Null Hypothesis (สมมติฐานหลัก) คืออะไร? ใช้เมื่อไหร่? [อธิบายแบบเข้าใจง่าย]

Null Hypothesis (สมมติฐานหลัก) เป็นรากฐานสำคัญของการทดสอบทางสถิติและการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ การเข้าใจว่ามันคือ อะไร วิธีการกำหนดสูตร และใช้เมื่อไหร่ เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับทุกคนที่ทำการทดสอบสมมติฐาน การวิจัยเชิงทดลอง หรือการวิเคราะห์ทางสถิติ

คู่มือนี้อธิบาย Null Hypothesis อย่างชัดเจน ครอบคลุมคำจำกัดความ วัตถุประสงค์ การกำหนดสูตรที่ถูกต้อง การแปลผล และการประยุกต์ใช้ในทางปฏิบัติในการวิจัย

Null Hypothesis คืออะไร? คำจำกัดความ

Null Hypothesis คือข้อความที่สันนิษฐานว่าไม่มีความสัมพันธ์ ไม่มีความแตกต่าง หรือไม่มีผลกระทบระหว่างตัวแปรในประชากร มันแสดงถึงตำแหน่งเริ่มต้นที่ว่าความแตกต่างที่สังเกตได้ในข้อมูลตัวอย่างเกิดจากโอกาสมากกว่าผลกระทบที่แท้จริง

คำจำกัดความอย่างเป็นทางการ: Null Hypothesis ($H_0$) คือข้อความที่สามารถทดสอบได้ซึ่งเสนอว่าพารามิเตอร์ของประชากรเท่ากับค่าที่กำหนด หรือว่าพารามิเตอร์ของประชากรสองตัวขึ้นไปมีค่าเท่ากัน

กล่าวอย่างง่าย: Null Hypothesis สันนิษฐานว่าไม่มีสิ่งที่น่าสนใจเกิดขึ้น มันอ้างว่ารูปแบบใดๆ ที่คุณสังเกตเห็นในข้อมูลของคุณเป็นเพียงความแปรผันแบบสุ่ม ไม่ใช่ผลกระทบที่แท้จริง

ตัวอย่างเช่น:

• วิธีการสอนใหม่ ไม่มีผลกระทบ ต่อคะแนนสอบของนักเรียน
• ไม่มีความสัมพันธ์ ระหว่างการออกกำลังกายและความดันโลหิต
• สองกลุ่ม ไม่มีความแตกต่าง ในรายได้เฉลี่ย

Null Hypothesis ให้สมมติฐานพื้นฐานที่นักวิจัยทดสอบกับหลักฐานเชิงประจักษ์ แทนที่จะพยายามพิสูจน์ว่าสิ่งใดสิ่งหนึ่งมีอยู่จริง การทดสอบทางสถิติจะประเมินว่าข้อมูลให้หลักฐานเพียงพอที่จะปฏิเสธสมมติฐานของ "ไม่มีผลกระทบ" นี้หรือไม่

สัญลักษณ์และสัญกรณ์ของ Null Hypothesis

Null Hypothesis แสดงด้วยสัญลักษณ์ $H_0$ (อ่านว่า "H-naught" หรือ "H-zero")

รูปแบบสัญกรณ์มาตรฐาน:

โดยที่:

• $H_0$ = Null Hypothesis
• $\mu$ = พารามิเตอร์ของประชากร (เช่น ค่าเฉลี่ย สัดส่วน หรือความแตกต่าง)
• $\mu_0$ = ค่าที่ตั้งสมมติฐานไว้

ตัวอย่างสัญกรณ์ทั่วไป:

การทดสอบค่าเฉลี่ยเดียว:

หมายความว่าค่าเฉลี่ยของประชากรเท่ากับ 100

การทดสอบความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยสองค่า:

หมายความว่าค่าเฉลี่ยของประชากรสองค่ามีค่าเท่ากัน (ไม่มีความแตกต่าง)

การทดสอบสัดส่วน:

หมายความว่าสัดส่วนของประชากรเท่ากับ 0.5

การทดสอบความสัมพันธ์:

