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3.3: Juntando tudo - Estatísticas inferenciais e testes de hipóteses

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    O que é uma hipótese e existem tipos diferentes?

    Hipótese biológica (científica): Uma ideia que propõe uma explicação provisória sobre um fenômeno ou um conjunto restrito de fenômenos observados no mundo natural. Essa é a espinha dorsal de toda investigação científica! Como tal, é importante ter uma hipótese biológica sólida antes de avançar no método científico (ou seja, procedimentos, resultados, discussões). Após a criação de uma hipótese biológica sólida, ela pode então ser simplificada em uma hipótese estatística (conforme definida abaixo) que se tornará a base de como os dados serão analisados e interpretados.

    Hipóteses estatísticas: Depois de definir uma hipótese biológica forte, uma hipótese estatística pode ser criada com base no que você preverá que serão os resultados medidos (variáveis dependentes). Se um estudo tiver vários resultados medidos, pode haver várias hipóteses estatísticas. Cada hipótese estatística terá dois componentes (nula e alternativa).

    • Hipótese nula (Ho) — Essa hipótese afirma que não há relação (ou nenhum padrão) entre as variáveis independentes e dependentes.
    • Hipótese alternativa (H1) — Essa hipótese afirma que existe uma relação (ou é um padrão) entre as variáveis independentes e dependentes.

     

    Variáveis independentes versus variáveis dependentes: Para hipóteses biológicas e estatísticas, deve haver duas variáveis básicas definidas:

    • Variável independente (explicativa) — Geralmente é o fenômeno que você acha que afetará a medida em que você está interessado (variável dependente).
    • Variável dependente (resposta) — Uma variável dependente é o que você mede no experimento e o que é afetado durante o experimento. A variável dependente responde à variável independente (depende dela). Em um experimento científico, você não pode ter uma variável dependente sem uma variável independente.

     

    Exemplo

    Os ninhos de cuco de bico amarelo foram contados durante a época de reprodução em habitats ribeirinhos degradados, restaurados e intactos para ver a preferência geral de habitat por locais de nidificação aumentada com a saúde do habitat.

    • Hipótese científica: O cuco de bico amarelo terá preferências de habitat devido à saúde/status do habitat.
    • Hipóteses estatísticas: (Ho) Não haverá diferenças no número de ninhos entre habitats com diferentes condições de saúde/estado. (H1) Haverá mais ninhos em habitats restaurados e intactos em comparação com os degradados.
    • Variável independente = saúde/status do habitat
    • Variável dependente = Número de ninhos contados

     

    Como você tira conclusões?

    Finalmente, depois de definir a hipótese biológica, a hipótese estatística e coletar todos os seus dados, um pesquisador pode iniciar a análise estatística. Um teste estatístico “testará” matematicamente seus dados em relação à hipótese estatística. O tipo de teste estatístico usado depende do tipo e da quantidade de variáveis no estudo, bem como da pergunta que o pesquisador deseja fazer. Depois de calcular o teste estatístico, o resultado indicará qual hipótese estatística é mais provável. Isso, por sua vez, indica aos cientistas qual nível de inferência pode ser obtido a partir dos dados em comparação com a hipótese biológica (o ponto de foco do estudo). Em seguida, uma conclusão pode ser feita com base na amostra sobre toda a população. É importante observar que o processo não para por aqui. Os cientistas vão querer continuar testando essa conclusão até que um padrão claro surja (ou não) ou investigar questões semelhantes, mas diferentes.

     

    Atribuição

    Rachel Schleiger (CC-BY-NC)