Гипотеза — Гуманитарный портал

Гипотеза — это форма вероятностного знания, истинностное значение которого неопределённо. В научном познании (см. Наука) гипотеза рассматривается как метод развития научного знания (см. Методы научного познания), включающий в себя выдвижение и последующую экспериментальную проверку [частично обоснованных] допущений или предположений, и как структурный элемент научной теории (см. Теория). В обыденном сознании гипотеза чаще всего понимается как предположительное решение какой-либо проблемы или правдоподобное объяснение какого-либо явления. В целом, гипотетическое знание широко используется в любой сфере осмысленной человеческой деятельности. Метод гипотез получил наибольшее развитие в науке как форма организации научного знания, обеспечивающая движение к новому знанию, выводящая за рамки наличного (имеющегося) знания и способствующая (в отдельных случаях) реализации новой идеи. С точки зрения требований современной методологии науки (см. Методология науки), то или иное предположение может получить статус научной гипотезы, если оно удовлетворяет следующим требованиям: Предположение должно быть логически непротиворечивым. Предположение не должно противоречить фундаментальным положениям науки, в рамках которой выдвигается гипотеза (положение этого требования не является абсолютным, так как в некоторых случаях полезно подвергнуть сомнению сами эти положения; если же фундаментальные положения науки, которым противоречит выдвигаемое предположение, не поддаются опровержению, под сомнение берётся предположение). Предположение должно быть принципиально проверяемым. Если предположение в принципе нельзя проверить (обосновать или опровергнуть), оно не признаётся в качестве гипотезы. Предположение не должно противоречить ранее установленным фактам, для объяснения которых оно не предназначено (не относящимся к предметной области выдвигаемой гипотезы). Предположение должно быть приложимым к возможно более широкому кругу явлений. Это требование позволяет из нескольких гипотез, объясняющих один и тот же круг явлений, выбрать наиболее простую — поэтому его часто называют принципом простоты. Предположение должно быть эффективным в познавательном или практическом отношении (в частности, позволяющим разработать или конкретизировать программу дальнейших исследований). Функционально гипотеза оформляется как предварительное объяснение некоторого явления или группы явлений. Гипотеза строится, исходя из предположения об имплицитном существовании некоторого отношения порядка, реализуемого как последовательность чередования явлений, позволяющих (при соблюдении норм и правил процедуры) делать заключения (выводы, предположения) о структуре объектов, характере и существенности фиксируемых связей объектов, признаков, параметров и так далее, детерминированности одних явлений другими. По функциям в познавательном процессе различают гипотезы описательные и объяснительные: Описательная гипотеза — это предположение о присущих исследуемому объекту или явлению свойствах. Такие гипотезы обычно отвечают на вопрос: «Что представляет собой данный предмет или явление?» или «Какими свойствами обладает данный предмет или явление?» Особое место среди описательных гипотез занимают гипотезы о существовании какого-либо объекта или явления, которые называют экзистенциальными гипотезами. Объяснительная гипотеза — это предположение о причинах возникновения объекта исследований. Такие гипотезы обычно отвечают на вопрос: «Почему произошло данное событие?» или «Каковы причины появления данного предмета или явления?». История науки показывает, что в процессе развития знаний вначале возникают экзистенциальные гипотезы, выясняющие факт существования конкретных объектов или явлений. Затем возникают описательные гипотезы, выясняющие свойства этих объектов или явлений. Последняя ступень — построение объяснительных гипотез, раскрывающих механизм и причины возникновения исследуемых объектов или явлений. По объекту исследования различают гипотезы общие и частные: Общая гипотеза — это обоснованное предположение о закономерных связях и эмпирических регулярностях. Общие гипотезы выполняют роль основы в развитии научных знаний. Будучи доказанными, они становятся научными теориями и являются ценным вкладом в развитие научных знаний. Частная гипотеза — это обоснованное предположение о происхождении и свойствах единичных фактов, конкретных событий и явлений. Если единичное обстоятельство послужило причиной возникновения других фактов и если оно недоступно непосредственному восприятию, то познание его принимает форму гипотезы о существовании или о свойствах этого обстоятельства. Наряду с терминами «общая» и «частная» гипотеза в науке используется термин «рабочая гипотеза», под которым понимается выдвигаемое на первых этапах исследования обоснованное предположение. Специфика рабочей гипотезы — в условном и, тем самым, временном её принятии. Она служит условным допущением, позволяющим сгруппировать результаты наблюдений и дать им первоначальное объяснение. Для исследователя чрезвычайно важно систематизировать имеющиеся фактические данные в самом начале расследования, рационально обработать их и наметить пути дальнейших поисков. Рабочая гипотеза как раз и выполняет в процессе исследования функцию первого систематизатора фактов. Из рабочей гипотеза может превратиться в устойчивую и плодотворную. Вместе с тем она может быть заменена другими гипотезами, если будет установлена её несовместимость с новыми фактами. Будучи наиболее важным методом научного познания, гипотеза всегда выдвигается в контексте развития науки для решения конкретной проблемы с целью объяснения новых экспериментальных данных либо устранения противоречий теории с отрицательными результатами экспериментов. Поэтому любая гипотеза должна быть релевантной по отношению к таким проблемам или экспериментальным данным, которые она позволяет объяснить или предсказать. Она должна также содержать какую-то новую концептуальную информацию, обладать дополнительным (по сравнению с предшествующими или конкурирующими гипотезами, теориями) теоретическим содержанием. Но даже если это содержание не получает эмпирического подтверждения, замена такой гипотезы другой, более подходящей, не означает признание её ложности и бесполезности на определённом этапе познания, поскольку выдвижение новой гипотезы, как правило, опирается на результаты проверки старой гипотезы (даже в том случае, когда эти результаты были отрицательными). Таким образом, выдвижение гипотезы в конечном итоге оказывается необходимым историческим и логическим этапом становления другой, новой гипотезы. Рассмотрение истины как процесса, взятого вместе с результатом, приводит к выводу, что любой относительно завершённый этап познания, выступающий в форме относительных истин (экспериментальных законов, теорий), не может быть оторван от процесса собственного становления. Развитие теорий и построение прикладных моделей всегда требует введения ряда вспомогательных гипотез, которые образуют с исходной теорией одно целое, взаимно подкрепляя друг друга и обеспечивая прогрессирующий рост научного знания. Логически гипотеза формулируется по схеме условно-категорического умозаключения, в котором нужно подтвердить или опровергнуть определённую посылку. В этом смысле она выглядит как положение, которое с логической необходимостью следует из имеющегося знания, но выходит за его пределы (границы), и является переформулировкой обнаруженной и разрешаемой проблемы. Метод познания, основанный на выведении (дедукции) заключений из гипотез и других посылок, истинностное значение которых является неопределённым, называется гипотетико-дедуктивным (см. Метод гипотетико-дедуктивный). С точки зрения логики, это вывод по схемам условно-категорического силлогизма. Результат вывода — вероятно-истинное знание, так как дедукция переносит вероятность гипотетической посылки на заключение. В целом, гипотезы представляют собой суждения Суждение, поэтому к ним применимы все синтаксические и семантические различения, выработанные в логике (см. Логика). В целом, разработка гипотезы любой включает три основных этапа: Анализ отдельных фактов и отношений между ними. Синтез фактов и их обобщение. Выдвижение предположения. Процессуально гипотеза (как переход от неизвестного, проблемного — к известному, гипотетически предполагаемому) строится как алгоритм реализации исследовательской цели. Тем самым она предзадаёт внутреннюю логику развёртывания знания. В большинстве случаев это логика обоснования какого-либо положения, иногда — логика открытия (предположение о существовании некоторого явления). Гипотеза представляет собой такую форму нормативно-процессуальной организации знания, которая не может быть непосредственно оценена с точки зрения её истинности или ложности. Она задаёт некоторое поле неопределённости. Снятие этой неопределённости и происходит в ходе теоретического (логического) обоснования (доказательства) гипотезы и/или её опытного подтверждения или опровержения, то есть эмпирического обоснования. Поэтому гипотезы в качестве научных положений должны удовлетворять условию принципиальной проверяемости, означающему, что они обладают свойствами фальсифицируемости (опровержения) и верифицируемости (подтверждения). Свойство фальсифицируемости достаточно строго фиксирует предположительный характер научных гипотез. Ограничивая универсальность предыдущего знания, а также выявляя условия, при которых возможно сохранить частичную универсальность того или иного утверждения о законах, оно обеспечивает относительно прерывный характер развития научного знания. Верифицируемость позволяет установить и проверить относительное эмпирическое содержание гипотез. Свойство верифицируемости служит эмпирической основой процессов становления и развития гипотезы и других форм теоретического знания, обусловливая относительно непрерывный характер развития науки (см. Верифицируемость). В целом, предположения, оформленные как гипотезы, всегда вероятностны (и в этом отношении в той или иной мере неопределённы), поэтому все процедуры обоснования и проверки гипотез представляют собой шаги по уменьшению этой неопределённости, в пределе — по её снятию вообще, что позволяет изменить статус знания вероятностного на статус знания достоверного (теоретического), и тем самым преодолеть нормативно-процессуальные ограничения гипотетического знания (то есть «ликвидировать» гипотезу как форму знания в данном конкретном исследовании и/или теории). Однако в современной методологии науки данная установка всё больше рассматривается как принципиально полностью не реализуемая ни в одной научной теории, которая сама трактуется как организованная совокупность гипотетических конструктов, связанных [в идеале] отношениями выводимости. Следует отметить, что в последнее время во многих областях научного знания акцент на обоснование гипотетических положений в тех или иных теориях всё больше заменяется акцентом на дискредитацию конкурирующих теорий, а сами теории начинают пониматься как принимаемые на веру паттерны, как возможные точки зрения на определённые предметные области, то есть само научное знание начинает трактоваться как принципиально гипотетическое (содержащее в себе неустранимый момент неопределённости, разрешаемый конвенционально и/или процессуально). Подобная «гипотетизация» знания приводит к актуализации его деятельностно-технологических аспектов за счёт работы с его содержанием. Тем самым можно утверждать (с известной долей условности), что научное знание имеет дело скорее не с реальными событиями, а с анализом объективных возможностей тех или иных событий. Оно способно снимать (преодолевать) собственную проблемность, но не собственную вероятностность, что неизбежно ведёт к его новой проблематизации. Поворотной точкой к такому подходу можно считать перенесение акцентов с процедур верификации на процедуры фальсификации знания, со схем вывода, ориентированных на подтверждение гипотезы, на схемы вывода, ориентированные на опровержение гипотезы. Подтверждение следствия из гипотезы способствует лишь увеличению правдоподобности суждения, отрицание же следствия способно поставить под сомнение само основание гипотезы. Опровержение обладает большим эвристичеким потенциалом, чем подтверждение, которое всегда проблематично, — поэтому любое научное положение, пока оно не опровергнуто, может быть рассмотрено как гипотеза. Теоретическое обоснование гипотезы предполагает её проверку на непротиворечивость, установление её принципиальной проверяемости, выявление её приложимости к исследуемому классу явлений, исследование её выводимости из более общих теоретических положений, оценку её вписываемости в теорию через возможную перестройку последней. Эмпирическое обоснование гипотезы предполагает или наблюдение явлений, описываемых гипотезой (что далеко не всегда возможно), или работу по соотнесению следствий из гипотезы с наличными и обнаруживаемыми данными опыта. Работа с процедурами обоснования гипотез выработала в научной практике установки на продуцирование возможно большего числа взаимосвязанных гипотез, с одной стороны, и на установление возможно большего числа референтов (эмпирических индикаторов) для каждой гипотезы — с другой. В методологии науки также наработан ряд качественных параметров, которым должна удовлетворять правильно сформулированная гипотеза с точки зрения её нормативно-процессуальной организации. В частности, особо оговариваются такие процедурные требования к гипотезе как её принципиальная реализуемость на данном уровне развития знания и наличными средствами, избегание в ней оценочных суждений, отсутствие в ней непроинтерпретированных понятий, минимизация в ней различных ограничений и допущений. Процедуры специфицируются для различных классов (типов) гипотез: основных и неосновных (ориентирующихся на разные исследовательские задачи), первичных и вторичных (возникающих на базе или взамен первых), а главное — структурных (ориентированных на выявление структур, свойств, характера связей объекта), функциональных (ориентированных на определение степени тесноты связей и взаимодействий внутри определённой целостности), объяснительных (причинно-следственных). В ряде типологий к объяснительным относят и функциональные гипотезы, в других типологиях их объединяют вместе со структурными в тип (класс) описательных гипотез (в обеих типологиях структурные гипотезы квалифицируются как описательные).

