Qual è la differenza tra ipotesi nulla e alternativa - Guida 2023

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Fonte: medium.com

Quando scriviamo un testo di ricerca, non importa se è per scopi scientifici, per la scuola, o è un blog o un tema giornalistico, dovremmo assegnargli un argomento e una domanda di ricerca, nota anche come ipotesi. È più comune nelle ricerche qualitative e quantitative e significa che dobbiamo supporre qualcosa relativo all'argomento e dimostrarlo giusto o sbagliato durante la ricerca. Per scrivere un buon testo, dovresti imparare a scrivere un'ipotesi nulla e alternativa.

Ipotesi nulla

Fonte: pensieroco.com

E' un'ipotesi che presuppone che non vi sia alcuna relazione tra le due cose oggetto della ricerca, o che non vi sia nulla di comune tra i temi messi a confronto. Il ricercatore sta assumendo qualcosa che dovrebbe essere dimostrato con alcune prove man mano che la ricerca procede, e richiede un approccio e un confronto oggettivi, al fine di trovare una relazione tra le cose che vengono assunte. In generale, possiamo dire che una volta che hai il presupposto, allora stai cercando prove per dimostrare che è giusto, o nella maggior parte dei casi sbagliato, fornendo un esempio del perché è così.

Lo scopo dell'ipotesi nulla è provare qualcosa di giusto o sbagliato, o di verificare l'ipotesi iniziale, fornendo prove scientifiche per questo. Può essere verificato attraverso esperimenti, come misurare qualcosa e confrontarlo, o trovare una relazione tra alcuni farmaci e le condizioni di un paziente. Inoltre, consente al ricercatore di fornire raccomandazioni per un ulteriore utilizzo di qual è l'argomento della ricerca.

Per rilasciarlo con successo, devi raccogliere i dati necessari e usarli per dimostrare che l'ipotesi nulla è vera – e questo è l'approccio che devi seguire durante la ricerca. Ma sicuramente può succedere che i dati raccolti non mostrino nulla, e dimostri che l'ipotesi iniziale è sbagliata – e anche questo è accettabile, anche se l'ipotesi è respinta dalle prove. I metodi utilizzati durante gli esperimenti possono essere diversi, ma nella maggior parte dei casi i dati devono essere misurabili e devono essere utilizzati strumenti statistici. Ci sono alcuni casi in cui non ci sono abbastanza dati e prove, ma anche quelli abbiamo dimostrato l'ipotesi valida, ed è quello che chiamiamo fenomeno. Ma a volte la mancanza di prove non può essere accettata e l'ipotesi nulla viene respinta.

Esempio: supponiamo che un farmaco COVID-19 abbia risultati diversi negli uomini e nelle donne. Per dimostrarlo, devi ricercare l'argomento e prendere dati rappresentativi, che dimostrino che è giusto o sbagliato. Ciò significa che dovrai seguire, ad esempio, 50 uomini e 50 donne che stanno assumendo lo stesso medicinale, quindi confrontare i punteggi e se mostrano una differenza significativa nei risultati, la tua ipotesi nulla è valida.

Ipotesi alternativa

Fonte: coxgazette.com

Secondo wr1ter.com, lo scopo di questo è quello di creare un risultato positivo per l'ipotesi iniziale. Nella dichiarazione iniziale, il ricercatore descrive una potenziale relazione tra le due variabili e viene utilizzata principalmente per migliorare i risultati o addirittura confermare che l'ipotesi nulla fosse corretta. Possiamo anche dire che è un'alternativa all'ipotesi nulla. Richiede una ricerca più approfondita, non solo una semplice elaborazione di dati statistici, per dimostrare qualcosa di giusto o sbagliato. E mentre quello nullo aveva lo scopo di mostrare che le due affermazioni sono uguali o meno, nell'approccio alternativo il ricercatore dovrebbe dimostrare che una delle affermazioni è superiore all'altra.

Inoltre, l'ipotesi alternativa è più specifica e richiede alcuni passaggi esatti durante la ricerca. Crea istruzioni e indicazioni su come dovrebbe essere svolto lo studio e cosa aspettarsi. Inoltre, può portare a una nuova ipotesi man mano che la ricerca procede, e possono esserci nuove scoperte, che potrebbero mostrare che l'ipotesi iniziale era completamente sbagliata, ma c'è ancora qualche relazione tra i due argomenti di nostro interesse.

Questo metodo è anche dedicato a dimostrare che l'ipotesi è corretta, anche se non ci sono prove sufficienti. Utilizza anche l'approccio statistico per misurare e confrontare le variabili, e talvolta può accadere che l'ipotesi alternativa venga accettata, anche quando quella nulla viene rifiutata.

Esempio: prendiamo lo stesso esempio con la medicina COVID-19. Mentre nel metodo nullo dovevamo dimostrare che dà lo stesso risultato nelle donne e negli uomini, e il risultato è stato di no, nell'ipotesi alternativa supporremo che funzioni meglio nelle donne che negli uomini. Quindi eseguiamo alcuni test e raccogliamo le prove, in modo da poter dimostrare che questa ipotesi è giusta o sbagliata. Inoltre, può succedere che le prove ci mostrino che funziona meglio con gli uomini, ma è ancora parzialmente corretto perché ora abbiamo prove scientifiche che non funziona allo stesso modo. Possiamo andare oltre e ricercare perché è così durante il processo.

Conclusione

L'ipotesi nulla è un'assunzione o un'affermazione generale che deve mostrare che esiste o meno una relazione tra due variabili generali e quella alternativa è più specifica e cerca di dimostrare che esiste davvero una relazione tra le variabili. Se vogliamo trasformarlo in linguaggio matematico, il primo è correlato al segno di uguale e il secondo con minore o maggiore di, a seconda dei risultati.

La natura del primo è disapprovazione e l'altro sta dimostrando. Quando l'ipotesi nulla è insignificante ma comunque rilevante, quella alternativa può essere utilizzata per migliorare i risultati e persino creare un nuovo capitolo nella scienza. E mentre nel primo sono richieste e consigliate modifiche e correzioni, nel secondo stiamo cercando di migliorare le attuali conoscenze che abbiamo sullo stesso argomento.

Inoltre, a volte uno di questi non può essere applicato a ciò che stai cercando di ricercare o dimostrare, e devi riconoscere e determinare quale approccio sarà migliore per la tua teoria. Nella maggior parte dei casi, i risultati migliori si ottengono quando vengono utilizzati i due metodi, per mostrare la pertinenza dell'ipotesi iniziale.