หมายความว่าไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัวในประชากร

วัตถุประสงค์ของ Null Hypothesis

Null Hypothesis มีหน้าที่สำคัญหลายประการในการวิจัยทางวิทยาศาสตร์และการวิเคราะห์ทางสถิติ:

1. ให้จุดเริ่มต้นที่เป็นกลาง

Null Hypothesis กำหนดสมมติฐานเริ่มต้นที่สามารถทดสอบได้อย่างเป็นกลาง แทนที่จะพยายามพิสูจน์สิ่งที่คุณเชื่อว่าเป็นจริง (ซึ่งนำไปสู่อคติ) คุณทดสอบว่าข้อมูลให้หลักฐานที่ขัดต่อสมมติฐานของไม่มีผลกระทบหรือไม่

2. ทำให้เกิดการทดสอบทางสถิติ

การทดสอบสมมติฐานต้องการข้อความที่ชัดเจนในการประเมิน Null Hypothesis ให้ข้อความที่สามารถทดสอบได้นี้โดยระบุค่าพารามิเตอร์ที่แน่นอนหรือความสัมพันธ์

3. ควบคุม Type I Error

โดยการกำหนด Null Hypothesis เป็นตำแหน่งเริ่มต้น การทดสอบทางสถิติควบคุมความน่าจะเป็นของ false positives (การปฏิเสธ Null Hypothesis ที่เป็นจริง) การป้องกันการอ้างผลกระทบที่ไม่มีอยู่จริงนี้เป็นรากฐานของความเข้มงวดทางวิทยาศาสตร์

4. อำนวยความสะดวกในการตัดสินใจ

Null Hypothesis สร้างกรอบสำหรับการตัดสินใจที่เป็นกลางตามหลักฐานมากกว่าสัญชาตญาณ นักวิจัยจะปฏิเสธ $H_0$ เมื่อหลักฐานแข็งแกร่งพอ หรือล้มเหลวในการปฏิเสธเมื่อหลักฐานไม่เพียงพอ

5. ส่งเสริมความสงสัยทางวิทยาศาสตร์

การต้องการหลักฐานเพื่อปฏิเสธ Null Hypothesis สะท้อนถึงความสงสัยทางวิทยาศาสตร์ การอ้างที่พิเศษต้องการหลักฐานที่พิเศษ และ Null Hypothesis ทำให้นักวิจัยต้องบรรลุมาตรฐานนี้

วิธีเขียน Null Hypothesis

การเขียน Null Hypothesis เป็นไปตามกระบวนการที่เป็นระบบเพื่อให้แน่ใจว่ามีความชัดเจนและสามารถทดสอบได้

ขั้นตอนที่ 1: ระบุคำถามการวิจัยของคุณ

เริ่มต้นด้วยสิ่งที่คุณต้องการสืบสวน

ตัวอย่าง: "ยาใหม่ช่วยลดความดันโลหิตหรือไม่?"

ขั้นตอนที่ 2: ระบุตัวแปร

กำหนดตัวแปรอิสระและตัวแปรตามของคุณ

ตัวอย่าง:

• ตัวแปรอิสระ: ยา (ใหม่เทียบกับยาหลอก)
• ตัวแปรตาม: ความดันโลหิต

ขั้นตอนที่ 3: ระบุไม่มีผลกระทบหรือไม่มีความแตกต่าง

กำหนด Null Hypothesis ของคุณโดยระบุว่าไม่มีความสัมพันธ์ ความแตกต่าง หรือผลกระทบ

ตัวอย่าง: "ยาใหม่ไม่มีผลกระทบต่อความดันโลหิตเมื่อเทียบกับยาหลอก"

ขั้นตอนที่ 4: ใช้ภาษาทางสถิติที่แม่นยำ

แสดง Null Hypothesis ของคุณโดยใช้พารามิเตอร์ของประชากรและคำศัพท์ที่แม่นยำ

ตัวอย่าง: "ค่าเฉลี่ยความดันโลหิตของผู้ป่วยที่ใช้ยาใหม่เท่ากับค่าเฉลี่ยความดันโลหิตของผู้ป่วยที่ใช้ยาหลอก"

