仮説の構造化されたテスト：科学的調査のフレームワーク
仮説の構造化されたテストは、形式的で組織化されたプロセスです 科学研究で使用されて、人口に関する請求または声明を評価します。これには、証拠を体系的に収集し、クレームがサポートされているか、データによって反論されているかを判断するように設計された一連の手順が含まれます。
仮説の構造化されたテストの重要な要素の内訳は次のとおりです。
1。仮説の定式化：
* 帰無仮説（H0）： これは、効果のない、または違いのない声明です。現状またはデフォルトの仮定を表します。
* 代替仮説（H1）： これは、帰無仮説と矛盾する声明です。それは、研究者の信念または彼らが実証しようとしている効果を表しています。
2。有意水準の選択：
*これは、観察された結果が統計的に有意であるかどうかを判断するために使用されるしきい値です。これは、実際に真である場合に帰無仮説を拒否する確率を表しています（タイプIエラー）。一般的な有意水準は0.05（5％）および0.01（1％）です。
3。テスト統計の選択とサンプリング分布：
* テスト統計： これは、サンプルデータから計算された尺度であり、帰無仮説の証拠を要約します。それは、研究の質問に応じて、平均、割合、または相関係数にすることができます。
* サンプリング分布： これは、帰無仮説が真であるという仮定に基づくテスト統計の確率分布です。
4。データの収集とテスト統計の計算：
* データ収集： テスト統計を計算するために必要なデータは、調査、実験、観察などの適切な方法を通じて収集されます。
* 統計計算をテスト： テスト統計は、選択した統計法を考慮して、収集されたデータから計算されます。
5。 p値の決定：
* p値： これは、帰無仮説が真であるという仮定の下で、得られたテスト統計またはより極端な結果を観察する確率です。帰無仮説に対する証拠の強さを定量化します。
6。意思決定：
* H0：を拒否します p値が選択された有意水準（例：<0.05）よりも少ない場合、帰無仮説は拒否され、代替仮説を支持する証拠を提供します。
* H0：を拒否しません p値が有意水準よりも大きい場合、帰無仮説は拒否されず、代替仮説を裏付ける証拠が不十分であることを示しています。
7。結果の解釈：
*結果は、研究の限界と潜在的な代替説明を考慮して、研究の質問の文脈で解釈されます。
*これには、研究分野の調査結果の意味と、研究の潜在的な将来の方向性について議論することが含まれます。
仮説の構造化されたテストの利点：
* 客観性： クレームを評価するための体系的で客観的なフレームワークを提供します。
* 再現性： このプロセスは明確で明確に定義されているため、他の研究者が研究を再現できるようになります。
* 統計的妥当性： これは、証拠の定量的評価を可能にし、主観的な印象に基づいて結論を引き出すリスクを軽減します。
例：
研究者が、新薬が患者の回復時間を改善するという主張をテストしたいと考えていると想像してください。それらは、帰無仮説（H0：薬物は回復時間に影響を与えない）と代替仮説（H1：薬物が回復時間を短縮する）を策定します。その後、薬物を投与された患者とプラセボを投与された患者の回復時間に関するデータを収集し、適切なテスト統計を計算し、P値を選択した有意水準と比較します。この比較に基づいて、彼らは帰無仮説を拒否または拒否しないかのいずれかで、新薬の有効性の証拠を提供します。
覚えておいてください
