé, la meilleure approche pour les pratiques commerciales, et bien plus encore. C’est un aspect vital de nombreuses carrières, y compris la recherche médicale, l’analyse financière, les études de marché et la santé comportementale.

L’hypothèse nulle est une partie importante de la recherche scientifique. Comprendre le fonctionnement des hypothèses nulles peut soutenir votre analyse, votre recherche, votre résolution de problèmes et votre pensée critique. Ci-dessous, nous discutons de ce qu’est une hypothèse nulle et de la façon dont elles sont testées, suivies d’un exemple d’hypothèse nulle.

Qu’est-ce qu’une hypothèse nulle ?

Une hypothèse nulle est utilisée dans la recherche et l’analyse statistique. Également appelée hypothèse par défaut, il s’agit d’un type d’hypothèse indiquant qu’il n’y a pas de différence significative entre les échantillons analysés. En termes plus simples, une hypothèse nulle propose qu’il n’y a pas de relation ou de différence significative entre deux choses. Les choses ou les éléments évalués peuvent être tangibles ou abstraits.

L’objectif est que les chercheurs travaillent à réfuter, rejeter ou annuler l’hypothèse nulle. Pour ce faire, ils proposent ce qu’on appelle une hypothèse alternative.

Hypothèse alternative vs hypothèse nulle

Lorsqu’une hypothèse nulle indique qu’il n’y a pas de différence significative entre deux éléments ou un ensemble de chiffres, une hypothèse alternative suggère qu’il existe une différence entre les deux éléments ou chiffres. L’hypothèse alternative contredit alors l’hypothèse nulle.

Les chercheurs, les analystes et les statisticiens créent une hypothèse alternative, et dans certains cas, plus d’une, pour réfuter l’hypothèse nulle. L’hypothèse alternative est celle que les chercheurs, les analystes ou les statisticiens croient être vraie.

Pourquoi le terme « null » est-il utilisé ?

« Null » dans le contexte de l’hypothèse nulle implique qu’il s’agit d’un concept communément accepté que les individus s’efforcent d’annuler. Cela n’implique pas que l’énoncé est nul en soi, mais que le but est d’annuler l’énoncé d’hypothèse. Oui, cela peut prêter à confusion !

Pourquoi ne puis-je pas simplement prouver l’hypothèse alternative?

Selon votre domaine, vous pourrez peut-être vous en sortir en ne testant pas l’hypothèse nulle, mais ce n’est pas recommandé. Dans la recherche scientifique, vous devez tester l’hypothèse nulle. Ne pas le faire serait considéré comme une mauvaise pratique.

Dans la recherche scientifique, plusieurs processus sont utilisés pour prouver ou réfuter des théories, garantissant que les nouvelles hypothèses n’ont aucun défaut. Si vous choisissez de ne pas tester l’hypothèse nulle et de passer directement à l’hypothèse alternative, votre travail, au minimum, ne sera probablement pas pris au sérieux et vous vous exposerez à l’échec avant de commencer.

Comment une hypothèse nulle est-elle testée ?

Les chercheurs et les analystes supposent qu’une hypothèse nulle est exacte et vraie jusqu’à ce qu’il y ait suffisamment de preuves statistiquement significatives pour suggérer le contraire. Pour tester les hypothèses, les chercheurs :

  • Identifiez la question.
  • Identifiez les hypothèses nulle et alternative.
  • Élaborer un plan de recherche et de collecte de données.
  • Testez les données et faites des recherches.
  • Interpréter les résultats des tests.

Dans la recherche, les valeurs p sont utilisées comme preuve qui va à l’encontre d’une hypothèse nulle. Plus la valeur p est petite, plus les données statistiques et les recherches qui réfutent l’hypothèse nulle sont solides. Des tests significatifs sont utilisés dans la recherche pour montrer la confiance dans une hypothèse nulle et pour déterminer si les données sont dues au hasard.

