Поделиться Поделиться

Психологічні і статистичні гіпотези

Рівень статистичних гіпотез - це необхідний компонент перевірки психологічних гіпотез, коли дослідник претендує на визнання отриманих результатів як таких, що є достовірними і значущими і коли він готовий кількісно оцінити вірогідність помилок при прийнятті рішення відносно експериментальних фактів.

Конкретніше сутність цього рішення полягає у визначенні, чи мали місце розбіжності поміж показниками залежної змінної в різних експериментальних умовах і які з них дозволяється описати на рівні статистично значущих закономірностей. В статистичних гіпотезах вже немає твердження про каузальний характер впливу незалежної змінної на залежну. Статистичні гіпотези це гіпотези відносно кількісних значень показників, які фіксуються. Вони засновані на уявленнях про розподіл вірогідностей в деякому вибірковому просторі подій. Статистична перевірка гіпотези полягає у з'ясуванні того, наскільки ця гіпотеза відповідає наявним результатам випадкового вибору. Рівень значущості розбіжностей (р) - це вірогідність відхилення статистичної гіпотези Hо, коли вона не підтверджується. Вибір рівня значущості є певною мірою довільний, проте існує низка правил для того, щоби орієнтуватися у виборі рівня значущості. Рівень значущості пов'язаний з оцінкою кількості проведених спостережень, а також з величиною вибірки. Зазвичай вказується мінімальний його рівень, при якому дозволяється спростувати гіпотезу. З таким рівнем пов'язане встановлення мінімального експериментального ефекту, котрий буде визнаний експериментатором достатнім для формулювання судження: в експериментальних і контрольних умовах спостерігалась певна розбіжність поміж вибірковими значеннями змінних. Прийнято розрізняти формулювання нуль-гіпотези (Hо) як гіпотези відносно відсутності розбіжностей поміж середніми показниками залежної змінної в різних умовах і так званої альтернативної гіпотези (Н1) про наявність значущих розбіжностей.

Спростування нуль-гіпотези є однією з підстав для оцінки емпіричних даних як таких, що свідчать на користь прийняття висунутої в експериментальній гіпотезі вірогідності розбіжностей. Сама експериментальна гіпотеза не може вважатися доведеною і залишається відкритою для подальшої перевірки в інших дослідженнях, із застосуванням інших методичних засобів, чи на основі переформулювань гіпотетичних конструктів, які в неї входять. Проте вона може бути спростована на підставі того, що не спростованою виявилася на обраному рівні значущості розбіжностей нуль-гіпотеза. Можливе також отримання результатів, коли рівень значущості розбіжностей виявляється недостатнім для судження відносно того, чи дозволяється спростувати нуль-гіпотезу. Даний випадок розглядається як необхідність пошуку третього пояснення.


тобто можливість розглядати вплив незалежної змінної поза контекстом обраної експериментальної ситуації.

Р. Готтсданкер у своєму підручнику з експериментальної психології наводить наприклад того, як пов'язані області спростування і неспростування статистичної гіпотези з областями прийняття експериментальної чи конкуруючої гіпотези чи неприйняття жодної з них. Статистичні рішення засновані на вірогіднісних судженнях. З цим пов'язаний один із парадоксів розвитку експериментального методу: детерміністські сформульовані твердження каузальної залежності оцінюються вірогіднісно. Це, як зазначає Т. Корнілова [29], є одним із так званих парадоксів К. Поппера. Вірогіднісно оцінюється не саме співвідношення поміж змінними і не істинність психологічного пояснення, а вірогідність того, що очікувана залежність емпірично встановлена.

Таким чином, вирішальним кроком на шляху формулювання гіпотез, котрий дослідник повинен зробити до того, як почне процедуру необхідних спостережень та їх інтерпретації, є формулювання так званої нульової гіпотези, яка називається нульовою через те, що може бути зведена до нуля, тобто прийнята такою, що визнана недосяжною.

Формулювання нульової гіпотези необхідно для того, щоби визначити, чи можуть розбіжності бути віднесені у характеристиках стану суб'єктів в різних експериментальних умовах, які створив дослідник, за рахунок тих факторів, якими він довільно маніпулював, чи дані розбіжності могли виникнути випадково.