ในสัญลักษณ์: $H_0: \mu_{medication} = \mu_{placebo}$

เทมเพลตทั่วไปสำหรับ Null Hypotheses

ไม่มีความแตกต่างระหว่างกลุ่ม:

• "ไม่มีความแตกต่างใน [ตัวแปรผลลัพธ์] ระหว่าง [กลุ่ม A] และ [กลุ่ม B]"
• ตัวอย่าง: "ไม่มีความแตกต่างในคะแนนสอบระหว่างนักเรียนที่ใช้การเรียนออนไลน์และการเรียนแบบดั้งเดิมในห้องเรียน"

ไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร:

• "ไม่มีความสัมพันธ์ระหว่าง [ตัวแปร X] และ [ตัวแปร Y]"
• ตัวอย่าง: "ไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างเวลาเรียนและผลการสอบ"

ไม่มีผลกระทบของการรักษา:

• "ไม่มีผลกระทบของ [การรักษา/การแทรกแซง] ต่อ [ผลลัพธ์]"
• ตัวอย่าง: "ไม่มีผลกระทบของการฝึก mindfulness ต่อระดับความเครียด"

พารามิเตอร์เท่ากับค่าที่กำหนด:

• "[พารามิเตอร์ของประชากร] เท่ากับ [ค่าที่กำหนด]"
• ตัวอย่าง: "ส่วนสูงเฉลี่ยของผู้ชายผู้ใหญ่ในประชากรเท่ากับ 175 ซม."

Null Hypothesis เทียบกับ Alternative Hypothesis

Null Hypothesis ($H_0$) และ Alternative Hypothesis ($H_1$ หรือ $H_a$) เป็นข้อความที่เสริมกันซึ่งครอบคลุมความเป็นไปได้ทั้งหมด

ความแตกต่างหลัก

ตัวอย่างคู่

คำถามการวิจัย: การออกกำลังกายช่วยเพิ่มความจำหรือไม่?

• $H_0$: การออกกำลังกายไม่มีผลกระทบต่อคะแนนความจำ ($\mu_{exercise} = \mu_{no\ exercise}$)
• $H_1$: การออกกำลังกายช่วยเพิ่มคะแนนความจำ ($\mu_{exercise} \gt \mu_{no\ exercise}$)

คำถามการวิจัย: มีความสัมพันธ์ระหว่างการนอนหลับและประสิทธิภาพการทำงานหรือไม่?

• $H_0$: ไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างระยะเวลาการนอนหลับและประสิทธิภาพการทำงาน ($\rho = 0$)
• $H_1$: มีความสัมพันธ์ระหว่างระยะเวลาการนอนหลับและประสิทธิภาพการทำงาน ($\rho \neq 0$)

คำถามการวิจัย: ผู้ชายและผู้หญิงมีส่วนสูงเฉลี่ยที่แตกต่างกันหรือไม่?

• $H_0$: ส่วนสูงเฉลี่ยเท่ากันสำหรับผู้ชายและผู้หญิง ($\mu_{men} = \mu_{women}$)
• $H_1$: ส่วนสูงเฉลี่ยแตกต่างกันระหว่างผู้ชายและผู้หญิง ($\mu_{men} \neq \mu_{women}$)

เมื่อไหร่ควรปฏิเสธ Null Hypothesis

การปฏิเสธ Null Hypothesis หมายความว่าสรุปว่าข้อมูลของคุณให้หลักฐานเพียงพอว่าสมมติฐาน "ไม่มีผลกระทบ" ที่สันนิษฐานไว้ไม่น่าจะเป็นจริง

กฎการตัดสินใจ

ปฏิเสธ $H_0$ เมื่อ: p-value ≤ α (ระดับนัยสำคัญ)

