Vorrei ribadire il concetto fondamentale che gli articoli che trovate sul mio blog sono "appunti di viaggio" e non trattati esaustivi sui diversi item astrologici. Qualcosa di più puntuale lo troverete sicuramente pubblicato in maniera sintetica in uno dei miei prossimi libri dove, per l'appunto cercherò di riunire tutte le mie osservazioni, ipotesi e scoperte.
Prendete tutto quel che c'è scritto nei miei articoli come una brutta copia approssimativa di quel che leggerete in uno o più dei miei prossimi libri. Invece, questi articoli di statistica sono riassunti tratti di testi universitari e devono essere presi per buoni a prescindere: non si tratta di ipotesi e ricerche personali.
Oggi parliamo delle ipotesi. Ogni ricerca statistica si avvale di due ipotesi: una in cui si ammette che non esiste differenza tra la popolazione e il campione studiato (H0) e una in cui si ammette che esiste una significativa differenza tra la popolazione e il campione studiato (H1). Naturalmente le due ipotesi sono mutualmente escludentisi perché non possono essere vere entrambe, ed esaustive in quanto descrivono tutte le possibilità legate al caso: cioè una in cui riscontriamo una significativa differenza tra la popolazione e il campione, e una dove non esiste alcuna differenza. Non esistono altre alternative.
Ipotesi nulla= H0= M-m=0. Cioè, la differenza tra la media (o altri parametri diversi dalla media) della popolazione M e quella del campione m è uguale a zero. In realtà non necessariamente deve esserci questo valore assoluto perché esiste un indice di tolleranza tale che si possa accettare l'ipotesi nulla anche quando è approssimativamente zero, proprio perché la differenza tra i due casi deve essere significativa per poter optare verso l'ipotesi alternativa H1.
Nell'ipotesi alternativa H1 va chiarito in anticipo se quello che ci aspettiamo ha un valore (un parametro qualsiasi ma specificato) superiore o inferiore a quello della popolazione di riferimento.
In una statistica si assume sempre H0 che bisogna dimostrare falso (ricordiamo il falsificazionismo di Popper di cui ho parlato molte volte) poiché nulla che possa essere dimostrato falso può essere sondato; e se non può essere sondato non si può fare alcun tipo di affermazione o ipotesi. Sebbene questa regola possa risultare molto rigida (e come poteva essere altrimenti considerando che Popper aveva Mercurio opposto a Saturno?) pare essere, al momento, la soluzione migliore, almeno per questo settore della conoscenza. A proposito del livello di significatività, lo abbiamo visto prima quando abbiamo citato il p-value, pertanto rimando alla lettura dell'articolo precedente. Se sulla base del p-value calcolato, il risultato è statisticamente significativo allora si accetta l'ipotesi alternativa H1 e si rifiuta l'ipotesi nulla H0.
Continueremo il nostro percorso nella statistica tra due settimane circa.
Oggi parliamo delle ipotesi. Ogni ricerca statistica si avvale di due ipotesi: una in cui si ammette che non esiste differenza tra la popolazione e il campione studiato (H0) e una in cui si ammette che esiste una significativa differenza tra la popolazione e il campione studiato (H1). Naturalmente le due ipotesi sono mutualmente escludentisi perché non possono essere vere entrambe, ed esaustive in quanto descrivono tutte le possibilità legate al caso: cioè una in cui riscontriamo una significativa differenza tra la popolazione e il campione, e una dove non esiste alcuna differenza. Non esistono altre alternative.
Ipotesi nulla= H0= M-m=0. Cioè, la differenza tra la media (o altri parametri diversi dalla media) della popolazione M e quella del campione m è uguale a zero. In realtà non necessariamente deve esserci questo valore assoluto perché esiste un indice di tolleranza tale che si possa accettare l'ipotesi nulla anche quando è approssimativamente zero, proprio perché la differenza tra i due casi deve essere significativa per poter optare verso l'ipotesi alternativa H1.
Nell'ipotesi alternativa H1 va chiarito in anticipo se quello che ci aspettiamo ha un valore (un parametro qualsiasi ma specificato) superiore o inferiore a quello della popolazione di riferimento.
In una statistica si assume sempre H0 che bisogna dimostrare falso (ricordiamo il falsificazionismo di Popper di cui ho parlato molte volte) poiché nulla che possa essere dimostrato falso può essere sondato; e se non può essere sondato non si può fare alcun tipo di affermazione o ipotesi. Sebbene questa regola possa risultare molto rigida (e come poteva essere altrimenti considerando che Popper aveva Mercurio opposto a Saturno?) pare essere, al momento, la soluzione migliore, almeno per questo settore della conoscenza. A proposito del livello di significatività, lo abbiamo visto prima quando abbiamo citato il p-value, pertanto rimando alla lettura dell'articolo precedente. Se sulla base del p-value calcolato, il risultato è statisticamente significativo allora si accetta l'ipotesi alternativa H1 e si rifiuta l'ipotesi nulla H0.
Continueremo il nostro percorso nella statistica tra due settimane circa.