가설의 구조화 된 테스트 :과학적 탐구를위한 틀
가설의 구조화 된 테스트는 형식적이고 조직화 된 과정입니다 과학 연구에서 인구에 대한 청구 또는 진술을 평가하기 위해 사용됩니다. 여기에는 체계적으로 증거를 수집하고 클레임이 데이터에 의해 뒷받침되는지 여부를 결정하기 위해 설계된 일련의 단계가 포함됩니다.
다음은 가설의 구조화 된 테스트의 주요 요소에 대한 분석입니다.
1. 가설 공식 :
* 귀무 가설 (H0) : 이것은 효과가 없거나 차이가 없다는 진술입니다. 상태 또는 기본 가정을 나타냅니다.
* 대안 가설 (H1) : 이것은 귀무 가설과 모순되는 진술입니다. 그것은 연구원의 신념이나 그들이 입증하려는 효과를 나타냅니다.
2. 유의 수준 선택 :
* 관찰 된 결과가 통계적으로 유의한지 여부를 결정하는 데 사용되는 임계 값입니다. 실제로는 사실 일 때 귀무 가설을 거부 할 확률을 나타냅니다 (유형 I 오류). 일반적인 유의 수준은 0.05 (5%) 및 0.01 (1%)입니다.
3. 테스트 통계 및 샘플링 분포 선택 :
* 테스트 통계 : 이것은 샘플 데이터에서 계산 된 측정 값입니다. 귀무 가설에 대한 증거를 요약합니다. 연구 질문에 따라 평균, 비율 또는 상관 계수 일 수 있습니다.
* 샘플링 분포 : 이것은 귀무 가설이 사실이라는 가정하에 테스트 통계의 확률 분포입니다.
4. 데이터 수집 및 테스트 통계 계산 :
* 데이터 수집 : 검사 통계를 계산하는 데 필요한 데이터는 설문 조사, 실험 또는 관찰과 같은 적절한 방법을 통해 수집됩니다.
* 테스트 통계 계산 : 테스트 통계는 선택된 통계 방법을 고려하여 수집 된 데이터로부터 계산됩니다.
5. p- 값 결정 :
* p- 값 : 이것은 귀무 가설이 사실이라는 가정하에 얻은 검사 통계 또는 더 극단적 인 결과를 관찰 할 확률입니다. 귀무 가설에 대한 증거의 강점을 정량화합니다.
6. 의사 결정 :
* 거부 h0 : p- 값이 선택된 유의 수준보다 작 으면 (예를 들어, <0.05), 귀무 가설이 거부되어 대안 가설에 유리한 증거를 제공합니다.
* H0 :를 거부하지 못합니다 p- 값이 유의 수준보다 크면 귀무 가설이 거부되지 않으므로 대체 가설을 뒷받침 할 증거가 충분하지 않음을 나타냅니다.
7. 결과 해석 :
* 결과는 연구의 한계와 잠재적 대안 설명을 고려하여 연구 질문의 맥락에서 해석됩니다.
* 여기에는 연구 분야에 대한 발견의 의미와 연구를위한 잠재적 인 미래 방향에 대해 논의하는 것이 포함됩니다.
가설의 구조적 테스트의 이점 :
* 객관성 : 클레임을 평가하기위한 체계적이고 객관적인 프레임 워크를 제공합니다.
* 재현성 : 이 과정은 명확하고 잘 정의되어 있으며 다른 연구자들이 연구를 복제 할 수 있습니다.
* 통계적 유효성 : 그것은 증거에 대한 정량적 평가를 허용하고 주관적인 인상을 기반으로 결론을 도출 할 위험을 줄입니다.
예 :
연구원이 새로운 약물이 환자 회복 시간을 향상 시킨다는 주장을 테스트하고 싶다고 상상해보십시오. 그들은 귀무 가설 (H0 :약물이 회복 시간에 영향을 미치지 않음)과 대안 가설 (H1 :약물이 회복 시간을 줄임)을 공식화 할 것입니다. 그런 다음 약물을받는 환자와 위약을받는 환자에 대한 회복 시간에 대한 데이터를 수집하고, 적절한 검사 통계를 계산하며, p- 값을 선택한 유의 수준과 비교할 것입니다. 이 비교에 근거하여, 그들은 귀무 가설을 거부하거나 거부하지 못하여 새로운 약물의 효과에 대한 증거를 제공합니다.
가설의 구조화 된 테스트는 과학 연구에서 강력한 도구이지만, 그 한계에 대한 비판적 이해와 함께 사용해야합니다.