P-value แสดงถึงความน่าจะเป็นของการสังเกตข้อมูลที่รุนแรงเท่ากับของคุณ (หรือรุนแรงกว่า) หาก Null Hypothesis เป็นจริง ระดับนัยสำคัญ (α) คือเกณฑ์ของคุณสำหรับการปฏิเสธ $H_0$ ซึ่งมักกำหนดที่ 0.05 (5%)

การอ่านค่า / การแปลผล

ถ้า p น้อยกว่า 0.05 (ปฏิเสธ $H_0$):

• ข้อมูลของคุณไม่น่าจะเกิดขึ้นหาก Null Hypothesis เป็นจริง
• มีหลักฐานเพียงพอที่จะสรุปว่ามีผลกระทบ ความแตกต่าง หรือความสัมพันธ์
• ผลลัพธ์มี "Statistical Significance"

ถ้า p ≥ 0.05 (ล้มเหลวในการปฏิเสธ $H_0$):

• ข้อมูลของคุณมีความเป็นไปได้ค่อนข้างสูงแม้ว่า Null Hypothesis จะเป็นจริง
• ไม่มีหลักฐานเพียงพอที่จะสรุปว่ามีผลกระทบ
• ผลลัพธ์ "ไม่มี Statistical Significance"

ข้อควรระวังสำคัญ

"ล้มเหลวในการปฏิเสธ" ไม่เหมือนกับ "ยอมรับ": เมื่อคุณไม่ปฏิเสธ $H_0$ คุณไม่ได้พิสูจน์ว่ามันเป็นจริง คุณเพียงแค่ขาดหลักฐานเพียงพอที่จะสรุปว่ามันเป็นเท็จ การไม่มีหลักฐานไม่ใช่หลักฐานของการไม่มี

Statistical Significance ≠ ความสำคัญทางปฏิบัติ: ผลลัพธ์ที่มี Statistical Significance อาจมีความสำคัญทางโลกแห่งความจริงเพียงเล็กน้อย โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับขนาดตัวอย่างที่ใหญ่

Type I Error และ Type II Error มีอยู่:

• Type I Error: ปฏิเสธ $H_0$ ที่เป็นจริง (false positive)
• Type II Error: ล้มเหลวในการปฏิเสธ $H_0$ ที่เป็นเท็จ (false negative)

ตัวอย่างของ Null Hypotheses ในการวิจัย

ตัวอย่างที่ 1: การวิจัยด้านการศึกษา

คำถามการวิจัย: การใช้แท็บเล็ตในห้องเรียนช่วยเพิ่มคะแนนสอบคณิตศาสตร์หรือไม่?

Null Hypothesis: $H_0$: การใช้แท็บเล็ตไม่มีผลกระทบต่อคะแนนสอบคณิตศาสตร์

ในสัญลักษณ์: $H_0: \mu_{tablets} = \mu_{no\ tablets}$

การแปลผล: ถ้าเราปฏิเสธ Null Hypothesis นี้ตามข้อมูลของเรา เราสรุปว่าแท็บเล็ตมีผลกระทบต่อคะแนนสอบคณิตศาสตร์ (ไม่ว่าจะเป็นบวกหรือลบ ขึ้นอยู่กับ Alternative Hypothesis ของเรา)

ตัวอย่างที่ 2: การวิจัยทางการแพทย์

คำถามการวิจัย: ยาใหม่มีประสิทธิภาพในการลดคอเลสเตอรอลหรือไม่?

Null Hypothesis: $H_0$: ยาใหม่ให้การลดคอเลสเตอรอลเฉลี่ยเท่ากับการรักษามาตรฐานที่มีอยู่

ในสัญลักษณ์: $H_0: \mu_{new\ drug} = \mu_{standard}$

การแปลผล: การปฏิเสธ Null Hypothesis นี้จะให้หลักฐานว่ายาใหม่แตกต่างจากการรักษามาตรฐานในด้านประสิทธิภาพ

ตัวอย่างที่ 3: การวิจัยทางการตลาด

คำถามการวิจัย: แคมเปญอีเมลเพิ่มอัตราการแปลงของลูกค้าหรือไม่?

