Qual é a diferença entre hipótese nula e alternativa - Guia 2023

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Fonte: medium.com

Quando escrevemos um texto de pesquisa, não importa se é para fins científicos, para a escola, ou é um tema de blog ou jornalista, devemos dar a ele um tópico e uma pergunta de pesquisa, também conhecida como hipótese. É mais comum em pesquisas qualitativas e quantitativas, e isso significa que temos que supor algo relacionado ao tema e provar que está certo ou errado enquanto pesquisamos. Para escrever um bom texto, você deve aprender a escrever uma hipótese nula e alternativa.

Hipótese nula

Fonte: thinkco.com

É uma hipótese que supõe que não há relação entre as duas coisas que são objeto da pesquisa, ou não há nada em comum entre os tópicos comparados. O pesquisador está assumindo algo que deve ser comprovado com alguma evidência à medida que a pesquisa avança, e requer uma abordagem e comparação objetivas, a fim de encontrar uma relação entre as coisas que são assumidas. Em geral, podemos dizer que uma vez que você tem a suposição, então você está procurando evidências para provar que está certo ou, na maioria dos casos, errado, fornecendo um exemplo de por que é assim.

O objetivo da hipótese nula é provar algo certo ou errado, ou verificar a suposição inicial, fornecendo provas científicas para isso. Pode ser verificado através de experimentos, como medir algo e compará-lo, ou encontrar uma relação entre algum medicamento e a condição de um paciente. Além disso, permite que o pesquisador dê recomendações para uso posterior do que é o tema da pesquisa.

Para liberá-lo com sucesso, você deve coletar os dados necessários e usá-los para provar que a hipótese nula é verdadeira – e essa é a abordagem que você deve seguir durante a pesquisa. Mas, certamente pode acontecer que os dados coletados não mostrem nada, e isso prova que a hipótese inicial está errada – e isso também é aceitável, mesmo que a suposição seja rejeitada pelas provas. Os métodos que são usados ​​durante os experimentos podem ser diferentes, mas na maioria dos casos, os dados devem ser mensuráveis ​​e ferramentas estatísticas devem ser usadas. Há alguns casos em que não há dados e provas suficientes, mas mesmo nesses casos provamos que a hipótese é válida, e isso é o que chamamos de fenômeno. Mas, às vezes, a falta de evidência não pode ser aceita, e a hipótese nula é rejeitada.

Exemplo: vamos supor que um medicamento COVID-19 tenha resultados diferentes em homens e mulheres. Para provar isso, é preciso pesquisar o tema e pegar dados representativos, que comprovem certo ou errado. Isso significa que você terá que acompanhar, por exemplo, 50 homens e 50 mulheres que estão tomando o mesmo medicamento, e depois comparar os escores, e se eles mostrarem uma diferença significativa nos resultados, então sua hipótese nula é válida.

Hipótese alternativa

Fonte: coxgazette.com

De acordo com o wr1ter. com, o objetivo deste é criar um resultado positivo para a suposição inicial. Na afirmação inicial, o pesquisador descreve uma potencial relação entre as duas variáveis, e é usado principalmente para melhorar os resultados, ou mesmo confirmar que a hipótese nula estava correta. Podemos até dizer que é uma alternativa à hipótese nula. Requer uma pesquisa mais profunda, não apenas um simples processamento de dados estatísticos, para provar que algo está certo ou errado. E enquanto a nula tinha o propósito de mostrar que as duas afirmações são iguais ou não, na abordagem alternativa o pesquisador deve mostrar que uma das afirmações é superior à outra.

Além disso, a hipótese alternativa é mais específica e requer alguns passos exatos durante a pesquisa. Ele cria instruções e orientações sobre como o estudo deve ser feito e o que esperar. Além disso, pode levar a uma nova hipótese à medida que a pesquisa avança, e pode haver novas descobertas, que podem mostrar que a suposição inicial estava completamente errada, mas ainda há alguma relação entre os dois tópicos de nosso interesse.

Este método também se dedica a provar que a hipótese está correta, mesmo que não haja evidências suficientes. Também usa a abordagem estatística para medir e comparar as variáveis, e às vezes pode acontecer que a hipótese alternativa seja aceita, mesmo quando a nula é rejeitada.

Exemplo: Vamos dar o mesmo exemplo com o medicamento COVID-19. Enquanto no método nulo tivemos que provar que dá o mesmo resultado em mulheres e homens, e o resultado foi que não, na hipótese alternativa vamos supor que funciona melhor em mulheres do que em homens. Em seguida, fazemos alguns testes e coletamos as evidências, para que possamos provar que essa suposição está certa ou errada. Além disso, pode acontecer que as provas nos mostrem que funciona melhor com os homens, mas ainda é parcialmente correto porque agora temos provas científicas de que não funciona igualmente. Podemos ir mais longe e pesquisar por que é assim durante o processo.

Conclusão

A hipótese nula é uma suposição ou afirmação geral que tem que mostrar que existe ou não uma relação entre duas variáveis ​​gerais, e a alternativa é mais específica, e tenta mostrar que realmente existe uma relação entre as variáveis. Se quisermos transformar isso em linguagem matemática, o primeiro está relacionado ao sinal de igual e o segundo com menor ou maior que, dependendo dos resultados.

A natureza da primeira é desaprovadora, e a outra é provadora. Quando a hipótese nula é insignificante, mas ainda relevante, a alternativa pode ser usada para melhorar os resultados e até criar um novo capítulo na ciência. E enquanto na primeira mudanças e correções são necessárias e recomendadas, na segunda estamos tentando aprimorar o conhecimento atual que temos para o mesmo tema.

Além disso, às vezes um deles não pode ser aplicado ao que você está tentando pesquisar ou provar, e você precisa reconhecer e determinar qual abordagem será melhor para sua teoria. Na maioria dos casos, os melhores resultados são alcançados quando os dois métodos são usados, para mostrar a relevância da suposição inicial.