Учебное пособие для юридических вузов

§ 2. Виды гипотез

Различение гипотез осуществляется по следующим основаниям:

а) по сложности исследуемого объекта б) по степени достоверности

Общая гипотеза — это вид гипотезы, объясняющей причину явления или группы явлений в целом.

Частная гипотеза — это разновидность гипотезы, объясняющая какую-либо отдельную сторону или отдельное свойство исследуемого явления или события.

Так, например, в судебном исследовании предположение о преступле­нии в целом является общей гипотезой, а предположение, объясняющее от­дельную сторону преступления, например о путях проникновения преступ­ника в помещение, является частной гипотезой.

При этом необходимо иметь в виду, что деление гипотезы на общую и частную имеет смысл, когда мы соотносим одну гипотезу с другой. Это де­ление не является абсолютным, гипотеза может быть частной по отношению к одной гипотезе и общей по отношению к другим гипотезам. Так, общая гипотеза, объясняющая преступление в целом, будет являться частной при сравнении ее с гипотезой, объясняющей причины всей преступности в кон­кретном государстве.

Кроме общих и частных гипотез различают еще научные и рабочие гипо­тезы.

Научной называется гипотеза, объясняющая закономерности развития явлений природы, общества и мышления. Чтобы быть научной, гипотеза должна отвечать следующим требованиям: а) она должна быть единствен­ным аналогом данного процесса, явления; б) она должна давать объяснение как можно большему числу связанных с этим явлением обстоятельств; в) она должна быть способной предсказывать новые явления, не входящие в число тех, на основе которых она строилась.

Рабочая гипотеза — это временное предположение или допущение, кото­рым пользуются при построении гипотезы. Рабочая гипотеза выдвигается, как правило, на первых этапах исследования. Она непосредственно не ста­вит задачу выяснить действительные причины исследуемых явлений, а слу­жит лишь условным допущением, позволяющим сгруппировать и система­тизировать результаты наблюдений и дать согласующееся с наблюдениями описание явлений.

Разновидностью частной гипотезы является версия.

Версия (от лат. versio — оборот, видоизменение; франц. version — пере­вод, истолкование) — одно из нескольких возможных, отличительное от дру­гих, объяснение или толкование какого-либо факта, явления, события.

Версией называют гипотезу в судебном исследовании. Но термин «вер­сия» не является специфически юридическим, им пользуются и в других областях познания.

Логическая структура версии такая же, как и логическая структура гипотезы. В этом плане версия от любого вида гипотезы не отличается. Вместе с тем версия и научная гипотеза имеют между собой некоторые различия.

1. Предметом научной гипотезы являются законы развития природы и общества. Гипотезы создаются для объяснения значительных событий и яв­лений, обосновываются длительным наблюдением. Предметом версий явля­ются отдельные единичные явления и факты, порой весьма незначительные. При построении версии не ставится цель открыть ту или иную закономер­ность. Версия имеет более скромную познавательную задачу — объяснить отдельное, неповторимое единичное событие или единичный факт. Обосно­вывается версия сравнительно ограниченным кругом наблюдений.

2. Научные гипотезы могут существовать и разрабатываться длительное время, годами и даже десятилетиями. Версии выдвигаются и проверяются в сравнительно короткий период времени.

3. Научных гипотез, объясняющих какое-либо явление, может быть вы­двинуто несколько или всего одна. Версия в судебно-следственном исследовании, например, одна существовать не может. По каждому уголовному делу, по каждому отдельному обстоятельству должно быть выдвинуто несколько версий; здесь нельзя ограничиваться выдвижением и доказательством какой-то одной, пусть, представляющейся и самой вероятной версии.

4. Версия в судебно-следственном исследовании отличается от научной гипотезы также тем, что при выдвижении и доказательстве версии руководствуются не только логическими законами, но и законами юридическими. Факты, на основании которых доказывается истинность какой-то одной и ложность других версий, должны быть выявлены, собраны и закреплены с соблюдением уголовно-процессуальных законов.

По содержанию различают описательные и объяснительные гипотезы. Описательная гипотеза представляет собой предположение о существовании того или иного явления или связи. Так, предположение о росте общественной опасности преступлений в регионе в течение исследуемого периода является гипотезой описательной. Объяснительная гипотеза — предположение о причинно-следственных связях в изучаемом объекте. Такими являются, например, гипотезы о взаимосвязи роста корыстной преступности с углуб­лением имущественной дифференциации населения в регионе; о причинно-следственной зависимости уровня преступности, связанной с подпольным изготовлением алкогольной продукции, и изменений государственной по­литики в области торговли спиртными напитками.

Таким образом, использование гипотез в теории и практике имеет боль­шое значение для юристов. Гипотеза является формой развития научных знаний. С точки зрения логической структуры она не сводится к какой-то одной форме абстрактного мышления: понятию, суждению или умозаклю­чению, а включает в свой состав все эти формы.

Виды гипотез

Различение гипотез осуществляется по следующим основаниям:

1. По сложности исследуемого объекта гипотезы бывают общие и частные.

• Общая гипотеза — это вид гипотезы, объясняющей причину явления или группы явлений в целом.
• Частная гипотеза — это разновидность гипотезы, объясняющая какую-либо отдельную сторону или отдельное свойство исследуемого явления или события.

Например, в экономическом исследовании предположение о причинах снижения темпов развития конкретной отрасли промышленности является общей гипотезой, а предположение, объясняющее причины отставания отдельного предприятия данной отрасли, является частной гипотезой.

Деление гипотезы на общую и частную имеет смысл, когда мы соотносим одну гипотезу с другой. Это деление не является абсолютным, гипотеза может быть частной по отношению к одной гипотезе и общей по отношению к другим гипотезам. Так, общая гипотеза, объясняющая причины снижения темпов развития отрасли промышленности, будет частной при сравнении ее с гипотезой, объясняющей причины экономического кризиса в конкретном государстве.

Разновидность частной гипотезы — версия.

Версия (лат. versio — оборот, видоизменение; франц. version — перевод, истолкование) — одно из нескольких возможных, отличительное от других, объяснение или толкование какого-либо факта, явления, события.

Часто версией называют гипотезу в судебном исследовании. Но термин “версия” не является специфически юридическим; им пользуются и в других областях познания, в том числе экономической. Логическая структура версии такая же, как и логическая структура гипотезы. В этом плане версия от любого вида гипотезы не отличается.

2. По степени достоверности различают научные и рабочие гипотезы.

Научной называется гипотеза, объясняющая закономерности развития явлений природы, общества и мышления. Чтобы быть научной, гипотеза должна отвечать следующим требованиям:

• она должна быть единственным аналогом данного процесса, явления;
• она должна давать объяснение как можно большему числу связанных с этим явлением обстоятельств;
• она должна быть способной предсказывать новые явления, не входящие в число тех, на основе которых она строилась.

Рабочая гипотеза — это временное предположение или допущение, которым пользуются при построении гипотезы; выдвигается, как правило, на первых этапах исследования. Она непосредственно не ставит задачу выяснить действительные причины исследуемых явлений, а служит лишь условным допущением, позволяющим сгруппировать и систематизировать результаты наблюдений и дать согласующееся с наблюдениями описание явлений.

3. По содержанию различают описательные и объяснительные гипотезы. Описательная гипотеза — это предположение о существовании того или иного явления или связи. Так, предположение об увеличении ночных дорожно-транспортных происшествий в регионе в течение исследуемого периода является гипотезой описательной. Объяснительная гипотеза — предположение о причинно-следственных связях в изучаемом объекте. Пример такой гипотезы — предположение об уменьшении числа ночных дорожно-транспортных происшествий с повышением возраста, с которого можно покупать спиртное, и с повышением государственного налога на пиво.

В экономической сфере рассмотренные виды гипотез применяются достаточно широко. Особая роль отводится научной гипотезе. В целях углубленного познания рассмотрим некоторые различия между научной гипотезой и версией:

• предмет научной гипотезы — законы развития природы и общества. Гипотезы создаются для объяснения значительных событий и явлений, обосновываются длительным наблюдением. Предмет версий — отдельные единичные явления и факты, порой весьма незначительные. При построении версии не ставится цель открыть ту или иную закономерность. Версия имеет более скромную познавательную задачу — объяснить отдельное, неповторимое единичное событие или единичный факт. Обосновывается версия сравнительно ограниченным кругом наблюдений;
• научные гипотезы могут существовать и разрабатываться длительное время, годами и даже десятилетиями. Версии выдвигаются и проверяются в сравнительно короткий период времени;
• научных гипотез, объясняющих какое-либо явление, может быть выдвинуто несколько или всего одна. Версия в конкретном исследовании, например, экономическом, одна существовать не может. По каждому изучаемому явлению выдвигается несколько версий.

Таким образом, использование гипотез в теории и практике имеет большое значение для экономистов. Гипотеза — это форма развития научных знаний. С точки зрения логической структуры, она не сводится к какой-то одной форме абстрактного мышления: понятию, суждению или умозаключению, а включает в свой состав все эти формы.

Понятие и виды гипотез — Логика

Поможем написать любую работу на аналогичную тему

Получить выполненную работу или консультацию специалиста по вашему учебному проекту

Узнать стоимость

Гипотеза — это закономерная форма развития знаний, представляющая собою обоснованное предположение, выдвигаемое с целью выяснения свойств и причин исследуемых явлений.

Характерные черты гипотезы.

(1) Гипотеза — это всеобщая и необходимая для любого познавательного процесса форма развития знаний. Там, где есть поиск новых идей или фактов, закономерных связей или причинных зависимостей, там всегда присутствует гипотеза. Она выступает связующим звеном между ранее достигнутым знанием и новыми истинами и одновременно познавательным средством, регулирующим логический переход от прежнего неполного и неточного знания к новому, более полному и более точному.

(2) Построение гипотезы всегда сопровождается выдвижением предположения о природе исследуемых явлений, которое является логической сердцевиной гипотезы и формулируется в виде отдельного суждения или системы взаимосвязанных суждений. Оно всегда имеет ослабленную эпистемическую модальность: является проблематичным суждением, в котором выражено неточное знание.

Гипотеза всегда содержит в себе нуждающееся в проверке вероятное знание. Доказанное же на ее основе положение уже является собственно гипотезой, ибо содержит проверенное и вызывающее сомнений истинное знание.

(3) Возникающее при построении гипотезы предположения раздается в результате анализа фактического материала, на базе обобщения многочисленных наблюдений. Важную роль в возникновение плодотворной гипотезы играет интуиция, творческие способности фантазия исследователя. Однако научная гипотеза — это не просто догадка, фантазия или допущение, а опирающееся на конкретные материалы рационально обоснованное принятое предположение.

Завершающий этап познания — проверка гипотезы, превращающая предположение в достоверное знаний или опровергающая его.

 

Виды гипотез

В процессе развития знаний гипотезы различаются по своим познавательным функциям и по объекту исследования.

1. По функциям в познавательном процессе различают гипотезы: (1) описательные и (2) объяснительные.

(1) Описательная гипотеза — это предположение о присущий исследуемому объекту свойствах. Оно обычно отвечает на вопроси «Что представляет собою данный предмет?» или «Какими свойствами обладает данный предмет?»

Описательные гипотезы могут выдвигаться с целью выявлений состава или структуры объекта, раскрытия механизма или процедурных особенностей его деятельности, определения функционалных характеристик объекта.

Особое место среди описательных гипотез занимают гипотезы о существовании какого-либо объекта, которые называют экзистенциальными гипотезами.

(2) Объяснительная гипотеза — это предположение о причинах возникновения объекта исследований. Такие гипотезы обычно выясняют: «Почему произошло данное событие?» или «Каковы причины появления данного предмета?»

История науки показывает, что в процессе развития знаний вначале возникают экзистенциальные гипотезы, выясняющие факт существования конкретных объектов. Затем возникают описательные гипотезы, выясняющие свойства этих объектов. Последняя ступень — построение объяснительных гипотез, раскрывающих механизм и причины возникновения исследуемых объектов. Последовательное усложнение гипотез в процессе познания — о существовании, о свойствах, о причинах — отражение присущей процессу познания диалектики: от простого — к сложному, от внешнего — к внутреннему, от явления — к сущности.

2. По объекту исследования различают гипотезы: (1) общие и (2) частные.

(1) Общей гипотезой называют обоснованное предположение о закономерных связях и об эмпирических регулярностях.

Общие гипотезы выполняют роль строительных лесов в развитии научных знании. Будучи доказанными, они становятся научными теориями и являются ценным вкладом в развитие научных знаний.