Null Hypothesis: $H_0$: แคมเปญอีเมลไม่มีผลกระทบต่ออัตราการแปลง

ในสัญลักษณ์: $H_0: p_{email} = p_{no\ email}$

การแปลผล: ถ้าข้อมูลแสดงว่าอัตราการแปลงแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญระหว่างกลุ่มที่ได้รับและไม่ได้รับอีเมล (p-value ต่ำ) เราปฏิเสธ $H_0$ และสรุปว่าอีเมลมีผลกระทบต่อการแปลง

ตัวอย่างที่ 4: การวิจัยทางจิตวิทยา

คำถามการวิจัย: มีความสัมพันธ์ระหว่างการใช้โซเชียลมีเดียและระดับความวิตกกังวลหรือไม่?

Null Hypothesis: $H_0$: ไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างการใช้โซเชียลมีเดียและความวิตกกังวล

ในสัญลักษณ์: $H_0: \rho = 0$

การแปลผล: การปฏิเสธ Null Hypothesis นี้บ่งชี้ว่ามีความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเหล่านี้ (ความสัมพันธ์เชิงบวกหรือเชิงลบ)

ตัวอย่างที่ 5: การวิจัยทางธุรกิจ

คำถามการวิจัย: การจัดตารางเวลาทำงานที่ยืดหยุ่นมีผลกระทบต่อความพึงพอใจของพนักงานหรือไม่?

Null Hypothesis: $H_0$: การจัดตารางเวลาที่ยืดหยุ่นไม่มีผลกระทบต่อคะแนนความพึงพอใจของพนักงาน

ในสัญลักษณ์: $H_0: \mu_{flexible} = \mu_{traditional}$

การแปลผล: หลักฐานที่แข็งแกร่งพอที่จะปฏิเสธ Null Hypothesis นี้จะสนับสนุนการใช้ตารางเวลาที่ยืดหยุ่นเพื่อเพิ่มความพึงพอใจ

ใช้เมื่อไหร่? เมื่อไหร่ควรใช้ Null Hypothesis

Null Hypotheses เหมาะสมสำหรับประเภทของการวิจัยที่เกี่ยวข้องกับการทดสอบสมมติฐานทางสถิติ

ใช้ Null Hypotheses เมื่อ:

1. ทำการวิจัยเชิงทดลอง

เมื่อคุณจัดการตัวแปรอิสระและวัดผลกระทบต่อตัวแปรตาม Null Hypotheses ให้กรอบสำหรับการกำหนดว่าผลกระทบที่สังเกตได้เกินความคาดหวังโดยโอกาสหรือไม่

ตัวอย่าง: ทดสอบว่าวิธีการสอนใหม่ช่วยเพิ่มผลการเรียนรู้หรือไม่

2. ทำการศึกษาแบบกึ่งทดลอง

เมื่อการกำหนดแบบสุ่มไม่สามารถทำได้ แต่คุณยังคงเปรียบเทียบกลุ่มหรือเงื่อนไข Null Hypotheses ช่วยให้ประเมินความแตกต่างทางสถิติได้

ตัวอย่าง: เปรียบเทียบผลลัพธ์ของผู้ป่วยในโรงพยาบาลที่ใช้โปรโตคอลการรักษาที่แตกต่างกัน

3. วิเคราะห์ความสัมพันธ์

เมื่อตรวจสอบว่ามีความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรหรือไม่ Null Hypotheses สันนิษฐานว่าไม่มีความสัมพันธ์จนกว่าหลักฐานจะบ่งชี้เป็นอย่างอื่น

ตัวอย่าง: สืบสวนว่าความถี่ของการออกกำลังกายมีความสัมพันธ์กับคะแนนสุขภาพจิตหรือไม่

4. ทดสอบพารามิเตอร์ของประชากร

เมื่อคุณต้องการกำหนดว่าพารามิเตอร์ของประชากร (ค่าเฉลี่ย สัดส่วน ความแปรปรวน) เท่ากับค่าที่กำหนดหรือไม่ Null Hypothesis ระบุความเท่าเทียม

