Проверка статистических гипотез, ее связь с проверкой экспериментальных гипотез

ЭГ ставится в такие условия проверки, чтобы равными были шансы получить данные как «за», так и «против». Для выбора между ЭГ и КГ необходимо учитывать результаты статистических решений (выводов).

Уровень статистических гипотез необходим для количественной оценки вероятности ошибок при принятии решений об экспериментальных фактах. Принимается решения о том, имело ли место значимое различие между показателями ЗП, установлена ли значимая связь НП и ЗП, т.е. здесь уже нет утверждения о каузальном х-ре влияния НП.

Статистические гипотезы – это гипотезы о выборочных значениях психологических показателей (показателей ЗП). На их основе делается утверждение о принятии или отвержении статистической нуль-гипотезы, что позволяет вернуться к оценке психологических гипотез.

Статистическая гипотеза основана на представлениях о распределении вероятностей в выборочном пространстве событий. Статистическая проверка гипотезы состоит в выявлении, насколько совместимы наблюдаемые результаты с теми, к-рым будет соответствовать гипотеза об их случайном характере. Статистическому оцениванию подлежит принятие решения об отвержении или неотвержении статистических нуль-гипотез как основание утверждения о полученном экспериментальном эффекте. Достоверным ли является вывод о наличии или отсутствии эффекта воздействия НП на ЗП. Статистические гипотезы таких утверждений формулируются как высказывания о показателях выборочных совокупностей (ЗП).

Различают формулировки нуль-гипотезы Н0 – как гипотезы об отсутствии различий между значениями переменной в разных условиях (отсутствие связи) и направленные гипотезы Н1.

Необходимо различать также обнаруженные различия и действительные различия – на примере суда присяжных, возможен артефактный вывод.

Статистические решения проясняют степень уверенности в решениях, касательно экспериментальных фактов.  Уверенность находит формальное выражение в уровне значимости – p. Уровень значимости выбирается произвольно, он связан с оценкой кол-ва опытов или величиной выборок.

На основании данных Н0 гипотеза м. б. отвергнута или нет, но не м.б. доказанной.

При решении об Н0 следующий шаг – возврат к уровню психологических гипотез – о принятии ЭГ, КГ или непринятии ни одной из них.

Н0 м.б. отвергнута с опред. вероятностью ошибки (ошибка первого рода, обычно а=0,05).

Если Н0 не была отвергнута, но при этом она ложна – то ошибка второго рода.

Существует две традиции проверки статистических гипотез:

1) Традиция Фишера. Достаточно решения о том, отвергается ли Н0. Данные с это точки зр. рассматривались как свидетельствующие или нет в пользу ЭГ. Использ. этой схемы возможно, когда исследователь мало знает о проблеме.

2) Традиция Неймана и Пирсона. Введены ошибки 1-го и 2-го рода, формулировка Н1 предполагает противоположную направленность связи, чем Н0. Здесь можно делать выбор между двумя противоположн. статистич. гипотезами – Н1 и Н2. Здесь КГ м.б. сформулирована не просто как отрицание ЭГ, а как утверждение о новом виде связи.

Переходы между уровнями гипотез с учетом старой (Фишер) и новой (Пирсон) традиций.

Парадокс Поппера: утверждения о каузальных зависимостях оцениваются вероятностно!