Уявимо, дослідник виявив у прикладі експериментального дослідження, в якому вивчався зв'язок фрустрації з агресією, що дійсно існували розбіжності у кількості електрошоків у випадку, коли досліджувані переживали фрустрацію, і в контрольних умовах, коли рівень фрустрації нестимулював агресивну поведінку. Проте перш ніж стверджувати, що експериментальна гіпотеза цього дослідження підтверджена, необхідно довести, що встановлені розбіжності в агресивній поведінці досліджуваних експериментальної і контрольної іруп не виникли під впливом якихось випадкових факторів. Такі фактори могли б включати, скажімо, відбір в експериментальну групу більш агресивних, активних, неспокійних досліджуваних, ніж досліджувані, які потрапили в контрольну групу. Спроби встановити можливість впливу випадкових факторів є дуже важливими, бо навіть значні розбіжності можуть виникати завдяки певним випадковостям. Для того щоби з упевненістю стверджувати наявність розбіжності у характеристиках діяльності суб'єктів в експериментальних та контрольних умовах, необхідно статистично оцінити дані розбіжності. Ми отримуємо підстави для того, щоби прийняти експериментальну гіпотезу відносно розбіжностей у показниках функціонування суб'єктів в контрольних та експериментальних умовах тільки в через те випадку, коли переконливо продемонструємо, що немає підстав вважати, що середні показники залежної змінної в експериментальній групі дорівнюють середнім показникам залежної змінної в контрольній.

Таким чином, перевірка експериментальної гіпотези є непрямою і її прийняття чи відхилення залежить від результатів перевірки нульової гіпотези, а саме гіпотези відносно того, що середні показники функціонування досліджуваних в експериментальних та контрольних умовах є рівними. Це може виглядати парадоксально, бо суперечить характеру взаємозв'язку поміж явищами, які вчений прагне продемонструвати. Незважаючи на це, щоби показати, що розбіжності поміж середніми показниками в експериментальних та контрольних умовах є дійсно значущими, потрібно спочатку довести, що вони не виникли випадково. Останнє досягається шляхом перевірки нульової гіпотези, яка стверджує, що фактор, котрий цікавить дослідника в експерименті, не справляє того ефекту, на котрий він сподівався, тобто не приводить до виникнення розбіжностей у проявах, скажімо, агресивної поведінки при різних рівнях фрустрації.

Коли нульова гіпотеза не підтвердилась, проводиться оцінка рівня значущості розбіжностей поміж середніми показниками експериментальної і контрольної груп з використанням правил математичної статистики, оскільки в процесі формулювання гіпотези ми посилалися на такі дані, як середні показники, середні помилки, розподіл розбіжностей в показниках у вибірці.

Експериментальна гіпотеза відрізняється від нульової тим, що на її підставі неможливо точно визначити, через що буде дорівнювати середня величина стандартного розподілення розбіжностей поміж показниками залежної змінної у вибірці. Експериментальна гіпотеза тільки стверджує наявність відхилення від нуля в якомусь певному напрямку. Таким чином, не існує способу безпосередньо відхилити чи підтвердити експериментальну гіпотезу без перевірки нульової гіпотези. Проте коли нульова гіпотеза відхиляється, то це свідчить на користь експериментальної гіпотези, тобто експериментальна гіпотеза перевіряється опосередковано в через те сенсі, що вона оцінюється після прямого твердження, що тест перевірки нульової гіпотези дав можливість її відхилити. Проте в науковій літературі існує традиція посилатися на перевірку саме результатів експериментальної гіпотези як в письмових підсумках про результати експерименту, так і при аналізі даних, отриманих іншими дослідниками. Це дозволяє спрощувати сам процес обміну науковою інформацією, хоча необхідно пам'ятати, що тільки нульова гіпотеза є найбільш важливою частиною логіки, яка покладена в основу експерименту. Коли експеримент не побудований у такий спосіб, що нульова гіпотеза може бути безпосередньо оцінена, він не має цінності як наукове дослідження, оскільки експериментальна і теоретична гіпотези фактично залишаться без перевірки.

Абсолютна величина розбіжностей поміж середніми, які спостерігаються, не має великого значення для прийняття чи відхилення нульової гіпотези. А що дійсно має значення, то це величина розбіжностей поміж середніми в експериментальних та контрольних умовах відносно величини стандартної помилки у відповідному розподілі розбіжностей в середніх значеннях показників в експериментальній та контрольній групах. Коли стандартна помилка є великою, тоді навіть наявність значних розбіжностей поміж середніми, які спостерігаються у вибірках, також не може з надійністю відхилити вірогідність нульової гіпотези. Коли стандартна помилка є малою по відношенню до розбіжностей поміж середніми, то нульова гіпотеза буде, скоріше за завжди, з великою вірогідністю відхилена. Невеликі значення стандартної помилки залежать частково від зусиль експериментатора, спрямованих на те, щоби звести до мінімуму розбіжності у поведінці суб'єктів, які обрані в експериментальну та контрольну групи.

Підсумовуючи, дозволяється стверджувати, що нульова гіпотеза дозволяє встановити точні пороги, виходячи за рамки яких вона може бути відхилена. Відхилення її дає можливість опосередковано прийняти експериментальну гіпотезу.

Похожие статьи