ตัวอย่าง: ทดสอบว่าความพึงพอใจของลูกค้าเฉลี่ยเท่ากับคะแนนเป้าหมาย 4.0 หรือไม่

5. เปรียบเทียบหลายกลุ่ม (ANOVA)

เมื่อเปรียบเทียบมากกว่าสองกลุ่มพร้อมกัน Null Hypothesis ระบุว่าค่าเฉลี่ยของกลุ่มทั้งหมดเท่ากัน

ตัวอย่าง: ทดสอบว่าอาหารสามประเภทที่แตกต่างกันให้การลดน้ำหนักเท่ากันหรือไม่

ไม่ควรใช้ Null Hypotheses เมื่อ:

1. ทำการวิจัยเชิงพรรณนา

การศึกษาเชิงพรรณนาที่เอกสารลักษณะโดยไม่ทดสอบความสัมพันธ์ไม่ต้องการ Null Hypotheses

ตัวอย่าง: สำรวจลักษณะทางประชากรศาสตร์ของประชากร

2. ทำการวิจัยเชิงคุณภาพ

การศึกษาเชิงคุณภาพที่สำรวจความหมาย ประสบการณ์ หรือธีมไม่ใช้กรอบการทดสอบสมมติฐาน

ตัวอย่าง: สัมภาษณ์ผู้เข้าร่วมเกี่ยวกับประสบการณ์ของพวกเขากับปรากฏการณ์

3. ทำการวิเคราะห์เชิงสำรวจ

การสำรวจข้อมูลเบื้องต้นโดยไม่มีการคาดการณ์ที่เฉพาะเจาะจงไม่ต้องการสมมติฐานอย่างเป็นทางการ

ตัวอย่าง: ตรวจสอบรูปแบบในข้อมูลเพื่อสร้างคำถามการวิจัยในอนาคต

4. สร้างโมเดลการทำนาย

Machine Learning และการสร้างโมเดลการทำนายเน้นความแม่นยำมากกว่าการทดสอบสมมติฐาน

ตัวอย่าง: สร้างโมเดลเพื่อทำนายการเลิกใช้บริการของลูกค้า

ข้อผิดพลาดทั่วไปกับ Null Hypotheses

ข้อผิดพลาดที่ 1: สับสน "ล้มเหลวในการปฏิเสธ" กับ "ยอมรับ"

ผิด: "เรายอมรับ Null Hypothesis ว่าการรักษาไม่มีผลกระทบ"

ถูก: "เราล้มเหลวในการปฏิเสธ Null Hypothesis เราขาดหลักฐานเพียงพอที่จะสรุปว่าการรักษามีผลกระทบ"

ทำไมมันสำคัญ: การไม่พบหลักฐานสำหรับผลกระทบไม่ได้พิสูจน์ว่าไม่มีผลกระทบ การศึกษาของคุณอาจขาด Statistical Power ในการตรวจจับผลกระทบที่แท้จริง

ข้อผิดพลาดที่ 2: เขียน Null Hypotheses ที่ทดสอบไม่ได้

ผิด: "การทำสมาธิไม่มีประโยชน์ต่อสุขภาพ"

ถูก: "การทำสมาธิไม่มีผลกระทบต่อระดับฮอร์โมนความเครียด" (ด้วยตัวแปรที่เฉพาะเจาะจงและวัดได้)

ทำไมมันสำคัญ: Null Hypotheses ต้องระบุพารามิเตอร์ที่สามารถทดสอบและวัดได้ ไม่ใช่แนวคิดที่คลุมเครือ

ข้อผิดพลาดที่ 3: ทำให้ Null Hypothesis เป็นสิ่งที่คุณต้องการพิสูจน์

ผิด: กำหนด $H_0$ เป็น "การรักษาใหม่มีประสิทธิภาพ"

ถูก: กำหนด $H_0$ เป็น "การรักษาใหม่ไม่มีผลกระทบ"

ทำไมมันสำคัญ: Null Hypothesis ควรเป็นตำแหน่งที่สงสัย คุณทดสอบกับมันมากกว่าทดสอบเพื่อมัน