(2) Частная гипотеза — это обоснованное предположение о происхождении и свойствах единичных фактов, конкретных событий и явлений. Если единичное обстоятельство послужило причиной возникновения других фактов и если оно недоступно непосредственному восприятию, то познание его принимает форму гипотез о существовании или о свойствах этого обстоятельства.

Рабочая гипотеза — это выдвигаемое на первых этапах исследования предположение, которое служит условным допущением, и позволяющим сгруппировать результаты наблюдений и дать им  первоначальное объяснение.

Специфика рабочей гипотезы — в условном и тем самым временном ее принятии. Для исследователя чрезвычайно важно систематизировать имеющиеся фактические данные в самом начале расследования, рационально обработать их и наметить пути дальнейших поисков. Рабочая гипотеза как раз и выполняет в процессе исследования функцию первого систематизатора фактов.

Версия

В историческом, социологическом или политологическом исследовании, а также в судебно-следственной практике при объяснении отдельных фактов или совокупности обстоятельств часто выдвигают ряд гипотез, по-разному объясняющих эти факты. Такие гипотезы называют версиями.

(1) Общая версия — это предположение, объясняющее все преступления в целом как единую систему конкретных обстоятельств. Она отвечает не на один, а на множество взаимосвязанных вопросов, выясняя всю совокупность юридически значимых обстоятельств дела.

Внимание!

Если вам нужна помощь в написании работы, то рекомендуем обратиться к профессионалам. Более 70 000 авторов готовы помочь вам прямо сейчас. Бесплатные корректировки и доработки. Узнайте стоимость своей работы.

(2) Частная версия — это предположение, объясняющее отдельные обстоятельства рассматриваемого преступления. Будучи неизвестным или малоизвестным, каждое из обстоятельств может быть предметом самостоятельного исследования, по поводу каждого из них также создаются версии, объясняющие особенности и происхождение этих обстоятельств.

Гипотеза. Выдвижение гипотезы. Виды гипотез.

Понятие и виды гипотез.

Гипотеза — это закономерная форма развития знаний, представляющая собою обоснованное предположение, выдвигаемое с целью выяснения свойств и причин исследуемых явлений.

характерные черты гипотезы:

(1) Гипотеза — это всеобщая и необходимая для любого познавательного процесса форма развития знаний.

(2) Построение гипотезы всегда сопровождается выдвижением предположения о природе исследуемых явлений, которое является логической сердцевиной гипотезы и формулируется в виде отдельного суждения или системы взаимосвязанных суждений.

(3) Возникающее при построении гипотезы предположение рождается в результате анализа фактического материала, на базе обобщения многочисленных наблюдений. Важную роль в возникновении плодотворной гипотезы играет интуиция, творческие способности и фантазия исследователя.

Виды гипотез В процессе развития знаний гипотезы различаются по своим познавательным функциям и по объекту исследования.

1. По функциям в познавательном процессе различают гипотезы: (1) описательные и (2) объяснительные.

Внимание!

Если вам нужна помощь в написании работы, то рекомендуем обратиться к профессионалам. Более 70 000 авторов готовы помочь вам прямо сейчас. Бесплатные корректировки и доработки. Узнайте стоимость своей работы.

(1) Описательная гипотеза — это предположение о присущих исследуемому объекту свойствах. Оно обычно отвечает на вопрос:

Описательные гипотезы могут выдвигаться с целью выявления состава или структуры объекта, раскрытия механизма или процедурных особенностей его деятельности, определения функциональных характеристик объекта.

 (2) Объяснительная гипотеза — это предположение о причинах возникновения объекта исследований.                   

2. По объекту исследования различают гипотезы: общие и частные.

(1) Oбщей гипотезой называют обоснованное предположение о закономерных связях и об эмпирических регулярностях.

(2) Частная гипотеза — это обоснованное предположение о происхождении и свойствах единичных фактов, конкретных событий и явлений. Если единичное обстоятельство послужило причиной возникновения других фактов и если оно недоступно непосредственному восприятию, то познание его принимает форму гипотезы о существовании или о свойствах этого обстоятельства.

Наряду с терминами «общая» и «частная гипотеза» в науке используется термин «рабочая гипотеза».

Рабочая гипотеза — это выдвигаемое на первых этапах исследования предположение, которое служит условным допущением, позволяющим сгруппировать результаты наблюдений и дать им первоначальное объяснение.

 Способы доказательства гипотез

Основными являются три способа: дедуктивное обоснование выраженного в гипотезе предположения; логическое доказательство гипотезы; непосредственное обнаружение предположенных в гипотезе предметов.

 (1) Непосредственное обнаружение искомых предметов. Наиболее убедительным способом превращения предположения в достоверное знание является непосредственное обнаружение в предположенное время или в предположенном месте искомых предметов либо непосредственное восприятие предположенных свойств.

(2) Логическое доказывание версий. Версии, объясняющие существенные обстоятельства расследуемых дел, превращаются в достоверное знание путем логического обоснования.

Логическое доказывание гипотезы в зависимости от способа обоснования может протекать в форме косвенного или прямого доказывания.

Косвенное доказывание протекает путем опровержения и исключения всех ложных версии, на основании чего утверждают достоверность единственного оставшегося предположения.

Вывод протекает в форме отрицающе-утверждающего модуса разделительно-категорического умозаключения.

Прямое доказывание гипотезы протекает путем выведения из предположения разнообразных, но вытекающих только из данной гипотезы следствий и подтверждения их вновь обнаруженными фактами.

Поможем написать любую работу на аналогичную тему

Получить выполненную работу или консультацию специалиста по вашему учебному проекту

Узнать стоимость

Гипотеза. Виды гипотез — презентация онлайн

1. Тема занятия: Гипотеза.

Литература:
1.
В.И. Кириллов, А.А. Старченко. Логика. М., 2002. С. 231 247.
2.
А.Д. Гетманова. Логика. М., 1995. С. 220 — 229.

2. Гипотеза — это закономерная форма развития знаний, представляющая собой обоснованное предположение, выдвигаемое с целью

выяснения свойств и причин исследуемых явлений.
Структура гипотезы:
исходные данные (основания), конечный результат
(предположение), логическая обработка исходных данных,
проверка гипотезы.
Виды гипотез:
1. Общая(научная) гипотеза — обоснованное предположение о
Закономерных связях и об эмпирических регулярностях.
2. Частная гипотеза — обоснованное предположение о
происхождении и свойствах единичных фактов, конкретных событий
и явлений.
3. Рабочая гипотеза — выдвигаемое на первых этапах исследования
предположение, которое служит условным допущением, позволяющим
сгруппировать результаты наблюдений и дать им первоначальное
объяснение.
Разработка гипотезы имеет три этапа:
1. Выдвижение гипотезы
2. Развитие гипотезы
3. Проверка гипотезы
Требования к построению гипотезы.
1. Выдвижение (построение) гипотезы имеет три этапа:
а) Анализ отдельных фактов;
б) Обобщение фактов или синтез;
с) Выдвижение предположения.
2. Развитие гипотезы
Построенная гипотеза считается состоятельной, если:
1. Гипотеза непротиворечива;
2. Гипотеза проверяема;
3. Гипотеза эмпирически и теоретически обоснована;
4. Познавательная ценность гипотезы определяется
ее информативностью — способностью предсказывать.
3. Проверка гипотезы
Два этапа:
1. Дедуктивное выведение следствий
Если предположено Н, то с учетом проведенных
исследований I должны иметь место S 1; S 2 … S n
2. Сопоставление следствий с фактами — либо опровержение,
либо подтверждение гипотезы.
А) Опровержение гипотезы — вытекающие из нее следствия
противоречили фактам.
Б) Подтверждение гипотезы (Н) происходит, если выведенные
из нее следствия (S) совпадают с вновь обнаруженными
фактами. Чем больше таких совпадений, тем вероятнее
гипотеза.
Способы доказательства гипотезы
Первый способ:
Непосредственное обнаружение предположенных
в гипотезе предметов. (Гипотезы, доказываемые таким
способом, всегда являются частными гипотезами)
Второй способ:
Логическое доказательство гипотезы (косвенное или прямое
доказывание).
— Косвенное доказывание — опровержение и исключение всех
ложных гипотез, на основании чего утверждают достоверность
единственного оставшегося предположения.
— Прямое доказывание гипотезы осуществляется путем
выведения из предположения разнообразных, но вытекающих
из данной гипотезы следствий и подтверждения их вновь
обнаруженными фактами.

