Test d’ipotesi — Dati, 14–17 anni
Un modo strutturato per valutare se i dati sarebbero sorprendenti supponendo vera una spiegazione iniziale.
Idea
Un test d’ipotesi parte da un’affermazione prudente, detta ipotesi nulla, come «il nuovo trattamento non cambia nulla». Si confrontano i dati osservati con ciò che essa prevede. Se i dati sarebbero molto rari, si rifiuta l’ipotesi nulla; altrimenti non ci sono prove sufficienti per rifiutarla.
Perché usarli?
Quando si vede una differenza in un campione, è facile chiamarla effetto reale. Però i campioni variano naturalmente anche quando nulla è cambiato. I test d’ipotesi aiutano a distinguere una differenza compatibile con il caso da una difficile da spiegare solo con il caso.
Esempio svolto
Si lancia una moneta 100 volte e si ottengono 62 teste. Si parte dall’ipotesi nulla che sia equa, quindi la probabilità di testa è 0,5. Risultati vicini a 50 sono attesi; 62 è piuttosto raro. Un calcolo dà un valore p bilaterale di circa 0,02, sotto 0,05, quindi si rifiuta con cautela l’equità.
Errore comune
Rifiutare l’ipotesi nulla non dimostra che l’alternativa sia vera, e non rifiutarla non dimostra che la nulla sia vera. L’errore è comprensibile perché nel linguaggio comune un test sembra un verdetto; l’evidenza statistica è più limitata e dipende dal disegno dello studio.
Dove compaiono
I ricercatori clinici usano test per confrontare trattamenti e gli ingegneri per controllare se un processo è cambiato. Le notizie possono parlare di una «differenza significativa»: capire il test aiuta a chiedere quanto fosse grande e come siano stati raccolti i dati.
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