Теория статистического вывода - 16 стр.

       Нулевая гипотеза h0 – гипотеза об отсутствии различий между изу-
чаемыми признаками – имеет наиболее важное значение. Нулевая гипоте-
за – это то, что психолог-исследователь хочет опровергнуть, если перед
ним стоит задача доказать значимость различий. Нулевую гипотезу выдви-
гают и затем проверяют с помощью статистических критериев с целью вы-
явления оснований для ее отклонения и для принятия альтернативной ги-
потезы h1 – гипотезы о значимости различий. Другими словами, альтерна-
тивная гипотеза – это то, что психолог хочет доказать.
       В отношении нулевой гипотезы принимается только два статистиче-
ских решения – отвергнуть или не отвергнуть. Никогда не бывает решения
принять нулевую гипотезу. Если имеющийся статистический материал не
позволяет отвергнуть нулевую гипотезу, то ее используют в качестве рабо-
чей гипотезы до тех пор, пока новые эмпирические данные не позволят ее
отклонить. Основанием для такого подхода является невозможность в лю-
бом эмпирическом исследовании доказать гипотезу. Самое большое, что
исследователь может сделать – это показать, что альтернативные объясне-
ния неправильны, то есть нулевая гипотеза неверна.
       Следует отметить, что в психологической практике встречаются
также задачи, в которых необходимо доказать незначимость различий изу-
чаемого признака, то есть «подтвердить» нулевую гипотезу. Например, ес-
ли нужно убедиться, что разные испытуемые получают хотя и различные,
но уравновешенные по трудности задания, или что экспериментальная и
контрольная выборки не различаются между собой по каким-то значимым
характеристикам.
       Для проверки нулевой гипотезы используется специально подобран-
ная случайная величина с известным законом распределения – статисти-
ческий критерий. Проверка правильности нулевой гипотезы называется
проверкой на значимость (проверкой на статистическую значимость). Ко-
гда эмпирические данные свидетельствуют о том, что нулевая гипотеза
может быть отвергнута, то говорят, что различие статистически значимо;
когда же она на основании эмпирических данных не может быть отвергну-
та, то говорят, что различие статистически не значимо.
       Нулевая гипотеза отвергается тогда, когда на основании выборочных
данных получается маловероятный результат для случая ее истинности.
Границей между высокой и малой вероятностью служат уровни значимо-
сти α = 1 – P, где P – надежность.
       Значения статистического критерия, при которых для выбранного
уровня значимости α отвергается нулевая гипотеза, образуют критическую
область критерия, а значения, при которых нулевая гипотеза не отверга-
ется, – область допустимых значений (рис. 3).

          ho не отвергается                     ho отвергается

                                     16