Центр системной оптимизации бизнеса и управления качеством

ПРОВЕРКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ГИПОТЕЗ Основные понятия Во многих случаях требуется решить, справедливо ли некоторое суждение. Например, верно ли, что два набора данных исходят из одного и того же источника? Что А – лучший работник, чем В? Что от дома до работы быстрее дойти пешком, а не доехать на автобусе и т. д. Если мы считаем, что исходные данные для таких суждений в той или иной мере носят случайный характер, то и ответы можно дать лишь с определенной степенью уверенности, и имеется некоторая вероятность ошибиться. Поэтому при ответе на подобные вопросы хотелось бы не только уметь принимать наиболее обоснованные решения, но и оценивать вероятность ошибочности принятого решения. Рассмотрение таких задач в строгой математической постановке приводит к понятию статистической гипотезы. В этой главе рассматриваются вопросы о том, что такое статистические гипотезы и какие существуют способы их проверки. Статистические модели Весь статистический анализ основан на идее случайного выбора. Мы понимаем, что имеющиеся данные появились как результат случайного выбора из некоторой генеральной совокупности, нередко – воображаемой. Обычно мы полагаем, что этот случайный выбор произведен природой. Впрочем, во многих задачах эта генеральная совокупность вполне реальна, и выбор из нее произведен исследователем. Поскольку мы приняли вероятностную точку зрения на происхождение наших данных (т. е. считаем, что они получены путем случайного выбора), то все дальнейшие суждения, основанные на этих данных, будут иметь вероятностный характер. Всякое утверждение будет верным лишь с некоторой вероятностью. И с некоторой вероятностью оно может оказаться неверным. Какую вероятность следует считать малой? На этот вопрос нельзя дать количественного ответа, пригодного во всех случаях. Ответ зависит от того, какой опасностью грозит нам ошибка. При проверке статистических гипотез, например, полагают малыми вероятности, начиная с 0,05–0,01. Статистические гипотезы Термин «гипотеза» означает предположение, которое не только вызывает сомнения, но и которое мы собираемся в данный момент проверить. Нулевая гипотеза H0 – это гипотеза об отсутствии различий. Это то, что мы хотим опровергнуть, если перед нами стоит задача доказать значимость различий Она содержит число 0: x1-x2=0, где x1 и x2 – сопоставляемые значения признаков. Альтернативная гипотеза h2– это гипотеза о значимости различий. Это то, что мы хотим доказать, поэтому иногда её называют экспериментальной гипотезой Бывают задачи, когда мы хотим доказать незначимость различий, т. е. подтвердить нулевую гипотезу. Однако чаще требуется доказать значимость различий, ибо они более информативны в поиске нового. Проверка гипотез осуществляется с помощью критериев статистической оценки различий. Статистические критерии Если гипотезу можно проверить непосредственно, не возникает никаких проблем. Но если прямого способа проверки нет, приходится прибегать к проверкам косвенным. Это значит, что приходится довольствоваться проверкой некоторых следствий, которые логически вытекают из гипотезы. Если некоторое явление логически неизбежно следует гипотезы, но в природе не наблюдается, то это значит, что гипотеза неверна. С другой стороны, если происходит то, что при гипотезе происходить не должно, это тоже означает ложность гипотезы. Заметим, что подтверждение следствия ещё не означает справедливости гипотезы, поскольку правильное заключение может вытекать и из неверной предпосылки. Статистический критерий – это правило, по которому принимается решение о приня-тии истинной и отклонении ложной гипотезы с высокой вероятностью. Критерии делятся на параметрические и непараметрические. Параметрические критерии – это критерии, включающие в формулу расчёта параметры распределения, т. е. средние и дисперсии (t-критерий Стьюдента, критерий F и др.). Непараметрические критерии – это критерии, не включающие в формулу расчёта параметров распределения и основанные на оперировании частотами или рангами (Q-критерий Розенбаума, критерий Уилкоксона и др.). При нормальном распределении признака параметрические критерии обладают большей мощностью, чем непараметрические критерии. Они способны отвергать нулевую гипотезу, если она неверна. Поэтому во всех случаях, когда сравниваемые выборки взяты из нормально распределяющихся совокупностей, следует отдавать предпочтение параметрическим критериям. В случае очень больших отличий распределений признака от нормального вида следует применять непараметрические критерии, которые в этой ситуации оказываются часто более мощными. В ситуациях, когда варьирующие признаки выражаются не в численной форме, применение непараметрических критериев оказывается единственно возможным. Проверка гипотез с помощью критериев Схема проверки гипотез с помощью статистических критериев состоит из следующих трёх шагов. 1. Вычисляется эмпирическое (или фактическое, реальное) значение критерия Fэмп. Вычисляется число степеней свободы и уровень значимости. 2. По таблицам критических значений для выбранного критерия находится так называемая критическая точка (или критическое значение) Fкр. 3. По соотношению эмпирического и критического значений критерия судят о том, подтверждается или опровергается нулевая гипотеза. Например, если Fэмп > Fкр, гипотеза H0 отвергается. Критические значения критерия берутся из статистических таблиц В большинстве случаев для того, чтобы различия признавались значимыми, необходимо, чтобы эмпирическое значение критерия превышало критическое, хотя есть критерии (например, Манна-Уитни или критерий знаков), а которых нужно придерживаться противоположного правила. Число степеней свободы равно числу классов вариационного ряда минус число условий, при которых он был сформирован. К числу таких условий относятся объём выборки, средние и дисперсии. Уровень значимости – это вероятность отклонения нулевой гипотезы, в то время как она верна Обычно при проверке статистических гипотез принимают три уровня значимости: 5 %-й (вероятность ошибочной оценки р=0,05), 1 %-й (р=0,01) и 0,1 %-й (р=0,001). В промышленной статистике часто считают достаточным 5 %-й уровень значимости. При этом нулевую гипотезу не отвергают, если в результате исследования окажется, что вероятность ошибочности оценки относительно правильности принятой гипотезы превышает 5 %, т.е. р>0,05. Если же р<0,05, то принятую гипотезу следует отвергнуть на взятом уровне значимости, Ошибка при этом возможна не более чем в 5 % случаев, т. е. она маловероятна. При более ответственных исследованиях уровень значимости может быть уменьшен до 1 % или даже до 0,1 %. В пакете Statistica значение задаваемого уровня значимости не используется. Как правило, в выходных данных содержатся выборочные значения статистики критерия и вероятность того, что случайная величина превышает это выборочное значение при условии, что верна гипотеза H0. Эта вероятность называется р-значением (p-level). Ошибки при принятии гипотез Ошибка, состоящая в том, что правильная гипотеза отклонена, в то время как она верна, называется ошибкой I рода Ошибка, состоящая в том, что правильная гипотеза принята, в то время как она неверна, называется ошибкой II рода Последствия этих ошибок могут сильно различаться по их значимости. Рассмотрим это на следующем простом примере. Пусть, например, проверяется партия медикаментов сильного действия на соответствие требованиям и действительно правильное решение о том, что партия требованиям соответствует, ошибочно отвергается (ошибка первого рода). В этом случае последствием будет только материальный ущерб предприятию, так как партия бракуется. Если же на самом деле партия требованиям не удовлетворяет, но ошибочно принята (ошибка второго рода), то это повлечет нанесение ущерба здоровью людей и даже возможную их гибель из-за передозировки, поскольку речь идет о сильнодействующем лекарстве. При приёмочном контроле ошибка первого рода приводит к браковке партии с допустимой долей брака (риск производителя). При контроле производства – к вмешательству в налаженный процесс производства (ложная тревога). Ошибка второго рода приводит к принятию партии с недопустимой долей брака (риск потребителя). При контроле производства – приводит к вмешательству в процесс производства, вышедший за допустимые границы (пропуск перехода). Вероятность появления ошибки первого рода обозначается буквой ?, второго рода ? ?. Следовательно, вероятность правильного решения равна 1-?.Вероятность ? является уровнем значимости критерия. Классификация результатов при проверке статистических гипотез приведена в табл. Таблица Виды ошибок при проверке статистических гипотез Результат проверки гипотезы Но  истинна Но  ложна Но принимается Истинное решение Ошибка 2-го рода (β-ошибка) Но отклоняется Ошибка 1-го рода (α-ошибка) Истинное решение При заданной вероятности ошибки первого рода α вероятность ошибки второго рода может быть уменьшена за счёт увеличения объёма выборки. Двусторонний критерий для среднего значения с нормальным распределением и известной дисперсией Для проверки гипотез о средних рекомендуется использовать таблицу. Таблица Проверка гипотез о средних   Условия Известная дисперсия нормальной совокупности Неизвестная дисперсия нормальной совокупности   Большая выборка Двусторонний критерий μ=μo При t>tn-1((a/2)%) μ=μo отвергается При t>tn-1((a/2)%) μ=μo отвергается При t>tn-1((a/2)%) μ=μo отвергается Односторонний критерий μ=μo Принимается >o при t>tn-1(a%) μ=μo Принимается >o при t>tn-1(a%) μ=μo Принимается >o при t>tn-1(a%) Рассмотрим следующий пример. Пусть значения диаметров стальных стержней, используемых для изготовления колец подшипников, распределяются по нормальному закону при =0,12 мм. Желательно, чтобы стержни имели диаметр 1,50 мм, причём отклонение от этой величины как в одну, так и в другую сторону нежелательны. Желательно, чтобы отбраковывалось не более 10 % всех партий, для которых среднее значение диаметров стержней равно 1,50 мм. Из очень большой партии делается выборка из 75 стержней. Выборочное среднее равно =1,54 мм. Должна ли партия быть принята? Для решения формулируем гипотезы: Но: μ=μо, где о=1,50 мм Н1: μо Устанавливаем уровень значимости: μо=0,10. Определяем область отклонения (браковки): стандартная ошибка среднего: , т.к. нормированному отклонению нормальной случайной величины, ограниченному таким образом, что с каждого края кривой распределения исключается 5 % площади, соответствует величина 1,645, то находим: . То есть область принятия задаётся как . Такая проверка называется двусторонней, т.к. область отклонений лежит по обеим сторонам от μо. Принимаем решение: т.к. среднее выборки лежит в области отклонения, то гипотеза μо=1,50 мм отклоняется, т.е. партию необходимо забраковать. Односторонний критерий для биномиального распределения доли дефектных изделий Пусть была сделана случайная выборка объёмом 20 изделий, одно из которых оказалось дефектным. Следует ли считать процесс правильным или ход процесса отклонился от нормы и должен быть остановлен? Желательно, чтобы в ходе процесса браковалось не более 4 % изделий. Согласимся пойти на 5 % риск необоснованной браковки такого процесса. Формулируем гипотезы: Но: Р=Р1, где Р1=0,04 Н1: Р>P1 Устанавливаем уровень значимости: 1 0,05. Определяем область отклонения (браковки). Эта область определяется числом членов разложения бинома (P1+Q1)n=(0,04+0,96)20, соответствующих значению интегральной вероятности 1=1-1=0,95, т.е. определяется из равенства: . Воспользовавшись таблицами интегрального биномиального распределения вероятностей для n=20, P=0,04, определяем для вероятности 0,95, что приёмочное число А=2, браковочное число R=3, а область отклонения определяется соотношением d3. Такая проверка называется односторонней, т.к. область отклонений лежит в одну сторону от Р1. Это значение можно вычислить с помощью вероятностного калькулятора Statistics/ Probability calculator/ Distributions Принимаем решение: т.к. приёмочное число равно 2, а в выборке имеется только одно бракованное изделие, то принимается гипотеза Н1 ? процесс идёт правильно. Проверка гипотез о виде распределения При проверке гипотез о параметрах генеральной совокупности контролируемого показателя предполагается, что закон распределения известен. Однако на практике это не всегда имеет место. И тогда необходимо определить, какому закону распределения подчиняется исследуемая случайная величина. В конкретных задачах, как правило, всегда имеется некоторое основание предполагать, что закон распределения имеет определенный вид F (например, нормальный, Рэлея, Пуассона и т.д.). Это предположение может быть сделано, например, на основе построения гистограммы или на основе физического смысла исследуемого показателя. В этом случае необходимо проверить гипотезу Н0: генеральная совокупность распределена по закону F. Конкурирующей гипотезой будет гипотеза Н1: генеральная совокупность не распределена по закону F. Для решения этой задачи используют статистические критерии, называемые критериями согласия. Теория вероятностей позволяет пользоваться несколькими критериями согласия: критерий Пирсона (критерий x2), критерий Колмогорова, Смирнова и др. Здесь ограничимся только проверкой гипотез с помощью критерия Пирсона. Его достоинство по сравнению с другими критериями состоит в том, что он может быть применен к самым различным законам распределения, тогда как другие критерии применимы только к вполне определенным законам. Критерий Пирсона выгодно отличается от остальных инвариантностью к закону распределения Пусть имеется выборка наблюдений случайной величины. Проверяется гипотеза H0, утверждающая, что случайная величина имеет функцию распределения F(x). Проверка гипотезы H0 при помощи критерия ?2 в системе Statistica осуществляется по следующей схеме. 1. Формируются исходные данные, состоящие из n наблюдений одной переменной Var 1. В качестве примера возьмём результаты измерения диаметров заклёпок – 200 наблюдений: 13,39 13,33 13,56 13,38 13,43 13,37 13,53 13,40 13,25 13,37 13,28 13,34 13,50 13,38 13,38 13,45 13,47 13,62 13,45 13,39 13,53 13,58 13,32 13,27 13,42 13,40 13,57 13,46 13,33 13,40 13,57 13,36 13,43 13,38 13,26 13,52 13,35 13,29 13,48 13,43 13,40 13,39 13,50 13,52 13,39 13,39 13,46 13,29 13,55 13,31 13,29 13,33 13,38 13,61 13,55 13,40 13,20 13,31 13,46 13,13 13,43 13,51 13,50 13,38 13,44 13,62 13,42 13,54 13,31 13,58 13,41 13,49 13,42 13,45 13,34 13,47 13,48 13,59 13,20 14,56 13,55 13,44 13,50 13,40 13,48 13,29 13,31 13,42 13,32 13,48 13,43 13,26 13,58 13,38 13,48 13,45 13,29 13,32 13,24 13,38 13,34 13,14 13,31 13,51 13,59 13,32 13,52 13,57 13,62 13,29 13,23 13,37 13,64 13,30 13,40 13,58 13,24 13,32 13,52 13,50 13,43 13,58 13,63 13,48 13,34 13,37 13,18 13,50 13,45 13,60 13,38 13,33 13,57 13,28 13,32 13,40 13,40 13,33 13,20 13,44 13,34 13,54 13,40 13,47 13,28 13,41 13,39 13,48 13,42 13,46 13,28 13,46 13,37 13,53 13,43 13,30 13,45 13,40 13,45 13,40 13,33 13,39 13,56 13,46 13,26 13,35 13,42 13,36 13,44 13,41 13,43 13,51 13,51 13,24 13,34 13,28 13,37 13,54 13,43 13,35 13,52 13,23 13,48 13,48 13,54 13,41 13,51 13,44 13,36 13,36 13,53 13,44 13,69 13,66 13,32 13,26 13,51 13,38 13,46 13,34 2. По команде Statistics/ Distribution Fitting в стартовом окне выбираем вид случайной величины – непрерывная (Continuous Distributions, установлена по умолчанию) или дискретная (Discrete Distributions), вид распределения (по умолчанию предлагается нормальное), OK. Кнопкой Variables выбираем переменную. Понятно, что если требуется проверить соответствие другому закону распределения, надо выбрать его из предложенного списка 3. Во вкладке Parameters того же окна (рис. 10.1) появятся оценки параметров. Число интервалов группировки (Number of categories) можно при необходимости изменить. Нажмите кнопку Summary. 4. На экран выводится таблица для расчёта статистики критерия – распределение случайной величины по интервалам. В таблице частот нужны столбцы Observed Frequency (наблюдаемые частоты) и Expected Frequency (ожидаемые частоты). Сравним графически наблюдаемые и ожидаемые частоты: запишем соответствующие столбцы в таблицу данных и построим график рассеяния (команды Graphs/ Scatterplots/ Variables/ OK). Наблюдаем существенное различие между переменными, так как точки плохо укладываются на прямую линию. Вверху таблицы выводится значение статистики критерия x2 (Chi-Square), число степеней свободы (df) и вычисленный уровень значимости p-level. Для нашего примера получено: Variable: Var1, Distribution: Normal Chi-Square = 11,99951, df = 3 (adjusted), p = 0,0073. Значение вероятности p=P(?23> 11,999)=0,007 означает, что если гипотеза верна, вероятность получить 12 или больше равна 0,007. Это слишком мало, чтобы поверить в нормальность распределения. Гипотезу о нормальности отклоняем. Если посмотреть гистограмму наблюдений (рис 10.3), видно, что в выборке имеется одно аномальное значение 14,56 (188-е по счёту), которое могло появиться в результате какой-либо ошибки (при записи наблюдений, при перепечатке или попалась деталь с другого станка и т.д.). Удалим его и снова проверим гипотезу. Удаление одного наблюдения, если оно типично, не может изменить характеристики совокупности из 200 элементов. Если же изменение происходит, это наблюдение типичным не является и должно быть удалено. Если повторить проверку гипотезы для ?цензурированной? выборки, можно убедиться в том, что наблюдения не противоречат гипотезе о нормальности. Проверка гипотез об однородности выборок Пусть имеются выборки, извлечённые из различных совокупностей. Требуется проверить гипотезу о том, что исходные совокупности распределены одинаково. В системе Statistica эта гипотеза проверяется в модуле Statistics/ Advanced Linear/Nonlinear models/ Log-Linear Analysis of Frequency Tables. Пусть, к примеру, имеются данные о наличии примесей (P1–P4) в углеродистой стали, выплавляемой двумя заводами Z1, Z2. Проверим гипотезу о том, что распределения содержания нежелательной примеси одинаковы на этих заводах. 1. В строке Input file: выбираем Frequencies w/out coding variables (частоты без кодирующих переменных). Кнопкой Variables вводим все переменные (Select all). Кнопкой Specify Table (спецификация таблицы) в ячейках No. of levels: вводим 4 и 2 (рис. 10.5). 2. Дважды нажимаем OK и во вкладке Advanced получившегося окна выполним Test all marginal & partial association models. 3. В таблице Results of Fitting all K-Factor Interactions в последней строке получаем столбца значение статистики критерия x2 (Chi-Square), равное 3,59, число степеней свободы (Degrs. of Freedom) df=3 и уровень значимости 0,30887. Эта величина не больше критической (см. Приложение 2). Следовательно, гипотезу об одинаковом распределении содержания примеси в металле на двух заводах можно принять. Результаты Из вероятностного характера данных следует вероятностная природа принимаемых решений. Методы проверки статистических гипотез позволяют не только принимать научно обоснованные решения, но и оценивать вероятность ошибки. Статистический критерий ? это правило, по которому принимается решение о принятии истинной и отклонении ложной гипотезы с высокой вероятностью. Проверка гипотез требует от исследователя знания теории вероятностей и умения пользоваться статистическими таблицами. Проверка данных на соответствие нормальному закону распределения очень важна для данных промышленной статистики, так как большинство статистических методов, используемые в промышленных приложениях, в частности, «семь простых инструментов», основаны на принадлежности данных нормальному закону распределения.

