Teste estruturado de hipótese:uma estrutura para investigação científica

Um teste estruturado de hipótese é um processo formal e organizado usado em pesquisas científicas para avaliar uma reclamação ou declaração sobre uma população. Envolve uma série de etapas projetadas para reunir sistematicamente evidências e determinar se a reivindicação é suportada ou refutada pelos dados.

Aqui está um detalhamento dos principais elementos de um teste estruturado de hipótese:

1. Formulando a hipótese:

* Hipótese nula (h0): Esta é a afirmação de nenhum efeito ou nenhuma diferença. Representa o status quo ou a suposição padrão.
* Hipótese alternativa (H1): Esta é a afirmação que contradiz a hipótese nula. Representa a crença do pesquisador ou o efeito que eles estão tentando demonstrar.

2. Selecionando o nível de significância:

* Este é o limiar usado para determinar se os resultados observados são estatisticamente significativos. Representa a probabilidade de rejeitar a hipótese nula quando é realmente verdadeira (erro do tipo I). Os níveis de significância comuns são de 0,05 (5%) e 0,01 (1%).

3. Escolhendo a estatística de teste e a distribuição de amostragem:

* Estatística de teste: Esta é uma medida calculada a partir dos dados da amostra para resumir as evidências a favor ou contra a hipótese nula. Pode ser um coeficiente de média, proporção ou correlação, dependendo da questão da pesquisa.
* Distribuição de amostragem: Essa é a distribuição de probabilidade da estatística de teste sob a suposição de que a hipótese nula é verdadeira.

4. Coletando dados e calculando a estatística de teste:

* Coleta de dados: Os dados necessários para calcular a estatística de teste são coletados através de métodos apropriados, como pesquisas, experimentos ou observações.
* Cálculo da estatística do teste: A estatística de teste é calculada a partir dos dados coletados, levando em consideração o método estatístico escolhido.

5. Determinando o valor p:

* Valor-p: Essa é a probabilidade de observar a estatística de teste obtida ou resultados mais extremos sob a suposição de que a hipótese nula é verdadeira. Quantifica a força da evidência contra a hipótese nula.

6. Tomada de decisão:

* Rejeitar H0: Se o valor p for menor que o nível de significância escolhido (por exemplo, <0,05), a hipótese nula será rejeitada, fornecendo evidências em favor da hipótese alternativa.
* falhar em rejeitar H0: Se o valor p for maior que o nível de significância, a hipótese nula não será rejeitada, indicando evidências insuficientes para apoiar a hipótese alternativa.

7. Interpretação dos resultados:

* Os resultados são interpretados no contexto da questão da pesquisa, considerando as limitações do estudo e possíveis explicações alternativas.
* Isso envolve discutir as implicações das descobertas para o campo do estudo e possíveis direções futuras para a pesquisa.

benefícios de um teste estruturado de hipótese:

* Objetividade: Ele fornece uma estrutura sistemática e objetiva para avaliar reivindicações.
* Reprodutibilidade: O processo é claro e bem definido, possibilitando para outros pesquisadores replicar o estudo.
* Validade estatística: Permite uma avaliação quantitativa das evidências e reduz o risco de tirar conclusões com base em impressões subjetivas.

Exemplo:

Imagine que um pesquisador deseja testar a alegação de que um novo medicamento melhora o tempo de recuperação do paciente. Eles formulariam a hipótese nula (H0:o medicamento não tem efeito no tempo de recuperação) e a hipótese alternativa (H1:o medicamento reduz o tempo de recuperação). Eles então coletariam dados sobre os tempos de recuperação para os pacientes que receberiam o medicamento e os pacientes que receberiam um placebo, calculariam a estatística de teste apropriada e compararia o valor p com o nível de significância escolhido. Com base nessa comparação, eles rejeitariam ou deixariam de rejeitar a hipótese nula, fornecendo evidências a favor ou contra a eficácia do novo medicamento.

Lembre -se de que um teste estruturado de hipótese é uma ferramenta poderosa em pesquisa científica, mas deve ser usada adequadamente e com um entendimento crítico de suas limitações.