在大多數科學實驗中,很難或不可能證明某件事是真的。相反,許多科學家對他們認為將要發生的事情提出假設。假設可以是兩種或兩種以上相互矛盾的可能性,只有一種可能是真的,而且是詳盡的,它們涵蓋了所有可能的結果,被認為是真...
在大多數科學實驗中,很難或不可能證明某件事是真的。相反,許多科學家對他們認為將要發生的事情提出假設。假設可以是兩種或兩種以上相互矛盾的可能性,只有一種可能是真的,而且是詳盡的,它們涵蓋了所有可能的結果,被認為是真的假設被稱為無效假設,其他假設被稱為替代假設在科學實驗中被稱為無效假設。通過一個假設,科學家試圖根據當前的信息來解釋一個事件或觀察結果。利用這個假設,可以做出預測,然后一個好的假設可以解釋觀察的所有方面,是最簡單的解釋,可以表達出來,以便對它作出預測,最后,可以通過實驗來檢驗這個假設被認為是正確的,即使是暫時的,這是實驗中正在檢驗的事實。通常情況下,它表明不會因為科學實驗而有任何改變或影響。在實驗過程中,科學家試圖拒絕或拒絕這個假設。通過拒絕它,那么它就會得出一個替代假設是正確的,或者比無效假設更正確在科學上幾乎不可能證明或接受某件事。相反,假設被拒絕或未能被拒絕。例如,無效假設可能是某一特定藥物對服用該藥物的人沒有影響。如果在服用藥物的人群中發現了一種效果,那么該無效假設就會被拒絕,轉而支持另一種假設。如果給藥組似乎沒有效果,那么它就不能被拒絕,通常需要進一步的檢驗。在統計學上,零假設被視為沒有顯著統計差異的假設,換句話說,它是一種統計上的平等的聲明,它不必精確地等于一個值,但是假設和觀察樣本必須是相似的,而不是不同的,足以拒絕這個假設。如果真假設被拒絕,這意味著它在統計學上與觀察組有顯著差異,這種差異不是由于偶然性。當一個無效假設沒有被拒絕時,它被視為在統計學上是相似的。這種相似性通常歸因于偶然抽樣誤差,意味著差異的大小是由于偶然性造成的。如果被拒絕,這并不是代表實驗者的失敗。實際上,大多數研究人員和科學家對假設是真的幾乎沒有期望,被拒絕的零假設是科學實驗中的一個重要結果
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發表于 2020-08-19 16:29
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- 分類:科學教育