ข้อผิดพลาดที่ 4: แปลความหมาย p-values ผิด

ผิด: "p = 0.03 หมายความว่ามีความน่าจะเป็น 3% ที่ Null Hypothesis เป็นจริง"

ถูก: "p = 0.03 หมายความว่าหาก Null Hypothesis เป็นจริง เราจะสังเกตข้อมูลที่รุนแรงขนาดนี้เพียง 3% ของเวลาโดยโอกาส"

ทำไมมันสำคัญ: P-value คือความน่าจะเป็นของข้อมูลที่กำหนด $H_0$ ไม่ใช่ความน่าจะเป็นของ $H_0$ ที่กำหนดข้อมูล

ข้อผิดพลาดที่ 5: อ้างการพิสูจน์

ผิด: "เราพิสูจน์ว่า Null Hypothesis เป็นเท็จ"

ถูก: "เราปฏิเสธ Null Hypothesis เพราะข้อมูลของเราไม่น่าจะเกิดขึ้นภายใต้สมมติฐานนี้"

ทำไมมันสำคัญ: การทดสอบทางสถิติให้หลักฐาน ไม่ใช่การพิสูจน์แบบสมบูรณ์ ข้อสรุปเป็นความน่าจะเป็น ไม่ใช่ความแน่นอน

สรุป

Null Hypothesis เป็นรากฐานของการทดสอบสมมติฐานทางสถิติและการสืบสวนทางวิทยาศาสตร์ โดยการสันนิษฐานว่าไม่มีผลกระทบ ความแตกต่าง หรือความสัมพันธ์ มันให้จุดเริ่มต้นที่เป็นกลางที่นักวิจัยต้องเอาชนะด้วยหลักฐานเชิงประจักษ์

การเข้าใจ Null Hypothesis (คำจำกัดความ สัญลักษณ์ $H_0$ การกำหนดสูตร และการแปลผล) เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการทำวิจัยที่เข้มงวด ไม่ว่าคุณจะทดสอบการรักษาใหม่ ตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร หรือเปรียบเทียบกลุ่ม กรอบ Null Hypothesis ทำให้แน่ใจว่าข้อสรุปของคุณตั้งอยู่บนหลักฐานมากกว่าสมมติฐาน

จำหลักการสำคัญ: กำหนด Null Hypotheses เป็นข้อความที่ทดสอบได้ของไม่มีผลกระทบ แสดงพวกเขาโดยใช้พารามิเตอร์ของประชากร ทดสอบพวกเขากับข้อมูลโดยใช้สถิติที่เหมาะสม และแปลผลอย่างระมัดระวัง (การล้มเหลวในการปฏิเสธไม่ได้หมายถึงการยอมรับ) เมื่อคุณปฏิเสธ Null Hypothesis ตามหลักฐานที่แข็งแกร่ง (p-value ต่ำ) คุณก้าวหน้าความรู้โดยการแสดงผลกระทบที่เกินสิ่งที่โอกาสเพียงอย่างเดียวจะผลิต

เมื่อคุณใช้ Null Hypotheses ในการวิจัยของคุณ รักษาความสงสัยทางวิทยาศาสตร์ ยอมรับข้อจำกัด และรับรู้ว่า Statistical Significance ไม่ได้หมายความถึงความสำคัญทางปฏิบัติโดยอัตโนมัติ Null Hypothesis เป็นเครื่องมือสำหรับการสืบสวนที่เป็นกลาง ไม่ใช่การรับประกันความจริง

เอกสารอ้างอิง

Cohen, J. (1994). The earth is round (p less than .05). American Psychologist, 49(12), 997-1003.

Fisher, R. A. (1935). The Design of Experiments. Oliver and Boyd.

Neyman, J., & Pearson, E. S. (1933). On the problem of the most efficient tests of statistical hypotheses. Philosophical Transactions of the Royal Society A, 231, 289-337.

Wasserstein, R. L., & Lazar, N. A. (2016). The ASA statement on p-values: Context, process, and purpose. The American Statistician, 70(2), 129-133.