Система статистических методов управления – это палитра из инструментов сбора, обработки, представления, анализа информации, технологии принятия решений, специально разработанная для повышения качества управления и улучшения деятельности организации это залог успеха вашего бизнеса!

Что такое гипотеза? | Просто Психология

1. Методы исследования
2. Гипотезы

Что такое гипотеза?

Saul McLeod, обновлено 10 августа 2018 г.

---

Гипотеза (множественное число гипотез) — это точное, проверяемое утверждение того, что, по прогнозам исследователя, будет результатом исследования. Об этом говорится в начале исследования.

Это обычно включает предложение о возможной взаимосвязи между двумя переменными: независимой переменной (что изменяет исследователь) и зависимой переменной (что измеряет исследование).

В исследованиях существует соглашение, согласно которому гипотеза записывается в двух формах: нулевая гипотеза и альтернативная гипотеза (называемая экспериментальной гипотезой, когда методом исследования является эксперимент).

Типы исследовательских гипотез

Типы исследовательских гипотез

Альтернативная гипотеза

Альтернативная гипотеза утверждает, что существует взаимосвязь между двумя изучаемыми переменными (одна переменная влияет на другую).

Экспериментальная гипотеза предсказывает, какие изменения произойдут в зависимой переменной при манипулировании независимой переменной.

В нем говорится, что результаты не являются случайными и что они важны с точки зрения поддержки исследуемой теории.

Нулевая гипотеза

Нулевая гипотеза утверждает, что нет никакой связи между двумя изучаемыми переменными (одна переменная не влияет на другую). В зависимой переменной не будет изменений из-за манипуляции с независимой переменной.

В нем говорится, что результаты получены случайно и не имеют значения с точки зрения поддержки исследуемой идеи.

Ненаправленная гипотеза

Ненаправленная (двусторонняя) гипотеза предсказывает, что независимая переменная будет влиять на зависимую переменную, но направление эффекта не указано. Он просто говорит о том, что будет разница.

Например, будет разница в том, сколько чисел правильно вспоминают дети и взрослые.

Направленная гипотеза

Направленная (односторонняя) гипотеза предсказывает характер воздействия независимой переменной на зависимую переменную. Он предсказывает, в каком направлении произойдут изменения. (т.е. больше, меньше, меньше, больше)

Например, взрослые правильно запомнят больше слов, чем дети.

Можно ли доказать гипотезу?

Можно ли доказать гипотезу?

После анализа результатов альтернативная гипотеза может быть отвергнута или поддержана, но ее нельзя доказать.

Мы должны избегать любых ссылок на результаты, подтверждающие теорию, поскольку это подразумевает 100% уверенность, и всегда есть шанс, что могут существовать доказательства, которые могут опровергнуть теорию.

Как написать гипотезу

Как написать гипотезу

• 1. Чтобы написать альтернативную и нулевую гипотезы для исследования, вам необходимо определить ключевые переменные в исследовании.

  Исследователь управляет независимой переменной, а зависимой переменной является результат, который измеряется.

• 2. Введены в действие исследуемые переменные.

  Операционализация гипотезы относится к процессу превращения переменных в физически измеримые или проверяемые, например: если вы собираетесь изучать агрессию, вы можете подсчитать количество ударов, нанесенных участниками

• 3. Определитесь с направлением вашего прогноза. Если в литературе есть доказательства, подтверждающие определенное влияние на независимую переменную на зависимую переменную, запишите направленную (одностороннюю) гипотезу.Если в литературе имеются ограниченные или неоднозначные данные о влиянии независимой переменной на зависимую переменную, напишите ненаправленную (двустороннюю) гипотезу.
• 4. Напишите свою гипотезу. Хорошая гипотеза коротка (т. Е. Лаконична) и содержит ясный и простой язык.

Каковы примеры гипотез?

Каковы примеры гипотез?

Давайте рассмотрим гипотезу, с которой могут согласиться многие учителя: ученики работают лучше в понедельник утром, чем в пятницу днем ​​(IV = день, DV = стандарт работы).

Теперь, если мы решим изучить это, дав одной и той же группе студентов урок в понедельник утром и в пятницу днем, а затем измеряя их немедленное восприятие материала, пройденного на каждой сессии, мы получим следующее:

• Альтернативная гипотеза гласит, что студенты будут вспоминать значительно больше информации в понедельник утром, чем в пятницу днем.
• Нулевая гипотеза утверждает, что не будет существенной разницы в сумме, отозванной утром в понедельник по сравнению с днем ​​пятницы.Любая разница будет обусловлена ​​случайностью или смешивающими факторами.

Нулевая гипотеза, таким образом, противоположна альтернативной гипотезе, поскольку она утверждает, что не будет никаких изменений в поведении.

Здесь вы можете спросить, почему нас так интересует нулевая гипотеза. Неужто альтернативная (или экспериментальная) гипотеза важнее?

Ну да, это так. Однако мы никогда не сможем на 100% доказать альтернативную гипотезу. Вместо этого мы смотрим, сможем ли мы опровергнуть или отвергнуть нулевую гипотезу.

Если мы отвергаем нулевую гипотезу, это на самом деле не означает, что наша альтернативная гипотеза верна — но это подтверждает альтернативную / экспериментальную гипотезу.

---

Как ссылаться на эту статью:

Как ссылаться на эту статью:

McLeod, S. A. (2018, 10 августа). Что такое гипотеза . Просто психология. https://www.simplypsychology.org/what-is-a-hypotheses.html

---

сообщить об этом объявлении

Нулевая гипотеза и альтернативная гипотеза

Дом Блог Нулевая гипотеза и альтернативная гипотеза

Гипотеза — это приблизительное объяснение, относящееся к набору фактов, которые могут быть проверены некоторыми дальнейшими исследованиями.В основном есть два типа: нулевая гипотеза и альтернативная гипотеза. Исследование обычно начинается с проблемы. Затем эти гипотезы предоставляют исследователю некоторые конкретные переформулировки и разъяснения проблемы исследования.

Критерии проблемы исследования в форме нулевой гипотезы и альтернативной гипотезы должны быть выражены как отношения между двумя или более переменными. Критерий состоит в том, что утверждения должны выражать взаимосвязь между двумя или более измеряемыми переменными.Нулевая гипотеза и альтернативная гипотеза должны иметь четкое значение для проверки и установления отношений.

Узнайте, как мы помогаем редактировать главы вашей диссертации

Согласование теоретической основы, сбор статей, обобщение пробелов, формулирование четкой методологии и плана данных, а также описание теоретических и практических последствий вашего исследования — это часть наших комплексных услуг по редактированию диссертаций.

• Своевременно вносить экспертизу по редактированию диссертаций в главы 1-5.
• Отслеживайте все изменения, а затем работайте с вами, чтобы писать научные статьи.
• Постоянная поддержка по обратной связи с комитетом, сокращение количества исправлений.

Основные различия между нулевой гипотезой и альтернативной гипотезой и проблемами исследования заключаются в том, что проблемы исследования — это простые вопросы, которые невозможно проверить. Однако эти две гипотезы можно проверить.

Нулевая гипотеза и альтернативная гипотеза должны быть должным образом фрагментированы до этапа сбора и интерпретации данных в исследовании.Хорошо фрагментированные гипотезы указывают на то, что исследователь обладает достаточными знаниями в этой конкретной области и, таким образом, может продолжить исследование, поскольку он может использовать гораздо более систематическую систему. Он дает направление исследователю по сбору и интерпретации данных.

Нулевая гипотеза и альтернативная гипотеза полезны только в том случае, если они устанавливают ожидаемую взаимосвязь между переменными или если они согласуются с существующей совокупностью знаний. Их следует выражать как можно проще и лаконичнее.Они полезны, если обладают объяснительной силой.

Цель и важность нулевой гипотезы и альтернативной гипотезы состоит в том, что они дают приблизительное описание явления. Цель состоит в том, чтобы предоставить исследователю или исследователю относительное утверждение, которое непосредственно проверяется в исследовательском исследовании. Цель состоит в том, чтобы предоставить основу для отчета о выводах исследования. Цель состоит в том, чтобы действовать как рабочий инструмент теории. Цель состоит в том, чтобы доказать, поддерживается ли тест, что отделено от собственных ценностей и решений исследователя.Они также определяют направление исследований.

Нулевая гипотеза обычно обозначается как H0. В нем говорится о полной противоположности тому, что предсказывает или ожидает исследователь или экспериментатор. Он в основном определяет утверждение, в котором говорится, что между переменными нет точной или фактической связи.

Альтернативная гипотеза обычно обозначается как h2. Он делает заявление, которое предлагает или советует потенциальный результат или результат, которого исследователь или исследователь может ожидать.Он был разделен на две категории: гипотеза направленной альтернативы и гипотеза ненаправленной альтернативы.

Гипотеза направленности объясняет направление ожидаемых результатов. Иногда этот тип альтернативной гипотезы разрабатывается для изучения взаимосвязи между переменными, а не для сравнения между группами.

Ненаправленная гипотеза — это вид, в котором нет определенного направления ожидаемых результатов.

Intellectus позволяет провести и интерпретировать анализ за считанные минуты. Нажмите «Попробовать», чтобы создать бесплатную учетную запись, и начните анализировать свои данные прямо сейчас!

типов гипотез. Простая гипотеза | Винита Силапарасетти | Винита Силапарасетти

Фото Брюса Марса на Unsplash

Это также называют базовой гипотезой. Он показывает взаимосвязь между двумя переменными, одна из которых называется независимой переменной или «причиной», а другая — зависимой переменной или «следствием».

Пример: Глобальное потепление вызывает таяние айсбергов.

Здесь причина — глобальное потепление, а следствие — таяние айсбергов.

Сложная гипотеза — это гипотеза, в которой есть несколько зависимых, а также независимых переменных.

