 |
 |
 |
 |
|
 |
 |
Видно, что в контрольной группе разница между средними обоих распределений невелика, и
поэтому можно думать, что обе выборки принадлежат к одной и той же популяции. Напротив, в
опытной группе большая разность между средними позволяет предположить, что распределения для
фона и воздействия относятся к двум различным популяциям, разница между которыми обусловлена
тем, что на одну из них повлияла независимая переменная.
Проверка гипотез
Как уже говорилось, задача индуктивной статистики — определять, достаточно ли велика
разность между средними двух распределений для того, чтобы можно было объяснить ее действием
независимой переменной, а не случайностью, связанной с малым объемом выборки (как, по-видимому,
обстоит дело в случае с опытной группой нашего эксперимента).
При этом возможны две гипотезы:
1) нулевая гипотеза (H
0
), согласно которой разница между распределениями недостоверна;
предполагается, что различие недостаточно значительно, и поэтому распределения относятся к одной и
той же популяции, а независимая переменная не оказывает никакого влияния;
2) альтернативная гипотеза (H1), какой является рабочая гипотеза нашего исследования. В
соответствии с этой гипотезой различия между обоими распределениями достаточно значимы и
обусловлены влиянием независимой переменной.
Основной принцип метода проверки гипотез состоит в том, что выдвигается нулевая гипотеза H
0
,
с тем чтобы попытаться опровергнуть ее и тем самым подтвердить альтернативную гипотезу H1.
Действительно, если результаты статистического теста, используемого для анализа разницы между
средними, окажутся таковы, что позволят отбросить H
0
, это будет означать, что верна H1, т. е.
выдвинутая рабочая гипотеза подтверждается.
В гуманитарных науках принято считать, что нулевую гипотезу можно отвергнуть в пользу
альтернативной гипотезы, если по результатам статистического теста вероятность случайного
возникновения найденного различия не превышает 5 из 100 [*]. Если же этот уровень достоверности не
достигается, считают, что разница вполне может быть случайной и поэтому нельзя отбросить нулевую
гипотезу.
Для того чтобы судить о том, какова вероятность ошибиться, принимая или отвергая нулевую
гипотезу, применяют статистические методы, соответствующие особенностям выборки.
