Bei wissenschaftlichen Statistiken gibt es einige Konzepte und Begriffe, die für eine korrekte Analyse eine Grundvoraussetzung sind. Zwei davon spielen eine besonders wichtige Rolle, wenn es darum geht, statistische Tests zu konkreten Forschungsfragen durchzuführen: Die Nullhypothese und die ihr gegenüberstehende Alternativhypothese. Sie ermöglichen die tiefgreifende Untersuchung von Daten und sind essenzielle Werkzeuge. Mit ihrer Hilfe lassen sich valide Ergebnisse erzielen und das Risiko für falsche Schlussfolgerungen wird erheblich reduziert. Wir möchten nun zeigen, warum der Nullhypothese und der Alternativhypothese eine so große Bedeutung zukommt.
Kurze Definition der beiden Begriffe
Die Nullhypothese postuliert, dass zwischen den untersuchten Gruppen oder Variablen kein signifikanter Unterschied existiert. Sie repräsentiert quasi das Basis-Szenario. Die Alternativhypothese – manchmal auch als Gegenhypothese bezeichnet – behauptet das Gegenteil. Sie geht also von einem signifikanten Zusammenhang aus. Sie stellt normalerweise die Hypothese dar, die Wissenschaftler durch ihre Forschung belegen wollen. Zu Beginn jeder wissenschaftlichen Untersuchung wird jedoch zunächst davon ausgegangen, dass die Nullhypothese wahr ist.
Bedeutung im Forschungsprozess
Null- und Alternativhypothesen ermöglichen eine sinnvolle Strukturierung des gesamten Forschungsprozesses. Ihre Bedeutung lässt in drei wesentlichen Punkten beschreiben:
- Ausrichtung der Untersuchung: Indem eine Null- und Alternativhypothese festgelegt wird, werden auch Richtung und Fokus der Untersuchung näher bestimmt. Die beiden Hypothesen legen einen klar definierten Rahmen fest, innerhalb dessen die Forschung stattfinden kann.
- Prüfbare Forschungsfrage: Dank der beiden Hypothesen lässt sich die der Arbeit zugrunde liegende Forschungsfrage in eine messbare Form überführen. Dies stellt die Grundlage für einen objektiven Vergleich der verfügbaren Daten dar.
- Klare Regeln für die Durchführung von statistischen Tests: Durch die Nullhypothese und die Alternativhypothese lassen sich geeignete Tests entwickeln beziehungsweise definieren, durch die am Ende herausgefunden werden kann, welche der beiden Hypothesen anzunehmen und welche abzulehnen ist.
Null- und Alternativhypothesen beugen falsch positiven Schlussfolgerungen vor
Eine der wichtigsten Funktionen der Arbeit mit Null- und Alternativhypothese besteht darin, voreingenommene Forschung und daraus resultierende falsche Ergebnisse zu verhindern. Da die zunächst grundsätzlich als wahr angenommene Nullhypothese davon ausgeht, dass Zusammenhänge oder Unterschiede nicht vorhanden sind, müssen im Verlauf der Forschung belastbare Beweise erbracht werden, um sie zu widerlegen. Durch diese Herangehensweise wird das Risiko minimiert, falsch positive Ergebnisse zu erhalten, weil man glaubt, dass es einen Zusammenhang geben muss.
Ergebnisse lassen sich besser verstehen
Null- und Alternativhypothesen tragen auch dazu bei, dass sowohl die für die Studie verantwortlichen Personen als auch Außenstehende die Forschungsarbeit am Ende besser interpretieren und verstehen können. Forschungsfragen werden durch sie konkreter, und der Vergleich mit anderen Studien wird erleichtert. So lassen sich die Resultate objektiv betrachten.
Fazit
Null- und Alternativhypothese sind wichtige Werkzeuge bei der statistischen Forschung. Sie gewährleisten Objektivität, Präzision und Verständlichkeit und sind damit unabdingbar für viele wissenschaftliche Arbeiten. Um gute Forschung zu gewährleisten, ist das Hinterfragen von Annahmen unerlässlich. Dieses grundlegende Prinzip wird durch die beiden sich gegenüberstehenden Hypothesen optimal unterstützt.