Hipóteses de pesquisa: nulas e alternativas?

Os cientistas começam suas pesquisas com a hipótese de que existe algum tipo de relação entre variáveis. Veja nosso blog para detalhes: (https://www.assessoriaciencia.com/post/2019/03/11/passo-a-passo-da-construção-da-hipótese-de-pesquisa).

A hipótese nula (H0) afirma que não existe tal relação entre as variáveis. A hipótese nula pode parecer desinteressante, mas é um aspecto muito importante da pesquisa. Neste artigo, discutimos o que é uma hipótese nula, como utilizá-la e por que você deve usá-la para compreender suas análises estatísticas.

Qual é a hipótese nula?

A hipótese nula pode ser testada usando análise estatística e geralmente é escrita como H0. Os pesquisadores usam um teste de significância para determinar a probabilidade de que os resultados que apóiam o H0 não sejam ao acaso. E aqui cuidado para não confundir as hipóteses com os objetivos do seu trabalho de pesquisa (https://www.assessoriaciencia.com/post/objetivos-e-hipóteses)

A hipótese nula não é a mesma coisa que uma hipótese alternativa (Ha). Uma hipótese alternativa afirma que existe uma relação entre duas variáveis, enquanto H0 postula o oposto. Vamos considerar o seguinte exemplo:

Um pesquisador quer descobrir a relação entre frequência de exercícios e apetite. Ele pergunta:

P: O aumento da frequência de exercícios leva ao aumento do apetite?

Ha (hipótese alternativa): o aumento da frequência de exercícios leva ao aumento do apetite.

já a H0 assume que não há relação entre as duas variáveis: O aumento da frequência do exercícios não leva ao aumento do apetite.

Vejamos outro exemplo de como declarar a hipótese nula:

P: O sono insuficiente leva a um risco aumentado de ataque cardíaco entre homens acima de 50 anos?

H0: A quantidade de homens com sono insuficiente acima dos 50 anos de idade não aumenta o risco de ataque cardíaco.

Ha: A quantidade de homens com sono insuficiente acima dos 50 anos de idade leva ao aumenta do risco de ataque cardíaco.

Por que a hipótese nula é importante?

Se a H0 for falso, e também a alternativa, ainda podemos considerar uma terceira hipótese. Talvez dormir insuficientemente diminua o risco de um ataque cardíaco entre homens acima de 50 anos. Como testamos a H0, temos mais informações que não teríamos se a tivéssemos negligenciado.

Eu realmente preciso testá-la?

O maior problema com a hipótese nula é que muitos cientistas vêem que aceitá-la é um fracasso do experimento. Eles consideram que não provaram nada de valor. No entanto, como aprendemos com a crise de replicação, os resultados negativos são tão importantes quanto os positivos. Embora possam parecer menos atraentes para os editores de revistas, eles podem mostrar à comunidade científica informações importantes sobre correlações que existem ou não. Dessa forma, eles podem impulsionar a ciência e impedir o desperdício de recursos.

* Vamos lutar para convencer os editores de revistas que resultados negativos são tão valiosos para o avanço da ciência quanto os positivos!

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