La science ne fonctionne pas en devinant. Il fonctionne sur la base de prédictions structurées. Elle repose notamment sur des hypothèses. Mais toutes les hypothèses ne sont pas égales. Pour décider quel type d’hypothèse utiliser dans votre recherche, vous devez connaître la différence entre une hypothèse nulle, une hypothèse alternative et une hypothèse de recherche.
Une hypothèse est simplement une réponse possible, objective et précise à une question scientifique. Le piège ? Doit être testable. Vous devez être capable de prouver que c’est faux ou vrai. Sans possibilité de le confirmer ou de l’infirmer, ce n’est qu’une opinion.
Les principaux types sont classés comme suit.
Hypothèse de recherche
C’est la première chose à laquelle la plupart des gens pensent. L’hypothèse de recherche (parfois appelée hypothèse de travail) est votre meilleure estimation du résultat. Il s’agit d’une description des relations attendues entre les variables.
Si vous étudiez les effets du sommeil sur la mémoire, votre hypothèse de recherche pourrait être la suivante : « Les personnes qui dorment 8 heures se souviennent de plus de faits que celles qui dorment 4 heures. »
C’est très direct. C’est spécifique. C’est ce que vous voulez trouver. Mais une science rigoureuse teste rarement cela directement sans considérer le contraire.
Hypothèse nulle
Entrez l’hypothèse nulle. Il s’agit de la partie la plus souvent mal comprise des tests statistiques. L’hypothèse nulle stipule qu’il n’y a aucune relation entre les variables.
En prenant le sommeil comme exemple, l’hypothèse nulle est qu’il n’y a aucune différence dans la rétention de mémoire entre les personnes qui dorment 8 heures et celles qui dorment 4 heures.
Pourquoi les scientifiques devraient-ils s’en soucier ? Parce que la science avance en réfutant les choses. Commencez par supposer que rien ne s’est passé. Si les données sont suffisamment solides, vous pouvez rejeter l’hypothèse nulle. Si vous ne pouvez pas le rejeter, vous dites probablement qu’il ne se passe rien d’important. Il s’agit d’une mesure de protection visant à empêcher l’apparition de motifs dans le bruit.
Hypothèse alternative
Le rejet de l’hypothèse nulle nous laisse avec une hypothèse alternative. C’est l’opposé logique du nul. Si les données ont un effet significatif, c’est une conclusion.
Dans notre étude du sommeil, si la valeur nulle est « aucune différence », l’alternative est « différence ». Ce n’est pas nécessairement directionnel (comme une hypothèse de recherche), mais simplement qu’une relation existe.
Hypothèses statistiques
Vous entendrez peut-être le terme hypothèses statistiques. C’est plus large. Il s’agit d’une affirmation concernant un paramètre de population testé. L’hypothèse nulle et l’hypothèse alternative sont deux types d’hypothèses statistiques.
Considérez-le comme un terme générique. Lorsque vous effectuez un test t ou un test du chi carré, vous testez techniquement une hypothèse statistique.
Pourquoi cette distinction est importante
Vous vous demandez peut-être pourquoi nous avons besoin de tant d’étiquettes pour des concepts similaires. La réponse réside dans la clarté.
En exprimant clairement votre hypothèse de recherche, vous savez ce que vous recherchez. Si vous énoncez clairement votre hypothèse nulle, vous savez ce que vous voulez réfuter. votre analyse de données devient un gâchis.
- Hypothèse de recherche : votre propre prédiction.
- Hypothèse nulle : Hypothèse selon laquelle il n’y a pas d’effet.
- Hypothèse alternative : la conclusion si la valeur nulle est rejetée.
Comprendre comment ils interagissent peut empêcher une science bâclée. que
La plupart des gens pensent que la recherche commence par de simples spéculations. Ce n’est pas ainsi que fonctionne la science. La recherche implique souvent plusieurs hypothèses. Ils n’existent pas séparément. ils interagissent.
Les hypothèses de travail guident les projets. C’est le moteur principal. Mais il compte sur des systèmes de sauvegarde pour prouver sa valeur. L’hypothèse nulle, l’hypothèse alternative et l’hypothèse statistique agissent comme des filtres. Ils suppriment le bruit. Ils aident à isoler les faits clés.
Décomposons ces composants. Examinons les caractéristiques de chaque type et où elles apparaissent dans les données réelles.
Hypothèse de travail : point de départ
L’hypothèse de travail (ou hypothèse de recherche) est le point de départ. Il cartographie la relation entre les variables. Ce n’est pas seulement une liste. Prédisez comment ils sont liés.
Les hypothèses peuvent être classées selon leur objectif. Est-ce descriptif ? Causer ? Corréler ? Ou comparez-vous des groupes ?
Hypothèses descriptives
Ce sont très simples. Ils décrivent l’état des choses. Ils n’expliquent pas pourquoi. Ils vous disent simplement à quoi vous attendre.
Considérez-le comme un instantané. Vous anticipez la valeur. Vous remarquerez ces fonctionnalités. Vous sautez le lien de causalité.
