Hipótese

conceitos no modelo dedutivo-nomológico de Hempel desempenham um papel fundamental no desenvolvimento e teste de hipóteses. A maioria das hipóteses formais conectam conceitos especificando as relações esperadas entre proposições. Quando um conjunto de hipóteses são agrupadas, elas se tornam um tipo de quadro conceitual. Quando um quadro conceitual é complexo e incorpora causalidade ou explicação é geralmente referido como uma teoria., De acordo com o filósofo da ciência Carl Gustav Hempel “uma interpretação empírica adequada transforma um sistema teórico em uma teoria testável: a hipótese cujos termos constituintes foram interpretados tornam-se capazes de testar por referência a fenômenos observáveis. Frequentemente, a hipótese interpretada será uma hipótese derivada da teoria; mas a sua confirmação ou disconfirmação por dados empíricos então fortalecerá ou enfraquecerá imediatamente também as hipóteses primitivas das quais elas foram derivadas.,”

Hempel provides a useful metaphor that describes the relationship between a conceptual framework and the framework as it is observed and perhaps tested (interpreted framework). “Todo o sistema flutua, por assim dizer, acima do plano de observação e está ancorado a ele por regras de interpretação. Estes podem ser vistos como cadeias que não fazem parte da rede, mas ligam certos pontos desta última com locais específicos no plano de observação. Em virtude dessas conexões interpretativas, a rede pode funcionar como uma teoria científica.,”Hipóteses com conceitos ancorados no plano de observação estão prontas para serem testadas. Em ” prática científica real, o processo de enquadramento de uma estrutura teórica e de interpretação nem sempre são fortemente separados, uma vez que a interpretação pretendida geralmente orienta a construção do teórico.”É, no entanto, possível e realmente desejável, para efeitos de clarificação lógica, separar conceptualmente as duas etapas.,”

de hipótese Estatística teste

ver artigo Principal: hipótese Estatística teste

Quando uma possível correlação ou semelhantes relação entre o fenômeno é investigado, como se um remédio proposto é eficaz no tratamento de uma doença, a hipótese de que uma relação não pode ser analisada da mesma forma que um pode examinar uma proposta de nova lei da natureza. Em tal investigação, se o remédio testado não mostrar nenhum efeito em alguns casos, estes não necessariamente falsificam a hipótese., Em vez disso, testes estatísticos são usados para determinar a probabilidade de que o efeito global seria observado se a relação hipotética não existisse. Se essa probabilidade for suficientemente pequena (por exemplo, inferior a 1%), pode assumir-se a existência de uma relação. Caso contrário, qualquer efeito observado pode ser devido ao puro acaso.

no teste de hipóteses estatísticas, duas hipóteses são comparadas. Estes são chamados de hipótese nula e hipótese alternativa., A hipótese nula é a hipótese que afirma que não há relação entre os fenômenos cuja relação está sob investigação, ou pelo menos não da forma dada pela hipótese alternativa. A hipótese alternativa, como o nome sugere, é a alternativa à hipótese nula: ela afirma que há algum tipo de relação., A hipótese alternativa pode assumir várias formas, dependendo da natureza da relação hipotética; em particular, pode ser bidireccional (por exemplo: há algum efeito, em uma direção ainda desconhecida) ou unilateral (a direção da relação hipotética, positiva ou negativa, é fixada antecipadamente).níveis convencionais de significância para testar hipóteses (probabilidades aceitáveis de rejeitar erradamente uma verdadeira hipótese nula) são .10, .05, and .01., O nível de significância para decidir se a hipótese nula é rejeitada e a hipótese alternativa é Aceita deve ser determinado antecipadamente, antes que as observações sejam coletadas ou inspecionadas. Se estes critérios forem determinados mais tarde, quando os dados a testar já forem conhecidos, o teste é inválido.

O procedimento acima é realmente dependente do número de participantes (unidades ou tamanho da amostra) que estão incluídos no estudo., Por exemplo, para evitar que o tamanho da amostra seja muito pequeno para rejeitar uma hipótese nula, recomenda-se que se especifique um tamanho suficiente da amostra desde o início. É aconselhável definir um tamanho de efeito pequeno, médio e grande para cada um de um número de testes estatísticos importantes que são usados para testar as hipóteses.

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