Hypoteesi — määritelmä, testattavuus ja esimerkit tutkimuksessa

Tutustu hypoteesiin: selkeä määritelmä, testattavuuden periaatteet ja käytännön esimerkit tutkimuksessa — opas tiiviisti ja ymmärrettävästi.

Tekijä: Leandro Alegsa

Hypoteesi on ehdotettu selitys jollekin tapahtumalle tai ongelmalle. Tieteellinen menetelmä edellyttää, että tieteellinen hypoteesi voidaan testata.




 

Hypoteesi on tutkimuksessa lähtöoletus siitä, miten jokin ilmiö toimii tai miten muuttujat liittyvät toisiinsa. Se tarjoaa selkeän suunnan tutkimukselle ja määrittää, mitä mitataan ja millä menetelmillä. Hyvä hypoteesi on tarkka, testattavissa ja usein myös falsifioitavissa eli se voidaan osoittaa vääräksi havaintojen avulla.

Hypoteesin tyypit

  • Nollahypoteesi (H0): Oletus, että tutkittavilla muuttujilla ei ole vaikutusta tai eroa. Tilastollisessa testauksessa nollahypoteesi on lähtökohta, jota yritetään kumota.
  • Vaihtoehtoinen hypoteesi (H1 tai Ha): Väite, joka esittää, että muuttujilla on vaikutusta tai ero. Vaihtoehtoinen hypoteesi voi olla suuntauksellinen (esim. suurempi/pienempi) tai suuntaukseton (vain ero olemassa).
  • Teoreettinen hypoteesi: Yleisempi selitys, joka voi johtaa useisiin empiirisiin hypoteeseihin.
  • Työ- tai väliaikainen hypoteesi: Käytännöllinen, tutkittava väite, jota käytetään tutkimuksen suunnittelussa ennen laajempaa teoreettista vahvistusta.

Testattavuus ja falsifioitavuus

Testattavuus tarkoittaa, että hypoteisista esitetyt ennusteet voidaan mitata tai havainnoida käytettävissä olevilla menetelmillä. Karl Popper korosti, että tieteellisen hypoteesin tulee olla falsifioitavissa: sen pitää olla asetettavissa siten, että havainto tai kokeilu voi osoittaa hypoteesin vääräksi.

Hypoteesin operationalisointi

Operationalisointi tarkoittaa käsitteiden muuttamista mitattaviksi muuttujiksi. Esimerkiksi hypoteesi "liikunta parantaa mielialaa" täytyy täsmentää: millä mittarilla mielialaa arvioidaan, kuinka paljon liikuntaa, kuinka pitkän ajan kuluessa.

Tilastollinen testaus — yleiset vaiheet

  • Määrittele nollahypoteesi (H0) ja vaihtoehtoinen hypoteesi (H1).
  • Valitse sopiva tutkimusasetelma ja näyte.
  • Määritä mittarit ja kerää aineisto.
  • Valitse tilastollinen testi ja merkitse-taso (esim. α = 0,05).
  • Suorita analyysi ja arvioi p-arvo tai luottamusvälit.
  • Tee päätelmä: hylätäänkö H0 vai ei? Muista arvioida myös vaikutuksen käytännön merkitys.

Virheet ja riskit

  • Tyypin I virhe (false positive): Nollahypoteesi hylätään, vaikka se on tosi.
  • Tyypin II virhe (false negative): Nollahypoteesia ei hylätä, vaikka vaihtoehtoinen hypoteesi on tosi.
  • Huono operationalisointi tai pieni otoskoko voi johtaa virheellisiin johtopäätöksiin.
  • Julkaisuharha ja selektiivinen raportointi voivat vääristää käsitystä hypoteesien paikkansapitävyydestä.