Пример: глобальное потепление вызывает таяние айсбергов, что, в свою очередь, вызывает серьезные изменения в погодных условиях.

Разница между простой и сложной гипотезой:

Простая гипотеза: Связь существует только между двумя переменными.

сложная гипотеза: существует взаимосвязь между несколькими переменными.

Это также называется «рабочей гипотезой». Это всего лишь предположение на этапе формулировки, но когда оно проверяется, это уже не просто идея или понятие. Эти независимые переменные на самом деле претерпевают некоторые изменения.

Пример: Хлопковая одежда лучше подходит для лета, чем бархатная.

Это противоречит эмпирической гипотезе, поскольку утверждает, что нет никакой связи между зависимой и независимой переменной.По сути, в нем говорится, что тестируемые данные и переменные на самом деле не существуют.

Пример: вода не влияет на рост растений.

Это также известно как поддерживаемая гипотеза или исследовательская гипотеза.

Во-первых, предлагается множество гипотез. Затем среди них выбирается тот, который является наиболее эффективным.

Существует четыре основных типа альтернативной гипотезы:

• Точечная альтернативная гипотеза: распределение совокупности в тесте гипотезы полностью определено и не имеет неизвестных параметров.
• Ненаправленная альтернативная гипотеза: в ней утверждается, что нулевая гипотеза неверна.
• Односторонняя направленная гипотеза: касается только области отклонения для одного хвоста выборочного распределения.
• Двусторонняя направленная гипотеза: касается обеих областей отклонения выборочного распределения.

Как следует из названия, это проверено логически. Процесс проверки включает:

• Согласие
• Несогласие
• Разногласия.

Пример:

Утверждение гипотезы: животное не может выжить без воды.

Логическая проверка: это правда, потому что всем живым существам нужна вода.

Утверждение может быть логичным или нелогичным, но если статистика подтвердит его, оно станет статистической гипотезой.

Витамин С полезен для кожи. Вам придется проверить эту гипотезу на группе людей, чтобы проверить ее. Это статистический метод проверки утверждения.

Ассоциативная гипотеза утверждает, что существует связь между двумя переменными.Он смотрит на то, как вместе происходят определенные события.

Причинные гипотезы утверждают, что любое различие в типе или количестве одной конкретной переменной будет напрямую влиять на разницу в типе или количестве следующей переменной в уравнении. Он смотрит на то, как манипуляция влияет на события в будущем.

Направленная гипотеза определяет направление или характер взаимосвязи между двумя или более независимыми переменными и двумя или более зависимыми переменными. Они разработаны на основе исследовательских вопросов и используют статистические методы для проверки.

Они основаны на таких аспектах, как:

• Принятая теория
• Прошлые исследования

Эта гипотеза утверждает, что существует взаимосвязь между двумя переменными, но не предсказывает точный характер или направление взаимосвязи.

• Тест Шапиро-Уилка
• Тест Д’Агостино K²
• Тест Андерсона-Дарлинга

• Коэффициент корреляции Пирсона
• Корреляция рангов Спирмена
• Кендалла 9000 Squared
  • Кендалла 900 Корреляция учеников
  Тест
  • Парный t-критерий Стьюдента
  • Тест дисперсионного анализа (ANOVA)
  • Тест ANOVA с повторными измерениями
  • U-критерий Манна-Уитни
  • Знаковый критерий Вилкоксона
  • Критерий Крускала-Уоллиса
  Тест Фридмана

  8 различных типов гипотез (плюс важные факты) — Nayturr

  Гипотеза — это идея или предпосылка, используемая как прыжок с земли для дальнейшего исследования.Он важен для научных исследований, поскольку служит компасом для ученых или исследователей при проведении их экспериментов или исследований.

  Существуют разные типы гипотез, но создание хорошей гипотезы может быть сложной задачей. Обоснованная гипотеза должна быть логичной, утвердительной, ясной, точной, поддающейся количественной оценке или может быть проверена и должна иметь причинно-следственный фактор.

  Типы
  Альтернативная гипотеза

  Альтернативная гипотеза, также известная как поддерживаемая гипотеза или исследовательская гипотеза, является полной противоположностью нулевой гипотезы и часто используется при статистической проверке гипотез.Существует четыре основных типа альтернативных гипотез:

  • Точечная альтернативная гипотеза . Эта гипотеза возникает, когда распределение населения в проверке гипотезы полностью определено и не имеет неизвестных параметров. Обычно это не представляет практического интереса, но считается важным для другой статистической деятельности.
  • Ненаправленная альтернативная гипотеза. Эти гипотезы не имеют ничего общего ни с одной из областей отклонения (то есть с односторонними или двусторонними направленными гипотезами), а только с тем, что нулевая гипотеза неверна.
  • Односторонняя направленная гипотеза. Эта гипотеза касается только области направления для одного хвоста выборочного распределения, а не их обоих.
  • Двусторонняя направленная гипотеза. Эта гипотеза касается обеих областей отказа от конкретного распределения выборки

  Гипотеза этого типа, известная под символом h2, провозглашает ожидаемую взаимосвязь между переменными в теории.

  Ассоциативная и причинная гипотеза

  Ассоциативные гипотезы просто утверждают, что существует связь между двумя переменными, тогда как причинные гипотезы утверждают, что любое различие в типе или количестве одной конкретной переменной будет напрямую влиять на разницу в типе или количестве следующей переменной в уравнении.

  Эти гипотезы часто используются в области психологии. Причинная гипотеза смотрит на то, как манипуляция влияет на события в будущем, в то время как ассоциативная гипотеза смотрит на то, как определенные события происходят вместе.

  Хорошим примером его практического использования является обсуждение психологических аспектов свидетельских показаний очевидцев, и они обычно влияют на четыре области этого явления: эмоции и память, системные переменные в цепочке, оценку продолжительности события и собственные -расовая предвзятость.

  Сложная гипотеза

  В сложной гипотезе между переменными существует взаимосвязь . В этих гипотезах существует более двух независимых и зависимых переменных, как показано в следующих гипотезах:

  • Прием наркотиков и курение сигарет приводит к респираторным заболеваниям, повышенному напряжению и раку.
  • Люди старшего возраста, живущие в сельской местности, более счастливы, чем люди моложе, живущие в городах или пригородах.
  • Если вы придерживаетесь диеты с высоким содержанием жиров и небольшого количества овощей, вы с большей вероятностью страдаете гипертонией и высоким уровнем холестерина, чем тот, кто ест много овощей и придерживается диеты с низким содержанием жиров.
  Гипотеза направленности

  Направленная гипотеза — это гипотеза о положительной или отрицательной разнице или изменении двух задействованных переменных. Обычно на основе таких аспектов, как принятая теория, опубликованная литература по рассматриваемой теме, прошлые исследования и даже принятая теория, исследователи обычно разрабатывают этот тип гипотез на основе исследовательских вопросов и используют статистические методы для проверки ее достоверности.

  Слова, которые вы часто слышите в гипотезах, носящих направленный характер, включают больше, меньше, увеличение, уменьшение, положительное, отрицательное, более высокое и низкое. Направленные гипотезы определяют направление или характер отношений между двумя или более независимыми переменными и двумя или более зависимыми переменными.

  Ненаправленная гипотеза

  Эта гипотеза утверждает, что существует четкая взаимосвязь между двумя переменными; однако он не предсказывает точный характер или направление этих конкретных отношений.

  Нулевая гипотеза

  Обозначается символом Ho, нулевая гипотеза предсказывает, что переменные в определенной гипотезе не связаны друг с другом и что гипотеза обычно подвергается некоторому типу статистического анализа. По сути, в нем говорится, что исследуемые данные и переменные на самом деле не существуют.

  Прекрасным примером этого является изучение научных медицинских исследований, в которых у вас есть как экспериментальная, так и контрольная группа, и вы предполагаете, что не будет никакой разницы в результатах этих двух групп.

  Простая гипотеза

  Эта гипотеза состоит из двух переменных: независимой переменной или причины и зависимой переменной или причины. Простые гипотезы содержат взаимосвязь между этими двумя переменными. Например, следующие примеры простых гипотез:

  • Чем больше вы жуете табак, тем выше вероятность развития рака ротовой полости.
  • Чем больше вы зарабатываете, тем меньше вероятность того, что вы будете вовлечены в преступную деятельность.
  • Чем выше вы образованы, тем выше вероятность того, что у вас будет хорошо оплачиваемая работа.
  Статистическая гипотеза

  Это всего лишь гипотеза, которую можно проверить статистикой. Это может быть логично или нелогично, но если вы можете использовать статистику для проверки, это называется статистической гипотезой.

  Факты о гипотезах
  Разница между простой и сложной гипотезой

  В простой гипотезе есть зависимая и независимая переменные, а также взаимосвязь между ними.Независимая переменная является причиной и появляется первой, когда они расположены в хронологическом порядке, а зависимая переменная описывает следствие. В сложной гипотезе взаимосвязь между двумя или более независимыми переменными и двумя или более зависимыми переменными.

  Разница между гипотезами о ненаправленности и направленности

  В гипотезе направленного исследования предсказывается направление взаимосвязи. Преимущества этого типа гипотез включают односторонние статистические тесты, теоретические предложения, которые можно проверить более точно, и тот факт, что ожидания исследователя очень ясны с самого начала.

  В гипотезе ненаправленного исследования предсказывается взаимосвязь между переменными, но не направление этой взаимосвязи. Причины для использования этого типа исследовательской гипотезы включают, когда ваши предыдущие результаты исследования противоречат друг другу и когда нет теории, на которой можно было бы основывать свои прогнозы.

  Разница между гипотезой и теорией

  Между теорией и гипотезой существует много разных различий, в том числе следующие:

  • Гипотеза — это предположение о том, что может случиться, когда вы проверяете теорию.Это предсказание возможной корреляции между различными явлениями. С другой стороны, теория проверена и хорошо обоснована. Если гипотезе удается доказать определенный момент, ее можно назвать теорией.
  • Данные для гипотезы чаще всего очень ограничены, тогда как данные, относящиеся к теории, были проверены во многих обстоятельствах.
  • Гипотеза предлагает очень конкретный случай; то есть ограничивается одним наблюдением. С другой стороны, теория является более обобщенной и подвергается множеству экспериментов и проверок, которые затем могут применяться к различным конкретным случаям.
  • Назначение этих двух предметов также различно. Гипотеза начинается с возможности, которая является неопределенной, но может быть дополнительно изучена с помощью наблюдений и экспериментов. Теория используется для объяснения того, почему постоянно проводятся большие серии наблюдений.
  • Гипотезы основаны на различных предположениях и возможностях, но имеют неопределенные результаты, в то время как теории имеют устойчивый и надежный консенсус среди ученых и других профессионалов.
  • И теории, и гипотезы поддаются проверке и опровержению, но, в отличие от теорий, гипотезы не являются ни хорошо проверенными, ни хорошо обоснованными.
  Что такое эффект взаимодействия?

  Этот эффект описывает взаимосвязь двух переменных.

  При написании гипотезы следует придерживаться определенного формата

  Сюда входят три аспекта:

  • Корреляционный отчет
  • Сравнительный отчет
  • Статистический анализ
  Как гипотезы используются для проверки теорий?
  • Не проверяйте всю теорию, только предположение
  • Его нельзя ни доказать, ни опровергнуть
  При формулировании гипотезы есть на что обратить внимание

  Сюда входят:

  • Вы должны записать это в настоящем времени
  • Это должно быть эмпирически проверяемым
  • Вы должны записать это в декларативном предложении
  • Оно должно содержать все переменные
  • Оно должно состоять из трех частей: цель Постановка, постановка задачи и вопрос исследования
  • Он должен содержать популяцию
  Какое наилучшее определение научной гипотезы?

  По сути, это обоснованное предположение; однако эта догадка потеряет доверие, если ее можно будет опровергнуть.

  Как использовать исследовательские вопросы

  Есть два способа включить исследовательские вопросы при проверке теории. Первая дополняет гипотезу, относящуюся к другим областям интересов, а вторая заменяет фактическую гипотезу, которая возникает в некоторых случаях.

  Советы, которые следует помнить при разработке гипотезы
  • Используйте очень точный язык. Ваш язык должен быть кратким, простым и чистым.Это не то время, когда хочется быть расплывчатым, потому что все нужно объяснять очень подробно.
  • Будьте максимально логичными. Если вы верите во что-то, вы хотите это доказать, и всегда оставаться логичным — отличное начало.
  • Проведите исследования и экспериментируйте, чтобы определить, можно ли проверить вашу гипотезу. Все гипотезы нужно доказывать. Вы должны знать, что доказательство вашей теории сработает, даже если в конце концов вы обнаружите другую.
  Какова главная цель научного метода?