Sur la base des résultats, les chercheurs vont soit :

  • Échec du rejet de l’hypothèse nulle : Cela se produit lorsque la valeur p est supérieure au niveau de signification, ce qui indique que les résultats de l’expérience ne sont pas statistiquement significatifs. Des erreurs dans les données, des preuves insuffisantes ou d’autres raisons peuvent empêcher les expérimentateurs de rejeter l’hypothèse nulle. Un échec à rejeter l’hypothèse nulle n’indique pas que le test n’a pas trouvé de réponses, mais que des tests supplémentaires sont nécessaires pour déterminer s’il existe une relation entre les variables testées.
  • Rejeter l’hypothèse nulle : Cela se produit lorsque la valeur de p est inférieure ou égale au niveau de signification, ce qui indique que les résultats appuient l’hypothèse alternative. Les chercheurs peuvent rejeter l’hypothèse nulle puisque les données sont statistiquement significatives.

Exemple d’hypothèse nulle

Voici un exemple d’hypothèse nulle pour vous aider à développer votre propre hypothèse nulle.

Étape 1: Développez votre question.

  • Une réduction des calories a-t-elle un impact sur le poids d’une personne ?

Étape 2: Développez vos deux hypothèses.

  • Hypothèse nulle: Une réduction des calories n’a aucun effet sur le poids d’une personne
  • Hypothèse alternative: Une réduction des calories affecte le poids d’une personne
  • D’après l’hypothèse nulle : Le nombre de kilos perdus ne diffère pas entre les personnes qui ne réduisent pas leur apport calorique et celles qui le font.

Étape 3: Élaborer un plan de collecte de données.

  • Nous utiliserons les données recueillies par le biais d’un formulaire d’enquête auprès de deux groupes d’échantillons aléatoires, le groupe A et le groupe B.

Étape 4: Testez l’hypothèse nulle.

  • Recueillir des données auprès d’un échantillon de 500 personnes, groupe A, qui réduisent leur apport calorique de 500 calories par jour pendant un mois.
  • Collectez les données d’un échantillon de 500 personnes, groupe B, qui ne réduisent pas leur apport calorique de 500 calories par jour pendant un mois, toutes les autres variables restant les mêmes.
  • Identifiez le nombre de personnes qui ont perdu du poids, sont restées au même niveau et ont pris du poids dans le groupe A.
  • Identifiez le nombre de personnes qui ont perdu du poids, sont restées au même niveau et ont pris du poids dans le groupe B.
  • Analysez les résultats pour déterminer s’il faut rejeter votre hypothèse nulle.

Calcul et interprétation des résultats des tests — Quelques réflexions finales

Il est important de garder à l’esprit que, lors de la réalisation d’une recherche, il y a de nombreuses variables à considérer qui peuvent influencer les résultats. Les variables dépendantes et indépendantes sont couramment discutées, bien que d’autres variables puissent également avoir un impact sur les résultats de la recherche, notamment les variables modératrices, de contrôle, confondantes et étrangères qui doivent être prises en compte. Par exemple, les éléments qui pourraient influencer les résultats de l’exemple de poids ci-dessus incluent la culture, l’origine ethnique, le pourcentage de participants masculins par rapport aux femmes, l’honnêteté des participants, la cohérence des participants, etc., qui entreraient dans l’une des catégories de variables à prendre en considération lors de l’interprétation des résultats.

Différentes méthodes de recherche peuvent être utilisées en fonction de ce qui est testé et de l’objectif du test. L’un des principaux objectifs de la recherche scientifique est de confirmer la validité et la fiabilité. La fiabilité fait référence à la fréquence à laquelle vous obtenez le même résultat avec un test, et la validité fait référence à la question de savoir si le test évalue ce qu’il est censé évaluer.

Vous savez maintenant ce qu’est une hypothèse nulle et pourquoi elle est utilisée. Essayez d’en trouver quelques-uns par vous-même pour développer vos capacités de recherche et de réflexion critique.

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