Общее представление о гипотезе и ее проверке в научном исследовании. Виды гипотез.

Научная гипотеза — предположение, выдвигаемое как временное на основе наличных наблюдений и уточняемое последующими экспериментами. Касается связей, закономерностей и существенных свойств определенных областей действительности, наиболее вероятных с позиций теории, коей придерживаются ученые-исследователи, ответ на поставленный вопрос-проблему. Может формулироваться на различных уровнях обобщения, но формулировка должна быть конкретной, соотносясь с конкретными явлениями. Основное требование к гипотезе — ее проверяемость. Возможна постановка нескольких равновозможных гипотез одновременно — тогда они проверяются последовательно. Когда гипотеза сформулирована, переходят к ее проверке на опытном материале. Здесь тоже можно выделить несколько этапов. Так, нужно определить общую стратегию и тактику исследования — те общие принципы, по коим оно будет строиться. Этот этап можно назвать организационным; здесь применяются соответственные методы организационные, и как основной — метод сравнительный. Гипотеза, проверяемая экспериментально, формулируется как предполагаемая связь между переменными независимыми и переменными зависимыми. Для ее проверки нужно ввести переменную независимую и выяснить, что будет происходить с переменной зависимой.

Экспериментальная гипотеза. Виды ЭГ.

Гипотеза — это научное предположение, вытекающее из теории, которое еще не подтверждено и не опровергнуто.

В методологии науки различают теоретические гипотезы и гипотезы как эмпирические предположения, которые подлежат экспериментальной проверке.

Готтсданкер выделяет следующие варианты экспериментальных гипотез:

— контргипотеза — экспериментальная гипотеза, альтернативная к основному предположению; возникает автоматически;

— третья конкурирующая экспериментальная гипотеза — экспериментальная гипотеза об отсутствии влияния независимой переменной на зависимую; проверяется только в лабораторном эксперименте;

— точная экспериментальная гипотеза — предположение об отношении между единичной независимой переменной и зависимой в лабораторном эксперименте; проверка требует выделения независимой переменной и «очищения» ее условий;

— экспериментальная гипотеза о максимальной (или минимальной) величине — предположение о том, при каком уровне независимой переменной зависимая принимает максимальное (или минимальное) значение. «Негативный» процесс, основанный на представлении о двух базисных процессах, оказывающих противоположное действие на зависимую переменную, при достижении определенного (высокого) уровня независимой переменной становится сильнее «позитивного»; проверяется только в многоуровневом эксперименте;

— экспериментальная гипотеза об абсолютных и пропорциональных отношениях — точное предположение о характере постепенного (количественного) изменения зависимой переменной с постепенным (количественным) изменением независимой; проверяется в многоуровневом эксперименте;

— экспериментальная гипотеза с одним отношением — предположение об отношении между одной независимой и одной зависимой переменными. Для проверки экспериментальной гипотезы с одним отношением может быть использован и факторный эксперимент, но вторая независимая переменная является при этом контрольной;

— комбинированная экспериментальная гипотеза — предположение об отношении между определенным сочетанием (комбинацией) двух (или нескольких) независимых переменных, с одной стороны, и зависимой переменной — с другой; проверяется только в факторном эксперименте. Исследователи различают научные и статистические гипотезы. Научные гипотезы формулируются как предполагаемое решение проблемы.

—  статистическая гипотеза — утверждение в отношении неизвестного параметра, сформулированное на языке математической статистики.

Гипотеза может отвергаться, но никогда не может быть окончательно принятой. Любая гипотеза открыта для последующей проверки.

Статистическая гипотеза и ее виды.

Статистическая гипотеза — утверждение в отношении неизвестного параметра, сформулированное на языке математической статистики. Любая научная гипотеза требует перевода на язык статистики. Для доказательства любой из закономерностей причинных связей или любого явления можно привести множество объяснений. В ходе организации эксперимента количество гипотез ограничивают до двух: основной и альтернативной, что и воплощается в процедуре статистической интерпретации данных. Эта процедура сводима к оценке сходств и различий. При проверке статистических гипотез используются лишь два понятия: Н1 (гипотеза о различии) и Н0 (гипотеза о сходстве). Как правило, ученый ищет различия, закономерности. Подтверждение первой гипотезы свидетельствует о верности статистического утверждения Н1, а второй— о принятии утверждения Н0 — об отсутствии различий.

После проведения конкретного эксперимента проверяются многочисленные статистические гипотезы, поскольку в каждом психологическом исследовании регистрируется не один, а множество поведенческих параметров. Каждый параметр характеризуется несколькими статистическими мерами: центральной тенденции, изменчивости, распределения. Кроме того, можно вычислить меры связи параметров и оценить значимость этих связей.

Экспериментальная гипотеза служит для организации эксперимента, а статистическая — для организации процедуры сравнения регистрируемых параметров. То есть статистическая гипотеза необходима на этапе математической интерпретации данных эмпирических исследовании. Естественно, большое количество статистических гипотез необходимо для подтверждения или, точнее, опровержения основной — экспериментальной гипотезы. Экспериментальная гипотеза — первична, статистическая — вторична.

Возможных типов статистических гипотез в экспериментальном исследовании немного:

а) о сходстве или различии двух и более групп; б) о взаимодействии независимых переменных; в) о статистической связи независимых и зависимых переменных; г) о структуре латентных переменных (относится к корреляционному исследованию).

Статистические оценки дают информацию не о наличии, а о достоверности сходств и различий результатов контрольных и экспериментальных групп.

Существуют «привязки» определенных методов обработки результатов к экспериментальным планам. Для оценки различий данных, полученных при применении плана для двух групп, используют критерии: t, χ2 и F. Факторные планы требуют применения дисперсионного анализа для оценки влияния независимых переменных на зависимую, а также для определения меры их взаимодействия друг с другом.

Существуют стандартные пакеты программ для математической обработки данных. Наиболее известные и доступные: Statistica, Stadia, Statgraphics, SyStat, SPSS, SAS, BMDP. Все пакеты делятся на виды: 1) специализированные пакеты; 2) пакеты общего назначения и 3) неполные пакеты общего назначения. Для исследователей рекомендуются пакеты общего назначения. Западные статистические пакеты требуют хорошей подготовки пользователя на уровне знания университетского курса математической статистики и многомерного анализа данных. Каждая программа снабжается документацией. По мнению экспертов, наилучший вариант документации у пакета SPSS. Отечественные пакеты более приближены к возможностям нашего пользователя. Сопутствующая информация (справочник, интерпретатор выводов и др.) включается в программную систему. Примерами являются отечественные статистические пакеты Stadia, «Мезозавр», «Эвриста».