Was ist die Nullhypothese? (Definitionen, Beispiele und häufig gestellte Fragen) • BUOM

26. August 2021

Für Forscher und Statistiker ist es wichtig zu verstehen, was die Null- und Alternativhypothese ist und wie sie funktioniert. Null- und Alternativhypothesen sind wichtige statistische Konzepte, die Wissenschaftlern dabei helfen, Forschungsprojekte zu entwerfen und Variablen zu testen, um Forschungsfragen zu beantworten. Das Erlernen der Nullhypothese und ihrer Verwendung in Verbindung mit der Alternativhypothese kann Ihnen helfen, diese Begriffe zu verstehen und sie effektiv in Ihrer Forschung zu verwenden. In diesem Artikel definieren wir die Null- und Alternativhypothese, erklären, wie sie zusammenarbeiten, und stellen Beispiele bereit, die Ihnen helfen, zu verstehen, wie Sie sie in Ihrer Forschung anwenden können.

Was ist die Nullhypothese?

Eine Nullhypothese ist ein Konzept in der Statistik, das die Möglichkeit darstellt, dass zwei oder mehr Variablen keine statistisch signifikante Beziehung oder Korrelation zueinander haben. Wenn ein Wissenschaftler eine Studie oder ein Experiment vorschlägt, prüft er die Möglichkeit eines Zusammenhangs zwischen den von ihm gewählten Variablen. Wenn der Forscher eine statistisch signifikante Korrelation zwischen seinen Variablen findet, lehnt er die Nullhypothese ab und kommt zu dem Schluss, dass zwischen den getesteten Konstrukten ein signifikanter Zusammenhang besteht. Beispielsweise könnte ein Forscher davon ausgehen, dass im Sommer ein positiver Zusammenhang zwischen der Temperatur und dem Eiskonsum besteht.

Sie entwerfen eine Studie, um herauszufinden, ob Menschen an heißeren Tagen mehr Eis essen, und stellen eine Hypothese auf, die das vorhergesagte Ergebnis beschreibt. Während der Studie sammeln sie Daten zur Lufttemperatur und zur Menge an Eis, die Menschen täglich essen. Sie werten diese Daten aus, um festzustellen, ob die Anzahl der Menschen, die an heißeren Tagen Eis essen, ausreicht, um eine statistische Korrelation herzustellen. Wenn ja, lehnen sie die Nullhypothese ab, dass es keinen statistisch signifikanten Zusammenhang zwischen Eiscremekonsum und Lufttemperatur gibt, und unterstützen ihre Hypothese, dass es einen Zusammenhang gibt.

Was ist eine Alternativhypothese?

Die Alternativhypothese ist die Umkehrung der Nullhypothese, das heißt, die Alternativhypothese stellt die Möglichkeit einer Korrelation zwischen zwei oder mehr Variablen in einer Studie oder einem Experiment dar. Forscher versuchen, eine Alternativhypothese zu beweisen, indem sie die Nullhypothese widerlegen. Wenn ein Wissenschaftler eine statistisch signifikante Korrelation zwischen seinen Variablen entdeckt, unterstützt er die Alternativhypothese und lehnt die Nullhypothese ab, da er genügend Daten gesammelt hat, um eine statistisch signifikante Beziehung zwischen den Variablen aufzuzeigen.

Als ein Wissenschaftler beispielsweise den Zusammenhang zwischen Eiskonsum und Lufttemperatur untersuchte, schlug er vor, dass Menschen mehr Eis essen, wenn die Lufttemperatur wärmer ist. Die Alternativhypothese besagt, dass es einen positiven Zusammenhang zwischen Lufttemperatur und Eiscremekonsum gibt, und die Nullhypothese besagt, dass zwischen den Variablen kein Zusammenhang besteht. Durch den Nachweis dieser Beziehung weist der Wissenschaftler die Nullhypothese zurück und testet die Alternativhypothese.

Was ist die Nullhypothese im Vergleich zur Alternativhypothese?