  Научные методы существуют, чтобы обеспечить структурированный способ получения соответствующих доказательств, чтобы либо опровергнуть, либо доказать научную гипотезу.

  Глоссарий терминов, относящихся к гипотезам

  Двумерные данные: Это данные, которые включают две различные переменные, которые являются случайными и обычно отображаются в виде графика рассеяния.

  Категориальные данные: Эти данные попадают в небольшое количество очень дискретных категорий. Они обычно либо номинальные, либо не заказанные, что может включать такие вещи, как возраст или страна; или они могут быть порядковыми или упорядоченными, что включает такие аспекты, как горячая или холодная температура.

  Корреляция: Это мера того, насколько близки две переменные друг к другу. Он измеряет, соответствует ли изменение одной случайной величины изменению другой случайной величины. Например, широко изучалась корреляция между курением и заболеванием раком легких.

  Data: Это результаты, полученные в результате проведения опроса или эксперимента, или даже наблюдательного исследования какого-либо типа.

  Зависимое событие: Если возникновение одного события влияет на вероятность возникновения другого события, они называются зависимыми событиями.

  Распределение: Способ описания вероятности того, что случайная величина принимает определенное значение, называется ее распределением. Возможные функции распределения включают кумулятивную функцию, функцию плотности вероятности или функцию массы вероятности.

  Элемент: Это относится к объекту в определенном наборе, и этот объект является элементом этого набора.

  Эмпирическая вероятность: Это относится к вероятности возникновения результата и определяется повторным проведением конкретного эксперимента.Вы можете сделать это, разделив количество раз, когда это событие имело место, на количество раз, когда вы проводили эксперимент.

  Равенство наборов: Если два набора содержат одни и те же элементы, они считаются равными наборами. Чтобы определить, так ли это, может быть полезно показать, что каждый набор содержится в другом наборе.

  Равно вероятные исходы: Относится к исходам с одинаковой вероятностью; например, если вы подбрасываете монету, есть только два вероятных исхода.

  Событие: Этот термин относится к подмножеству выборочного пространства.

  Ожидаемое значение: Показывает среднее значение случайной величины, которая наблюдалась много раз, чтобы повторить те же результаты предыдущих экспериментов.

  Эксперимент: Научный процесс, результатом которого является набор наблюдаемых результатов. В этом случае даже выбор игрушки из коробки с игрушками можно считать экспериментом.

  Experimental Probability: Когда вы оцениваете вероятность того, что что-то произойдет, это экспериментальный вероятностный пример. Чтобы получить эту вероятность, вы разделите количество успешных испытаний на общее количество выполненных испытаний.

  Конечное пространство выборки: Эти пространства выборки имеют конечное число возможных результатов.

  Частота: Частота — это количество раз, когда определенное значение встречается, когда вы наблюдаете за результатами эксперимента.

  Распределение частот: Это относится к данным, которые описывают возможные группы или значения и частоты, которые соответствуют этим группам или значениям.

  Гистограмма: Гистограмма или частотная гистограмма — это гистограмма, показывающая, как часто встречаются точки данных.

  Независимое событие: Если происходят два события, и результат одного события не влияет на результат другого, это называется независимым событием.

  Бесконечное пространство выборки: Это относится к пространству выборки, которое состоит из результатов с бесконечным числом возможностей.

  Взаимоисключающие: События являются взаимоисключающими, если их исходы не имеют абсолютно ничего общего.

  Обозначения: Обозначения — это операции или величины, описываемые символами вместо чисел.

  Observational Study: Как следует из названия, это исследования, которые позволяют собирать данные посредством базовых наблюдений.

  Коэффициент: Это способ выразить вероятность того, что определенное событие произойдет. Если вы видите вероятность m: n, это означает, что ожидается, что определенное событие произойдет m раз из каждых n раз, когда оно не произойдет.

  Данные с одной переменной: Данные, которые имеют связанные поведения, обычно связанные каким-либо важным образом.

  Результат: Результат — это просто результат определенного эксперимента. Если вы рассматриваете набор всех возможных результатов, это называется пространством выборки.

  Вероятность: Вероятность — это просто вероятность того, что определенное событие произойдет, и она выражается по шкале от 0 до 1, где 0 означает, что это невозможно, и один означает уверенность в том, что это произойдет. . Вероятность также можно выразить в процентах, начиная с 0 и заканчивая 100%.

  Случайный эксперимент: Случайный эксперимент — это эксперимент, результат которого нельзя предсказать с какой-либо степенью уверенности, по крайней мере, до того, как эксперимент действительно состоится.

  Случайная переменная: Случайные переменные принимают различные числовые значения в зависимости от результатов конкретного эксперимента.

  Замена: Замена — это действие по возврату или замене элемента обратно в пробное пространство, которое происходит после события и позволяет выбрать элемент более одного раза.

  Размер выборки: Этот термин относится ко всем возможным результатам, которые могут возникнуть в результате вероятностного эксперимента.

  Набор: Четко определенный набор объектов называется набором.

  Простое событие: Когда событие представляет собой отдельный элемент пространства выборки, оно называется простым событием.

  Моделирование: Моделирование — это тип эксперимента, имитирующего реальное событие.

  Данные с одной переменной: Это данные, которые используют только одну неизвестную переменную.

  Статистика: Это раздел математики, который занимается изучением количественных данных.Если вы анализируете определенные события, которые регулируются вероятностью, это называется статистикой.

  Теоретическая вероятность: Эта вероятность описывает отношение количества исходов в конкретном событии к количеству результатов, найденных в пространстве выборки. Он основан на предположении, что все результаты в равной степени ответственны.

  Union: Обычно описываемый символом ∪ или символом чашки, союз описывает комбинацию двух или более наборов и их элементов.

  Переменная: Переменная — это величина, которая изменяется и почти всегда обозначается буквами.

  Что такое проверка гипотез? Типы и методы

  Проверка гипотез

  Проверка гипотез — это проверка гипотезы или предположения относительно статистического параметра. Аналитики проводят проверку гипотез, чтобы проверить, правдоподобна ли гипотеза.

  В науке о данных и статистике проверка гипотез является важным шагом, поскольку она включает проверку предположения, которое может помочь в разработке статистического параметра.Например, исследователь выдвигает гипотезу, предполагающую, что среднее всех нечетных чисел является четным.

  Чтобы найти правдоподобие этой гипотезы, исследователь должен будет проверить гипотезу, используя методы проверки гипотез. В отличие от гипотезы, которая «предполагается» верной на основании небольшого количества доказательств или их отсутствия, проверка гипотез требует наличия правдоподобных доказательств, чтобы установить, что статистическая гипотеза верна.

  Возможно, именно здесь статистика играет важную роль.В этом процессе задействован ряд компонентов. Но прежде чем понять процесс, связанный с проверкой гипотез в методологии исследования, мы сначала разберемся с типами гипотез, которые участвуют в этом процессе. Приступим!

  ---

  ---

  Типы гипотез

  При выборке данных различные типы гипотез используются для определения того, являются ли тестируемые образцы положительными для гипотезы или нет.В этом сегменте мы откроем для себя различные типы гипотез и поймем роль, которую они играют в проверке гипотез.

  1. Альтернативная гипотеза

  Альтернативная гипотеза (h2) или исследовательская гипотеза утверждает, что существует связь между двумя переменными (где одна переменная влияет на другую). Альтернативная гипотеза — основная движущая сила проверки гипотез.

  Это означает, что две переменные связаны друг с другом, и отношения, существующие между ними, не являются результатом случайности или совпадения.

  Когда выполняется процесс проверки гипотезы, альтернативная гипотеза является основным предметом процесса проверки. Аналитик намеревается проверить альтернативную гипотезу и проверить ее правдоподобие.

  2. Нулевая гипотеза

  Нулевая гипотеза (H0) направлена ​​на то, чтобы аннулировать альтернативную гипотезу, подразумевая, что в статистике не существует связи между двумя переменными.Он утверждает, что влияние одной переменной на другую является исключительно случайным, и за этим не скрывается никакая эмпирическая причина.

  Нулевая гипотеза устанавливается вместе с альтернативной гипотезой и считается такой же важной, как и последняя. При проверке гипотез нулевая гипотеза играет важную роль, поскольку она влияет на проверку альтернативной гипотезы.

  (Обязательно к прочтению: что такое тест ANOVA?)

  3. Ненаправленная гипотеза

  Гипотеза ненаправленности утверждает, что связь между двумя переменными не имеет направления.

  Проще говоря, он утверждает, что существует связь между двумя переменными, но не распознает направление воздействия, независимо от того, влияет ли переменная A на переменную B или наоборот.

  4. Гипотеза направленности

  Гипотеза направленности, с другой стороны, утверждает направление эффекта отношения, которое существует между двумя переменными.

  Здесь гипотеза четко утверждает, что переменная A влияет на переменную B, или наоборот.

  5. Статистическая гипотеза

  Статистическая гипотеза — это гипотеза, которая может быть проверена на достоверность на основе статистики.

  Используя выборку данных и статистические знания, можно определить правдоподобие статистической гипотезы и выяснить, верна она или нет.

  (Связанный блог: z-test vs t-test)

  Проверка гипотез

  Теперь, когда мы поняли типы гипотез и роль, которую они играют в проверке гипотез, давайте перейдем к более глубокому пониманию этого процесса.

  При проверке гипотез исследователь сначала должен установить две гипотезы — альтернативную гипотезу и нулевую гипотезу, чтобы начать процедуру.

  Чтобы установить эти две гипотезы, требуется изучить образцы данных, найти среди них правдоподобную закономерность и сформулировать статистическую гипотезу, которую они хотят проверить.

  Для начала проверки гипотез может быть составлена ​​случайная совокупность выборок. Среди двух гипотез, альтернативной и нулевой, только одна может быть проверена как истинная. Возможно, для успеха процесса необходимо наличие обеих гипотез.

  По окончании процедуры проверки гипотезы одна из гипотез будет отклонена, а другая будет поддержана.Хотя одна из двух гипотез оказывается верной, ни одна из них не может быть проверена на 100%.

  (Читайте также: Типы методов выборки данных)

  Следовательно, гипотеза может быть подтверждена только на основе статистических выборок и проверенных данных. Вот пошаговое руководство по проверке гипотез.

  1. Выявить гипотезы

  Прежде всего, необходимо установить две гипотезы — альтернативную и нулевую, которые заложат основу для проверки гипотез.

  Эти гипотезы инициируют процесс тестирования, в котором исследователь работает с выборками данных, чтобы поддержать альтернативную гипотезу или нулевую гипотезу.

  2. Создание плана тестирования

  После того, как гипотезы сформулированы, пора составить план тестирования. План тестирования или план анализа включает в себя накопление выборок данных, определение того, какую статистику следует учитывать, и определение размера выборки.

  Все эти факторы очень важны при работе над проверкой гипотез.

  3. Анализ выборок данных

  Как только план тестирования готов, пора переходить к аналитической части. Анализ выборок данных включает в себя настройку статистических значений выборок, их объединение и вывод из этих выборок шаблона.

  При анализе выборки данных исследователь должен определить набор вещей —

  • Метод тестирования — Метод тестирования включает в себя тип распределения выборки и тестовую статистику, которая приводит к проверке гипотез.Существует ряд методов тестирования, которые могут помочь в анализе выборок данных.

  • P-значение — Интерпретация P-значения — это вероятность того, что статистика выборки будет столь же экстремальной, как и статистика теста, что указывает на правдоподобие нулевой гипотезы.

  4. Вывести результаты

  Анализ выборки данных приводит к выводу о результатах, который устанавливает, верна ли альтернативная гипотеза или нет.Когда значение P меньше уровня значимости, нулевая гипотеза отклоняется, и альтернативная гипотеза оказывается правдоподобной.

  Методы проверки гипотез

  Поскольку мы уже рассмотрели различные аспекты проверки гипотез, теперь мы рассмотрим различные методы проверки гипотез. Всего существует 2 наиболее распространенных типа методов проверки гипотез. Они следующие —

  1. Частота проверки гипотез

  Частотная гипотеза или традиционный подход к проверке гипотез — это метод проверки гипотез, который направлен на создание предположений с учетом текущих данных.

  Предполагаемые истины и предположения основаны на текущих данных и сформулированы 2 гипотезы. Очень популярным подтипом частотного подхода является проверка значимости нулевой гипотезы (NHST).