Exemple : « La criminalité à Caracas a augmenté de 50 % par rapport à 2019. »
Cette déclaration concerne les tendances. Il ne prétend pas que la pauvreté ou les changements politiques soient responsables de cette hausse. C’est juste que les chiffres sont en hausse.
Hypothèse causale
Ici, vous entrerez dans le vif du sujet de la science. cause et effet.
Ces hypothèses affirment qu’une variable affecte directement une autre variable. Ils peuvent être explicatifs ou prédictifs.
Hypothèses explicatives Entrez dans le vif du sujet. Ils offrent une raison pour le lien.
* Exemple : « Une consommation excessive d’alcool provoque des dommages neuronaux. »
Cela vous dira « pourquoi » les dégâts se sont produits. Cela suggère un mécanisme biologique.
Hypothèses prédictives attendons avec impatience. Ils prédisent le comportement en fonction des tendances actuelles.
* Exemple : «Le réchauffement climatique provoquera des inondations dans les prochaines années. »
Ceci est une projection. Cela suppose que la trajectoire actuelle se poursuive.
Les deux types peuvent être construits en utilisant deux chemins logiques différents : déductif ou inductif.
Les hypothèses déductives passent du général au particulier. Commençons par la théorie. Appliquons-le au cas.
* Exemple : « Tous les êtres vivants ont de l’ADN. Les bactéries sont des êtres vivants. C’est pourquoi les bactéries ont de l’ADN. »
C’est une logique linéaire. Si les prémisses sont vraies, la conclusion doit également être vraie.
L’hypothèse inductive fonctionne dans l’autre sens. Du spécifique au général. Vous observez un modèle. Vous construisez une règle.
* Exemple : Newton a vu une pomme tomber. Il a observé l’orbite de la lune. Il a remarqué la différence. L’un d’eux est tombé au sol. L’autre est resté debout. Il a induit une loi générale de la gravitation.
Il n’a pas commencé avec la loi de la gravité. Il a remarqué l’effet. Il en devina la raison. Puis il l’a testé.
Hypothèses corrélationnelles
La corrélation n’est pas la causalité. C’est la règle d’or.
Ces hypothèses mesurent le degré d’association entre les variables. Ils demandent : dans quelle mesure bougent-ils ensemble ?
L’ordre des variables n’a pas d’importance ici. Si A affecte B, alors B affecte A dans un sens corrélationnel.
La loi de la gravitation universelle d’Isaac Newton est en fait corrélationnelle dans son énoncé.
* Appareil : «Plus la masse est grande, plus la force d’attraction est grande. »
Lisez-le à l’envers : « Une plus grande force d’attraction signifie plus de masse. » La corrélation est dans les deux sens.
Ces relations peuvent être positives, négatives ou mixtes.
- Positif : “Plus l’impunité est grande, plus la criminalité est élevée.” Les deux montent ensemble.
- Négatif : “Un faible apport en graisses réduit le risque de maladie coronarienne.” L’un descend, l’autre suit.
- Mixte : « Plus l’altitude est élevée, plus la température est basse. » Relation inverse.
Hypothèse de différence de groupe
Parfois, on ne recherche pas les tendances. Vous recherchez une scission.
Ces hypothèses anticipent des différences entre les groupes. Il s’agit d’une comparaison statistique.
Il y a deux façons de l’écrire.
- Non directionnel : Vous déclarez qu’il existe une différence. Vous ne dites pas quel groupe gagne.
- Exemple : « Il existe des différences dans les taux de mortalité des hommes et des femmes. »
- Directionnel : Vous spécifiez le résultat. Vous nommez le groupe avec une valeur supérieure (ou inférieure).
- Exemple : «Les hommes ont un taux de mortalité plus élevé que les femmes. »
La deuxième version est risquée. Il s’engage sur un résultat précis. Si les données montrent que les taux sont plus élevés chez les femmes, vous vous trompez. La première version est plus sécurisée. Vous prétendez simplement qu’il existe “quelques” différences entre eux.
Hypothèse nulle (H₀)
La science est intrinsèquement sceptique. Supposons que rien ne s’est produit jusqu’à preuve du contraire.
C’est l’hypothèse nulle. Nie les relations entre les variables. C’est une déclaration négative. Contient les mots « non » ou « non ».
Le symbole est H₀.
N’accepte pas les valeurs nulles. Soit vous le rejetez, soit vous ne pouvez pas le rejeter. Le but de la plupart des recherches est d’éliminer le zéro.
Exemple : «L’IMC est “indépendant” du sexe d’une personne. »
Il s’agit de l’emplacement par défaut. Il ne semble y avoir aucun lien entre la masse musculaire et le sexe. Cette étude existe pour lutter contre ce sentiment d’ennui.
Hypothèse alternative (H₁)
Chaque hypothèse nulle a un partenaire.
Autre hypothèse. C’est l’autre côté de zéro. Cela montre que la relation existe.