Hyvän hypoteesin piirteet

  • Selkeä ja täsmällinen: kuvaa odotetun suhteen tai vaikutuksen.
  • Testattavissa: sisältää mitattavissa olevat muuttujat ja odotetun suunnan tai erotuksen, jos relevanttia.
  • Falsifioitavissa: voi osoittautua vääräksi empiirisin havainnoin.
  • Perustuu teoriaan tai aiempaan tutkimukseen, mutta on riittävän konkreettinen kokeellista testausta varten.

Esimerkkejä tutkimushypoteeseista

  • Suuntauksellinen: "Säännöllinen aerobinen liikunta kolme kertaa viikossa vähentää masennusoireita verrattuna vähäiseen liikuntaan." (H1: liikunta vähentää oireita)
  • Suuntaukseton: "Opiskelijoiden unen määrä ja tenttimenestys liittyvät toisiinsa." (H1: erot tai yhteys olemassa, ilman suunnan määrittelyä)
  • Null-hypoteesiesimerkki: "Uusi lääke ei vaikuta verenpaineeseen verrattuna lumelääkkeeseen." (H0: ei vaikutusta)
  • Luonnontieteellinen esimerkki: "Jos kasveille annetaan lisää typpeä, niiden biomassan määrä kasvaa." Tämä voidaan testata kontrolloiduissa olosuhteissa.

Käytännön vinkkejä tutkijalle

  • Kirjoita hypoteesi selkeästi ennen aineiston keruuta, jotta vältyt jälkikäteiseltä säädöltä (HARKing).
  • Perustele hypoteesi aiempaan tutkimukseen ja tee tarvittaessa esitutkimuksia muuttujien toimivuudesta.
  • Aseta realistinen otoskoko ja valitse tilastollisesti sopiva analyysi.
  • Raportoi sekä tilastollinen merkittävyys että vaikutuksen suuruus ja luottamusvälit.

Hyvin muotoiltu ja testattavissa oleva hypoteesi on tutkimuksen keskeinen työkalu: se suuntaa havaintoja, mahdollistaa systemaattisen testaamisen ja helpottaa tulosten tulkintaa suhteessa olemassa olevaan tietoon.

Historia

1700-luvun alussa kardinaali Bellarmine antoi tunnetun esimerkin sanan vanhemmasta merkityksestä varoittaessaan Galileota siitä, että hänen ei pidä käsitellä maapallon liikettä todellisuutena vaan ainoastaan hypoteesina.

Nykyään hypoteesi tarkoittaa ajatusta, joka on testattava. Hypoteesi vaatii tutkijalta enemmän työtä, jotta se voidaan tarkistaa. Testatusta hypoteesista, joka toimii, voi tulla osa teoriaa - tai siitä voi tulla itse teoria. Testauksen pitäisi olla yritys todistaa, että hypoteesi on väärä. Toisin sanoen hypoteesi pitäisi voida väärentää, ainakin periaatteessa, jos ei käytännössä.

Hypoteesia kutsutaan usein "valistuneeksi arvaukseksi".

"Kun ei ole selvää, mihin luonnonlakiin jokin vaikutus tai vaikutusluokka kuuluu, yritämme täyttää tämän aukon arvauksen avulla. Tällaisille arvauksille on annettu nimeksi arvaukset tai hypoteesit". Hans Christian Ørsted (1811).

"Yleensä uutta lakia etsitään seuraavan prosessin avulla. Ensin arvaamme sen. ..."

Kokeentekijät voivat testata ja hylätä useita hypoteeseja, ennen kuin ongelma ratkaistaan tai päästään tyydyttävään teoriaan.

Työhypoteesi on vain karkea hypoteesi, joka hyväksytään alustavasti jatkotutkimusten pohjaksi. Toiveena on, että teoria saadaan aikaan, vaikka hypoteesi lopulta epäonnistuisikin.

