Apa Perbedaan Antara Hipotesis Null dan Alternatif – Panduan 2023

0
111
Sumber: medium.com

Ketika kita menulis sebuah teks penelitian, baik itu untuk tujuan ilmiah, untuk sekolah, atau untuk tema blog atau jurnalis, kita harus memberinya topik dan pertanyaan penelitian, yang juga dikenal sebagai hipotesis. Ini lebih umum dalam penelitian kualitatif dan kuantitatif, dan itu berarti kita harus mengandaikan sesuatu yang terkait dengan topik dan membuktikannya benar atau salah saat kita meneliti. Untuk menulis teks yang baik, Anda harus belajar bagaimana menulis hipotesis nol dan alternatif.

Hipotesis nol

Sumber: thinkco.com

Merupakan hipotesis yang mengandaikan tidak ada hubungan antara dua hal yang menjadi subjek penelitian, atau tidak ada kesamaan antara topik yang dibandingkan. Peneliti mengasumsikan sesuatu yang harus dibuktikan dengan beberapa bukti seiring berjalannya penelitian, dan membutuhkan pendekatan dan perbandingan yang objektif, untuk menemukan hubungan antara hal-hal yang diasumsikan. Secara umum, kita dapat mengatakan bahwa setelah Anda memiliki asumsi, maka Anda mencari bukti untuk membuktikannya benar, atau dalam banyak kasus salah, dengan memberikan contoh mengapa seperti itu.

Tujuan hipotesis nol adalah untuk membuktikan sesuatu yang benar atau salah, atau untuk memverifikasi asumsi awal, memberikan bukti ilmiah untuk itu. Ini dapat diverifikasi melalui eksperimen, seperti mengukur sesuatu dan membandingkannya, atau menemukan hubungan antara beberapa obat dan kondisi pasien. Juga, memungkinkan peneliti untuk memberikan rekomendasi untuk penggunaan lebih lanjut dari apa yang menjadi topik penelitian.

Agar berhasil merilisnya, Anda harus mengumpulkan data yang diperlukan, dan menggunakannya untuk membuktikan hipotesis nol itu benar – dan itulah pendekatan yang harus Anda ikuti selama penelitian. Tapi, tentu saja bisa terjadi bahwa data yang terkumpul tidak menunjukkan apa-apa, dan itu membuktikan hipotesis awal yang salah – dan itu juga dapat diterima, meskipun asumsi itu ditolak oleh bukti-bukti. Metode yang digunakan selama percobaan dapat berbeda, tetapi dalam kebanyakan kasus, data harus dapat diukur, dan alat statistik harus digunakan. Ada beberapa kasus ketika tidak ada cukup data dan bukti, tetapi bahkan yang telah kami buktikan hipotesisnya valid, dan itulah yang kami sebut fenomena. Namun, terkadang kurangnya bukti tidak dapat diterima, dan hipotesis nol ditolak.

Contoh: Misalkan satu obat COVID-19 memiliki hasil yang berbeda pada pria dan wanita. Untuk membuktikannya, Anda harus meneliti topik dan mengambil data yang representatif, yang membuktikannya benar atau salah. Itu berarti Anda harus mengikuti, misalnya, 50 pria dan 50 wanita yang menggunakan obat yang sama, dan kemudian membandingkan skornya, dan jika mereka menunjukkan perbedaan yang signifikan dalam hasil, maka hipotesis nol Anda valid.

Hipotesis alternatif

Sumber: coxgazette.com

Menurut wr1ter.com, tujuan yang satu ini adalah untuk menciptakan hasil positif untuk asumsi awal. Dalam pernyataan awal, peneliti menggambarkan hubungan potensial antara dua variabel, dan itu sebagian besar digunakan untuk meningkatkan hasil, atau bahkan mengkonfirmasi hipotesis nol itu benar. Kita bahkan bisa mengatakan itu adalah alternatif dari hipotesis nol. Dibutuhkan penelitian yang lebih mendalam, bukan hanya pengolahan data statistik sederhana, untuk membuktikan sesuatu yang benar atau salah. Dan sementara yang nol bertujuan untuk menunjukkan bahwa kedua pernyataan itu sama atau tidak, dalam pendekatan alternatif peneliti harus menunjukkan bahwa salah satu pernyataan lebih unggul dari yang lain.

Juga, hipotesis alternatif lebih spesifik dan membutuhkan beberapa langkah yang tepat saat meneliti. Ini menciptakan instruksi dan arahan tentang bagaimana studi harus dilakukan dan apa yang diharapkan. Selain itu, ini dapat mengarah pada hipotesis baru seiring berjalannya penelitian, dan mungkin ada penemuan baru, yang mungkin menunjukkan asumsi awal sepenuhnya salah, tetapi masih ada beberapa hubungan antara dua topik yang kami minati.

Metode ini juga didedikasikan untuk membuktikan hipotesis yang benar, meskipun tidak ada cukup bukti. Ini juga menggunakan pendekatan statistik untuk mengukur dan membandingkan variabel, dan kadang-kadang dapat terjadi bahwa hipotesis alternatif diterima, bahkan ketika hipotesis nol ditolak.

Contoh: Mari kita ambil contoh yang sama dengan obat COVID-19. Sementara dalam metode nol kami harus membuktikan bahwa itu memberikan hasil yang sama pada wanita dan pria, dan hasilnya tidak, dalam hipotesis alternatif kami akan menganggap bahwa itu bekerja lebih baik pada wanita daripada pria. Kemudian kami menjalankan beberapa tes dan mengumpulkan bukti, sehingga kami dapat membuktikan asumsi ini benar atau salah. Juga, bisa terjadi bahwa bukti menunjukkan kepada kita bahwa itu bekerja lebih baik dengan laki-laki, tetapi sebagian masih benar karena sekarang kita memiliki bukti ilmiah bahwa itu tidak bekerja sama. Kita bisa melangkah lebih jauh dan meneliti mengapa seperti itu selama proses berlangsung.

Kesimpulan

Hipotesis nol adalah asumsi atau pernyataan umum yang harus menunjukkan ada atau tidaknya hubungan antara dua variabel umum, dan alternatifnya lebih spesifik, dan mencoba menunjukkan bahwa benar-benar ada hubungan antara variabel. Jika kita ingin mengubahnya dalam bahasa matematika, yang pertama terkait dengan tanda sama dengan, dan yang kedua dengan kurang dari atau lebih besar dari, tergantung pada hasilnya.

Sifat yang pertama adalah tidak setuju, dan yang lainnya membuktikan. Ketika hipotesis nol tidak signifikan tetapi masih relevan, hipotesis alternatif dapat digunakan untuk meningkatkan hasil, dan bahkan membuat babak baru dalam sains. Dan sementara yang pertama perubahan dan koreksi diperlukan dan direkomendasikan, di yang kedua kami mencoba untuk meningkatkan pengetahuan saat ini yang kami miliki untuk topik yang sama.

Juga, terkadang salah satunya tidak dapat diterapkan pada apa yang Anda coba teliti atau buktikan, dan Anda harus mengenali dan menentukan pendekatan mana yang lebih baik untuk teori Anda. Dalam kebanyakan kasus, hasil terbaik dicapai ketika kedua metode digunakan, untuk menunjukkan relevansi asumsi awal.