Le symbole est H₁.
Si une valeur nulle signifie « aucun lien », une valeur alternative signifie « lien détecté ». Acceptez l’option ou non.
Associez-les et voyez à quel point ils se sentent excités.
H₀ : « L’IMC n’a rien à voir avec le sexe. »
H₁ : « L’IMC est différent pour les hommes et les femmes. »
Les chercheurs collectent des données. Ils font des statistiques. Si les preuves sont suffisamment solides, ils rejettent H₀. Ceux-ci gardent H1.
Cette structure binaire est la façon dont la science se corrige. Vous devez prouver une exception. Cela vous évite de supposer des modèles qui n’existent pas.
C’est un cadre serré. Certaines personnes ont froid. Certaines personnes trouvent cela libérateur. Éliminez la neutralité en forçant les décisions. Y a-t-il une différence ? oui ou non. Non, c’est peut-être le cas.
L’hypothèse de travail détermine la direction. Les hypothèses nulles et alternatives fournissent un forum. Les données sont le jury.
Lors du remplacement de mots par des nombres : hypothèses statistiques
Une hypothèse n’est pas qu’une supposition. Du moins, pas ceux qui comptent dans les données concrètes. Les hypothèses statistiques transforment ces idées vagues en symboles. Leur but est de vérifier ou de paramétrer un ou plusieurs groupes. Vous ne les utilisez pas lorsque vous envisagez d’écrire un roman. Il peut être utilisé lorsque vous souhaitez collecter de grandes quantités de données. Pourcentages. Moyenne. Toute mesure pouvant être tracée sur des graphiques.
Considérez-le comme un pont entre la question et une feuille de calcul.
Trois façons de mesurer l’inconnu
Toutes les hypothèses statistiques ne sont pas créées de la même manière. Ils appartiennent à certaines catégories en fonction de ce que vous essayez réellement de prouver.
Les hypothèses d’estimation font le gros du travail des études descriptives. Ceux-ci se concentrent sur une variable. Les chercheurs tentent d’estimer les résultats statistiques en fonction du contexte. Au lieu de comparer les choses, il est important de définir la situation actuelle. Si vous souhaitez connaître la taille moyenne d’un certain groupe, c’est l’outil parfait. Ceci est un instantané.
Hypothèses de corrélation Recherchez des associations. Ils étudient la relation entre deux ou plusieurs variables. est-ce qu’ils bougent ensemble ? L’un change-t-il quand l’autre change ? Ce n’est pas une cause et un effet. C’est une question d’association. Si les ventes de glaces et les attaques de requins augmentent en juillet, l’hypothèse serait une telle association. Que l’un mène à l’autre est une autre affaire.
La comparaison utilise les hypothèses de différences de moyennes. Ceux-ci traitent des différences de groupe. Cette analyse compare les estimations numériques entre deux groupes ou plus. Le nouveau médicament est-il plus efficace qu’un placebo ? La campagne marketing a-t-elle augmenté les ventes dans la zone A mais pas dans la zone B ? Ce type d’hypothèse recherche l’écart. La différence est la découverte.
Pourquoi Cette classification est importante
Ces distinctions peuvent sembler pédantes sur le plan académique. Ce n’est pas le cas. Ils déterminent comment les calculs sont effectués.
Si vous choisissez le mauvais type, vos données ne vous diront rien. Après avoir passé des semaines à collecter des données, vous réalisez que vous avez posé la mauvaise question statistique. L’hypothèse d’estimation nécessite des calculs différents d’un test de différences de moyennes. Les mélanger ensemble provoquera du bruit.
Le but est la clarté. Vous pouvez définir des paramètres à l’échelle de l’étude en spécifiant s’il faut estimer les valeurs, examiner les relations ou comparer les groupes. Il filtre les données non pertinentes avant même que vous commenciez à les collecter.
C’est le fondement de la rigueur scientifique. Sans ces cadres statistiques, les données ne sont qu’un fouillis. Avec eux, cela devient une preuve.
L’hypothèse n’est pas la réponse. C’est la question précise qui permet aux données de parler.
L’élément humain dans les mathématiques
Il existe une tendance à considérer les statistiques comme froides et objectives. Ce sont des outils. Mais le choix des hypothèses statistiques à retenir est très humain. Cela reflète ce que les chercheurs considèrent comme important.
Est-ce que nous nous soucions des moyennes ? Quelles sont les associations entre les facteurs ? Différence entre les groupes ?
Ces choix façonnent le récit de la recherche. Dans la recherche sur les résultats scolaires, l’hypothèse de la différence de moyennes peut être utilisée pour comparer les résultats aux tests entre les écoles. Une autre approche pourrait consister à utiliser la corrélation pour déterminer si le revenu du ménage est associé à la fréquentation. Les deux sont valables. Ce sont deux hypothèses statistiques. Mais ils racontent des histoires complètement différentes sur le même monde.
Le symbole apparaîtra. C’est au peuple de décider quels symboles sont importants.