Hypoteesit ovat erityisen tärkeitä tieteessä. Useat filosofit ovat todenneet, että ilman hypoteeseja ei voisi olla tiedettä. Viime vuosina tieteenfilosofit ovat pyrkineet yhdistämään hypoteesien (ja yleensä tieteellisen menetelmän) testaamisen eri lähestymistapoja kokonaisvaltaisemmaksi järjestelmäksi. Kyse on siitä, että hypoteesit ovat ehdotettuja ideoita, joita sitten testataan kokeilla tai havainnoilla.


 

Tilastot

Tilastotieteessä puhutaan korrelaatiosta: korrelaatio tarkoittaa sitä, kuinka läheisesti kaksi tapahtumaa tai ilmiötä liittyvät toisiinsa. Väitettä (tai hypoteesia), jonka mukaan kaksi tapahtumaa liittyvät toisiinsa, ei voida testata samalla tavalla kuin luonnonlakia voidaan testata. Esimerkkinä voisi olla, onko jokin lääke tehokas tietyn sairauden hoidossa. Vaikka olisi olemassa vahva korrelaatio, joka osoittaa, että näin on, jotkut näytteet eivät silti sopisi hypoteesiin.

Tilastollisissa testeissä on kaksi hypoteesia, joita kutsutaan nollahypoteesiksi ja jotka usein kirjoitetaan muodossa {\displaystyle H_{0}}ja vaihtoehtoinen hypoteesi, joka kirjoitetaan usein muotoon {\displaystyle H_{a}}. Nollahypoteesin mukaan ilmiöiden välillä ei ole yhteyttä, ja sen oletetaan yleensä olevan totta, kunnes se voidaan osoittaa vääräksi ilman perusteltua epäilyä. Vaihtoehtoinen hypoteesi väittää, että jonkinlainen yhteys on olemassa. Se on yleensä nollahypoteesin vastakohta, ja siitä päätellään, jos nollahypoteesi hylätään. Vaihtoehtoinen hypoteesi voi olla useassa eri muodossa. Se voi olla kaksipuolinen (esimerkiksi: on olemassa jokin vaikutus, jonka suunta ei ole vielä tiedossa) tai yksipuolinen (oletetun yhteyden suunta, positiivinen tai negatiivinen, on vahvistettu etukäteen).


 

Aiheeseen liittyvät sivut

 

Kysymyksiä ja vastauksia

K: Mikä on hypoteesi?


A: Hypoteesi on ehdotettu selitys jollekin tapahtumalle tai ongelmalle.

K: Milloin käytetään tieteellistä hypoteesia?


V: Tieteellistä hypoteesia käytetään silloin, kun tieteellinen menetelmä edellyttää, että sitä voidaan testata.

K: Mitä tieteellinen menetelmä edellyttää tieteelliseltä hypoteesilta?


V: Tieteellinen menetelmä edellyttää, että tieteellinen hypoteesi voidaan testata.

K: Miten tieteellinen hypoteesi testataan?


V: Tieteellisen hypoteesin testaustapa riippuu tutkittavan tapahtuman tai ongelman luonteesta, ja se voi sisältää kokeita, havaintoja, simulaatioita tai muita tutkimusmenetelmiä.

K: Onko tieteellisen hypoteesin testaamiseen vain yksi tapa?


V: Ei, tieteellisen hypoteesin testaamiseen on useita eri tapoja riippuen tutkittavan tapahtuman tai ongelman luonteesta.

K: Millaiset todisteet tukevat hypoteeseja?


V: Hypoteeseja tukevia todisteita ovat kokeista, havainnoista, simulaatioista ja muista tutkimusmenetelmistä saadut tiedot.

K: Hyväksytäänkö kaikki hypoteesit oikeiksi?


V: Ei, kaikkia hypoteeseja ei hyväksytä todeksi; niitä on testattava ja tuettava todisteilla, jotta ne voidaan hyväksyä päteviksi selityksiksi tapahtumalle tai ongelmalle.


Etsiä
AlegsaOnline.com - 2020 / 2025 - License CC3