Die Null- und Alternativhypothese arbeiten zusammen, um ein Modell zu erstellen, um zu bestimmen, ob eine statistisch signifikante Beziehung zwischen Variablen besteht. Hier sind einige wichtige Vergleiche zwischen diesen beiden Hypothesen:

Ziel

Der Hauptzweck dieser Hypothesen besteht darin, einen Rahmen bereitzustellen, in dem der Forscher eine alternative Hypothese entweder bestätigen oder widerlegen kann. Das Testen von Hypothesen ermöglicht es einem Wissenschaftler, wichtige wissenschaftliche Fragen zu beantworten und Theorien in seinem Fachgebiet voranzutreiben. Das Stellen und Testen von Forschungsfragen fördert die Entwicklung neuen Wissens zu einem Thema auf der Grundlage der Ergebnisse früherer Forschung. Während der Zweck der Alternativhypothese darin besteht, eine statistisch signifikante Korrelation zwischen Variablen zu testen, besteht der Zweck der Nullhypothese darin, festzustellen, dass keine Korrelation besteht.

Ein Prinzip

Das Prinzip der Nullhypothese besteht darin, ein statistisches Modell zu erstellen, in dem ein Forscher Daten sammeln und verarbeiten kann, um festzustellen, ob eine plausible Korrelation zwischen Variablen besteht. Nach dem Sammeln der Daten wählt der Forscher ein statistisches Tool aus, um die Zahlen zu ermitteln. Welches Tool zur Verarbeitung der Daten verwendet wird, hängt von der Art der Daten, der Menge und der Art und Weise ab, wie der Forscher die Beziehungen zwischen Datensätzen interpretieren möchte. Basierend auf diesen Berechnungen bestimmt der Forscher, ob die Daten die Null bestätigen oder widerlegen. Diese Berechnungen können auch Aufschluss über die Stärke der Korrelation zwischen Daten geben.

Dieses Prinzip funktioniert ähnlich für die Alternativhypothese. Die Alternativhypothese strukturiert auch das statistische Modell, indem sie eine Aussage zum Vergleich mit der Null liefert. Anhand der Ergebnisse von Datentests bestimmt der Forscher, ob die Korrelation zwischen Variablen statistisch signifikant ist. Wenn ja, bestätigen sie die Alternativhypothese und verwerfen die Nullhypothese.

Prüfen und ablehnen

Diese Hypothesen wirken in einem System von Gegensätzen zusammen, das heißt, der Forscher kann nur die eine oder andere testen. Forscher lehnen die Nullhypothese ab, wenn die Ergebnisse ihrer Datenverarbeitungsmethode darauf hinweisen, dass eine statistisch signifikante Korrelation zwischen Variablen besteht. Statistische Signifikanz bedeutet, dass die Daten nicht zufällig generiert wurden. Um festzustellen, ob die Ergebnisse statistisch signifikant sind, verarbeitet der Forscher die Daten und berechnet, ob die resultierende Korrelation stark genug ist, um eine echte, konsistente Beziehung zwischen Datensätzen aufzuzeigen. Wenn diese Ergebnisse signifikant sind, bestätigt der Forscher seine Alternativhypothese und verwirft die Nullhypothese.

Beispielsweise könnte ein Psychologe, der den Zusammenhang zwischen sozialem Engagement und wahrgenommenem Glück untersucht, feststellen, dass die Wahrscheinlichkeit, dass seine Daten als signifikant angesehen werden, bei bis zu 5 % liegt. Sie sammeln ihre Daten, lassen sie durch ein statistisches Tool laufen und stellen fest, dass die Wahrscheinlichkeit, dass die Korrelation zwischen den Variablen auf Zufall beruht, bei 4 % liegt. Da dieser Wert weniger als 5 % beträgt, bestätigt der Forscher, dass die Ergebnisse statistisch signifikant sind, was bedeutet, dass eine echte Korrelation zwischen den Variablen besteht und er die Nullhypothese ablehnen kann.

Unterschiede zwischen Null- und Alternativhypothesen

Hier sind einige wesentliche Unterschiede zwischen diesen Hypothesen:

• Definition: Per Definition besagt die Nullhypothese, dass zwischen den Studienvariablen kein signifikanter Zusammenhang besteht. Eine Alternativhypothese ist eine Aussage, die besagt, dass eine Beziehung zwischen Variablen besteht.

