Kết nối

Giả thuyết không

80 lượt xem 
 Cập nhật lần cuối: 17/11/2023 lúc 20:17:48

Trong nghiên cứu khoa học, giả thuyết không (thường được ký hiệu là `H_{0}`, tiếng Anh: null hypothesis) là tuyên bố rằng không có mối quan hệ nào tồn tại giữa hai bộ dữ liệu hoặc biến số được phân tích [1]. Giả thuyết không cho rằng bất kỳ sự khác biệt nào được quan sát thực nghiệm là do sự ngẫu nhiên mà thôi, và không có một mối quan hệ nguyên nhân tồn tại, do đó được gọi là “null” (rỗng, không có gì). Ngoài giả thuyết không, còn có giả thuyết thay thế (alternative hypothesis) được phát triển, tuyên bố rằng có một mối quan hệ tồn tại giữa hai biến số [2]. Do đó, giả thuyết thay thế còn được gọi là giả thuyết nghịch hoặc giả thuyết đảo [3], do nó tính chất ngược lại với giả thuyết không.

Khi một nghiên cứu được thực hiện, dữ liệu thu thập được và phân tích để xem liệu có bằng chứng đủ để bác bỏ giả thuyết không hay không. Nếu có đủ bằng chứng, chúng ta có thể từ chối giả thuyết không và chấp nhận một giả thuyết thay thế, đề xuất rằng có một hiệu ứng hay sự khác biệt đáng kể.

Các ví dụ sử dụng giả thuyết không

Ví dụ 1: Phương pháp điều trị mới và phương pháp hiện tại

Ví dụ, nếu bạn đang nghiên cứu về một phương pháp điều trị mới và giả thuyết không của bạn là “phương pháp này không có hiệu quả khác biệt so với phương pháp hiện tại,” thì giả thuyết thay thế có thể là “phương pháp này có hiệu quả khác biệt so với phương pháp hiện tại.” Dữ liệu thu thập được sẽ được sử dụng để kiểm định xem có đủ chứng cứ để bác bỏ giả thuyết không hay không.

Ví dụ 2: Khác biệt giữa thời gian phản ứng online và offline của người chơi

Giả sử bạn muốn kiểm định xem có sự khác biệt về thời gian phản ứng giữa hai nhóm người chơi game: nhóm chơi game trực tuyến và nhóm chơi game offline. Bạn đo lường thời gian phản ứng (đơn vị là giây) của từng người chơi và muốn biết liệu có sự chứng cứ đủ để kết luận rằng có sự khác biệt giữa hai nhóm hay không.

Giả thuyết không:
`H_0 : μ_{online} = μ_{offline}`

Trong đó:

  • `H_0`: Giả thuyết không, tuyên bố rằng không có sự khác biệt về thời gian phản ứng trung bình giữa nhóm chơi game trực tuyến (`μ_{online}`) và nhóm chơi game offline (`μ_{offline}`).

Trong ví dụ này, giả thuyết không nói rằng bất kỳ sự khác biệt nào bạn quan sát được giữa hai nhóm là do sự ngẫu nhiên, chứ không phải do có một ảnh hưởng thực tế hay mối quan hệ nguyên nhân. Để chứng minh điều ngược lại (rằng có sự khác biệt thực sự giữa hai nhóm người chơi), bạn cần thu thập dữ liệu và thực hiện phân tích thống kê để kiểm tra giả thuyết không.

Mục tiêu của bài kiểm tra giả thuyết không

Mục tiêu chính của bài kiểm tra giả thuyết không (null hypothesis testing) là đưa ra quyết định liệu có đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết không hay không. Quyết định này thường được dựa trên phân tích thống kê của dữ liệu thu thập được từ nghiên cứu hay thử nghiệm. Một số mục tiêu cụ thể của bài kiểm tra giả thuyết không:

  • Kiểm tra Sự Khác Biệt: Xác định xem có sự khác biệt ý nghĩa nào đó giữa các nhóm hay điều kiện nghiên cứu không. Điều này giúp nghiên cứu có thể kết luận về ảnh hưởng của biến độc lập đến biến phụ thuộc.
  • Quyết Định Về Hiệu Quả Của Một Phương Pháp: Trong lĩnh vực y học và các ngành liên quan, bài kiểm tra giả thuyết không thường được sử dụng để đánh giá hiệu quả của một liệu pháp mới so với một liệu pháp hiện tại hoặc placebo.
  • Hỗ Trợ Quyết Định Chuẩn Mực: Đôi khi, bài kiểm tra giả thuyết không giúp xác định xem liệu có đủ chứng cứ để chấp nhận hay bác bỏ một giả thuyết nào đó, cũng như làm nền cho quyết định chính trị, kinh doanh, hay xã hội.
  • Kiểm Tra Tác Động Của Biến: Xác định tác động của một biến độc lập đến một biến phụ thuộc, đặc biệt là khi nghiên cứu có tính chất thực nghiệm.
  • Cung Cấp Cơ Sở Cho Ra Quyết Định Thống Nhất: Trong ngữ cảnh quyết định chính trị hay quản lý, kết quả của bài kiểm tra giả thuyết không có thể cung cấp cơ sở cho việc đưa ra quyết định thống nhất, dựa trên chứng cứ thống kê.

Đối với bài kiểm tra giả thuyết không, quan trọng là hiểu rõ về mức độ đáng kể (significance level), chọn mô hình thống kê phù hợp, và đảm bảo rằng phương pháp kiểm tra được thực hiện đúng cách để tránh kết luận sai lầm.

Tham khảo

  1. Greenwald, A. G. (1975). Consequences of prejudice against the null hypothesis. Psychological bulletin, 82(1), 1.
  2. Null and Alternative Hypotheses. https://www.ncl.ac.uk/webtemplate/ask-assets/external/maths-resources/statistics/hypothesis-testing/null-and-alternative-hypotheses.html. Ngày truy cập: 11 tháng 11 năm 2023.
  3. Tuấn, N. V. GIỚI THIỆU PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH BAYES Phần 2: Diễn giải kết quả nghiên cứu.
Trích dẫn bài viết
  • APA:
    Dammio. (2023). Giả thuyết không. https://www.dammio.com/2023/11/11/gia-thuyet-khong.
  • BibTeX:
    @misc{dammio,
    author = {Dammio},
    title = {Giả thuyết không},
    year = {2023},
    url = {https://www.dammio.com/2023/11/11/gia-thuyet-khong},
    urldate = {2025-02-02}
    }
Thẻ: ,
Theo dõi
Thông báo của
guest
0 Góp ý
Phản hồi nội tuyến
Xem tất cả bình luận
0
Rất thích suy nghĩ của bạn, hãy bình luận.x