  Подход NHST (включающий нулевую и альтернативную гипотезы) был одним из самых востребованных методов проверки гипотез в области статистики с момента его появления в середине 1950-х годов.

  2. Проверка байесовской гипотезы

  В значительной степени нетрадиционный и современный метод проверки гипотез, байесовская проверка гипотез утверждает, что проверяет конкретную гипотезу в соответствии с прошлыми выборками данных, известными как априорная вероятность, и текущими данными, которые приводят к правдоподобности гипотезы.

  Полученный результат указывает на апостериорную вероятность гипотезы. В этом методе исследователь полагается на «априорную вероятность и апостериорную вероятность» для проведения проверки гипотез.

  На основе этой априорной вероятности байесовский подход проверяет гипотезу на верность или ложность. Фактор Байеса, главный компонент этого метода, указывает отношение правдоподобия между нулевой гипотезой и альтернативной гипотезой.

  Фактор Байеса является индикатором правдоподобия любой из двух гипотез, установленных для проверки гипотез.

  (Также прочтите — Введение в байесовскую статистику)

  
  

  Подведение итогов

  В заключение, проверка гипотез, способ проверить правдоподобность предполагаемого предположения, может быть осуществлена ​​различными методами — байесовским подходом или частотным подходом.

  Хотя байесовский подход полагается на априорную вероятность выборок данных, частотный подход предполагает без вероятности. Ряд элементов, участвующих в проверке гипотез, — это уровень значимости, p-уровень, статистика теста и метод проверки гипотез.

  (Также читайте: Введение в распределения вероятностей)

  Важным способом определить, верна ли гипотеза или нет, является проверка выборок данных и определение правдоподобной гипотезы среди нулевой гипотезы и альтернативной гипотезы.

  Как написать исследовательскую гипотезу | Академия Энаго

  Что такое исследовательская гипотеза?

  Гипотеза — это утверждение, которое вводит вопрос исследования и предлагает ожидаемый результат. Это неотъемлемая часть научного метода, лежащего в основе научных экспериментов. Следовательно, вы должны быть осторожны и основательны при построении своей гипотезы. Небольшая ошибка в построении вашей гипотезы может отрицательно повлиять на ваш эксперимент.

  Основные характеристики хорошей гипотезы

  Поскольку исследовательская гипотеза представляет собой конкретное, проверяемое предсказание о том, что вы ожидаете от исследования, вы можете рассмотреть возможность составления гипотезы из ранее опубликованного исследования, основанного на этой теории.

  Хорошая исследовательская гипотеза требует больше усилий, чем просто предположение. В частности, ваша гипотеза может начинаться с вопроса, который может быть дополнительно исследован с помощью фоновых исследований.

  Чтобы помочь вам сформулировать многообещающую исследовательскую гипотезу, вы должны задать себе следующие вопросы:

  1. Язык четкий и четкий?
  2. Какая связь между вашей гипотезой и темой исследования?
  3. Можно ли проверить вашу гипотезу? Если да, то как?
  4. Какие возможные объяснения вы, возможно, захотите изучить?
  5. Включает ли ваша гипотеза как независимую, так и зависимую переменную?
  6. Можете ли вы манипулировать своими переменными, не нарушая этических стандартов?

  Перечисленные выше вопросы можно использовать в качестве контрольного списка, чтобы убедиться, что ваша гипотеза основана на прочном основании.Кроме того, это может помочь вам выявить слабые места в вашей гипотезе и при необходимости пересмотреть ее.

  Типы исследовательских гипотез

  Гипотеза исследования может быть разделена на семь категорий, как указано ниже:

  1. Простая гипотеза

  Он предсказывает взаимосвязь между одной зависимой переменной и одной независимой переменной.

  2. Сложная гипотеза

  Он предсказывает отношения между двумя или более независимыми и зависимыми переменными.

  3. Гипотеза направленности

  Он определяет ожидаемое направление, которому необходимо следовать, чтобы определить взаимосвязь между переменными, и выводится из теории. Кроме того, это подразумевает интеллектуальную приверженность исследователя конкретному результату.

  4. Ненаправленная гипотеза

  Он не предсказывает точное направление или характер взаимосвязи между двумя переменными. Ненаправленная гипотеза используется, когда нет теории, или когда результаты противоречат предыдущим исследованиям.

  5. Ассоциативная и причинная гипотеза

  Ассоциативная гипотеза определяет взаимозависимость между переменными. Изменение одной переменной приводит к изменению другой переменной. С другой стороны, каузальная гипотеза предполагает влияние на зависимого из-за манипулирования независимой переменной.

  6. Нулевая гипотеза

  В нем содержится отрицательное утверждение, подтверждающее выводы исследователя об отсутствии связи между двумя переменными.

  7.Альтернативная гипотеза

  В нем говорится, что существует взаимосвязь между двумя переменными исследования и что результаты имеют значение для темы исследования.

  Как сформулировать гипотезу эффективного исследования

  Проверяемая гипотеза — это не простое утверждение. Это довольно сложное утверждение, которое должно дать четкое введение в научный эксперимент, его намерения и возможные результаты. Однако есть несколько важных моментов, которые следует учитывать при построении убедительной гипотезы.

  1. Укажите проблему, которую вы пытаетесь решить.
     • Убедитесь, что гипотеза четко определяет тему и фокус эксперимента.
  2. Попробуйте записать гипотезу в виде утверждения «если-то».
     • Следуйте этому шаблону: если предпринято определенное действие, то ожидается определенный результат.
  3. Определите переменные

     • Независимые переменные — это переменные, которыми манипулируют, управляют или изменяют. Независимые переменные изолированы от других факторов исследования.

     • Зависимые переменные , как следует из названия, зависят от других факторов исследования. На них влияет изменение независимой переменной .

  Примеры независимых и зависимых переменных в гипотезе:

  Пример 1
  Чем больше количество угольных электростанций в регионе (независимая переменная), тем выше загрязнение воды (зависимая переменная).

  Если вы измените независимую переменную (строительство дополнительных угольных заводов), это изменит зависимую переменную (количество загрязнения воды).

  Пример 2
  Каково влияние диеты или обычных газированных напитков (независимая переменная) на уровень сахара в крови (зависимая переменная)?

  Если вы измените независимую переменную (тип потребляемой газировки), она изменит зависимую переменную (уровень сахара в крови)

  Вы не должны игнорировать важность вышеуказанных шагов.Достоверность вашего эксперимента и его результатов основываются на надежной проверяемой гипотезе. У разработки сильной проверяемой гипотезы мало преимуществ, она заставляет нас тщательно и конкретно думать о результатах исследования. Следовательно, это позволяет нам понять значение вопроса и различные переменные, участвующие в исследовании. Кроме того, это помогает нам делать точные прогнозы на основе предыдущих исследований. Следовательно, формирование гипотезы будет иметь большое значение для исследования. Вот несколько хороших примеров проверяемых гипотез.

  Что еще более важно, для ваших научных экспериментов вам необходимо построить надежную и проверяемую исследовательскую гипотезу. Проверяемая гипотеза — это гипотеза, которая может быть доказана или опровергнута в результате экспериментов.

  Важность проверяемой гипотезы

  Чтобы разработать и провести эксперимент с использованием научного метода, вам необходимо убедиться, что ваша гипотеза поддается проверке. Чтобы считаться пригодным для тестирования, должны быть выполнены некоторые важные критерии:

  1. Должна быть возможность доказать, что гипотеза верна.
  2. Должна быть возможность доказать, что гипотеза ложна.
  3. Результаты гипотезы должны воспроизводиться.

  Без этих критериев гипотеза и результаты будут неопределенными. В результате эксперимент ничего существенного не докажет и не опровергнет.

  Каков ваш опыт построения гипотез для научных экспериментов? С какими проблемами вы столкнулись? Как вы преодолели эти трудности? Пожалуйста, поделитесь с нами своими мыслями в разделе комментариев.Вы также можете посетить наш форум вопросов и ответов, чтобы получить ответы на часто задаваемые вопросы, связанные с различными аспектами написания и публикации исследований, от нашей команды, состоящей из профильных экспертов, видных исследователей и экспертов по публикациям.

  гипотез в исследовании: определение, типы и значение!

  Что такое гипотеза?
  • Гипотеза — это логическое предсказание определенных событий без эмпирического подтверждения или свидетельств.
  • С научной точки зрения, это предварительная теория или проверяемое утверждение о взаимосвязи между двумя или более переменными, то есть независимой и зависимой переменной.
  Различные типы гипотез:

  1. Простая гипотеза:

  • Простая гипотеза также известна как сложная гипотеза.
  • В простой гипотезе указаны все параметры распределения.
  • Он предсказывает взаимосвязь между двумя переменными i.е. зависимая и независимая переменная

  2. Сложная гипотеза:

  • Сложная гипотеза исследует взаимосвязь между двумя или более независимыми переменными и двумя или более зависимыми переменными.

  3. Рабочая или исследовательская гипотеза:

  • Гипотеза исследования — это конкретное, четкое предсказание возможного результата научного исследования, основанное на конкретных факторах населения.

  4.Нулевая гипотеза:

  • Нулевая гипотеза — это общее утверждение, которое не устанавливает никакой связи между двумя переменными или двумя явлениями. Обычно это , обозначается H ₀ .

  5. Альтернативная гипотеза:

  • Альтернативная гипотеза — это утверждение, которое устанавливает некоторую статистическую значимость между двумя явлениями. Обычно это , обозначаемое H ₁ или H _A .

  6.Логическая гипотеза:

  • Логическая гипотеза — это спланированное объяснение, имеющее ограниченное количество доказательств.

  7. Статистическая гипотеза:

  • Статистическая гипотеза, иногда называемая подтверждающим анализом данных, представляет собой предположение о параметре совокупности.

  Хотя существуют разные типы гипотез, наиболее часто используемые гипотезы — это нулевая гипотеза и альтернативная гипотеза. Итак, в чем разница между нулевой гипотезой и альтернативной гипотезой? Посмотрим:

  Основные различия между нулевой гипотезой и альтернативной гипотезой:

  Нулевая гипотеза	Альтернативная гипотеза
  Нулевая гипотеза представляет собой гипотезу о том, что «нет связи», «нет связи» или «нет разницы» между двумя переменными.	Альтернативная гипотеза противоположна нулевой гипотезе, где мы можем найти некоторую статистическую важность или взаимосвязь между двумя переменными.
  В случае нулевой гипотезы исследователь пытается опровергнуть или отвергнуть гипотезу.	В альтернативной гипотезе исследователь хочет показать или доказать некоторую связь между переменными.
  Это предположение, которое определяет возможную истину для события, при котором нет эффекта.	Это предположение, описывающее альтернативную истину, где есть некоторый эффект или некоторая разница.
  Нулевая гипотеза — это утверждение, что означает отсутствие изменений , отсутствие эффекта и никаких различий между переменными.	Альтернативная гипотеза — это утверждение, что означает некоторое изменение, некоторый эффект и некоторые различия между переменными.
  Если нулевая гипотеза верна, любое расхождение между наблюдаемыми данными и гипотезой происходит только случайно.	Если альтернативная гипотеза верна, наблюдаемое расхождение между наблюдаемыми данными и нулевой гипотезой не является случайным.
  Нулевая гипотеза обозначается как H 0 .	Альтернативная гипотеза обозначается как H 1 или H A .
  Пример нулевой гипотезы: Нет связи между использованием оральных контрацептивов и раком крови H 0 : µ = 0	Пример альтернативной гипотезы: Нет связи между использованием оральных контрацептивов и раком крови H A : µ ≠ 0

  Важность гипотезы:
  • Это обеспечивает научность и достоверность всех методологий исследования.
  • Это помогает предположить вероятность неудачи и прогресса исследования.
  • Это помогает дать ссылку на основную теорию и конкретный исследовательский вопрос.
  • Это помогает в анализе данных и измерении достоверности и надежности исследования.
  • Он предоставляет основу или доказательства, подтверждающие обоснованность исследования.
  • Это помогает описать исследования в конкретных терминах, а не в теоретических терминах.
  Характеристики хорошей гипотезы:
  • Должно быть просто.
  • Должен быть конкретным.
  • Следует указать заранее.

  Ссылки и дополнительная информация:

  https://ocw.jhsph.edu/courses/StatisticalReasoning1/PDFs/2009/BiostatisticsLecture4.pdf

  Difference Between Type I and Type II Errors

  https://www.khanacademy.org/math/ap-statistics/tests-significance-ap/error-probabilities-power/a/consequences-errors-significance

  https: // stattrek.ru / hypothesis-test / hypothesis-testing.