• Aussage: Statistisch gesehen besagt die Nullhypothese, dass jede scheinbare Korrelation zwischen Variablen das Ergebnis des Zufalls ist. Die Alternativhypothese besagt, dass es einen Ursache-Wirkungs-Zusammenhang zwischen Variablen gibt, der nicht auf Zufall beruht.

• Beweis: Forscher versuchen, durch ihre Forschung die Nullhypothese zu widerlegen, indem sie eine Alternativhypothese beweisen.

• Statistische Signifikanz: Ein statistisch signifikantes Ergebnis stützt die Alternativhypothese, während ein nicht signifikantes Ergebnis die Nullhypothese stützt.

• Bedeutung: Beide Hypothesen sind wichtig. Das Testen von Nullhypothesen unterstützt bestehende Theorien und bestätigt die Kontinuität zwischen Studien, während das Testen alternativer Hypothesen zu neuen Theorien oder neuen Wegen zum Verständnis etablierter Theorien führen kann.

Beispiele für Hypothesen in der Forschung

Hier sind zwei Beispielforschungsszenarien mit jeweils einer Null- und Alternativhypothese:

Beispiel 1

Ein Sozialpsychologe entwirft eine Studie, um zu verstehen, wie wahrgenommene Autorität mit dem Grad der stimmlichen Anpassung zwischen den Gesprächspartnern korreliert. Sie weisen zwei Teilnehmern nach dem Zufallsprinzip Rollen zu: Ein Teilnehmer erhält die Rolle der Autorität, der andere die Rolle der Nicht-Autorität. Die Teilnehmer arbeiten gemeinsam an der Lösung eines Problems. Während das Paar an der Lösung des Problems arbeitet, zeichnet der Forscher das Gespräch auf, um zu analysieren, inwieweit der nicht autoritäre Teilnehmer seine Stimmsignale ändert, um dem autoritären Teilnehmer entgegenzukommen. Der Forscher geht davon aus, dass der nicht autoritäre Teilnehmer seine Stimmsignale stärker ändert als der autoritäre Teilnehmer.

In diesem Beispiel besagt die Alternativhypothese, dass es einen Zusammenhang zwischen wahrgenommener Autorität und stimmlicher Akkommodation gibt. Die Nullhypothese besagt, dass zwischen diesen Variablen keine Korrelation besteht. Der Forscher analysiert die Daten, um festzustellen, ob eine Korrelation zwischen den Variablen besteht. Wenn ja, bewerten sie die Korrelation, um zu entscheiden, ob sie statistisch signifikant ist. Wenn die Ergebnisse in einem Ausmaß korrelieren, das statistische Signifikanz zeigt, lehnt der Forscher die Nullhypothese ab und testet die Alternativhypothese.

Beispiel 2

Ein medizinischer Forscher plant eine klinische Studie, um die Wirksamkeit eines neuen Medikaments zur Behandlung chronischer Migräne zu bestimmen. Sie entwerfen eine Studie, bei der die Hälfte der Teilnehmer ein Placebo oder eine gefälschte Pille und die andere Hälfte ein Prüfpräparat erhält. Jede Woche trifft sich ein Forscher mit den Teilnehmern, führt eine körperliche Untersuchung durch und bittet sie, ihre Migränesymptome selbst zu melden. Der Forscher geht davon aus, dass Teilnehmer, die das Studienmedikament einnehmen, weniger Migränesymptome berichten als die Placebogruppe.

In diesem Beispiel besagt die Alternativhypothese, dass ein Zusammenhang zwischen der Einnahme des Studienmedikaments und einer Verringerung der Migränesymptome besteht. Die Nullhypothese besagt, dass es keinen Zusammenhang zwischen der Einnahme des Studienmedikaments und einer Verringerung der Migränesymptome gibt. Der Forscher analysiert die von beiden Teilnehmergruppen erhaltenen Daten und vergleicht die Ergebnisse. Wenn die Studienmedikamentengruppe im Vergleich zur Placebogruppe eine statistisch signifikante Verbesserung ihrer Symptome meldet, testet der Forscher die Alternative und verwirft die Nullhypothese.