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Diseño del experimento pregunta

Tengo una pregunta ingenua acerca de diseño de experimentos (yo no soy un especialista en estadística por el comercio).

Supongamos que yo estoy haciendo, psicología social, y yo soy la configuración de un experimento como el de Milgram en los años sesenta. ¿Realmente tengo que formular una cuantitativa de la hipótesis nula de antemano?

No quiero volver a interpretar los resultados después de los hechos, de ahí la solidez de tener una clara H0, pero al mismo tiempo, puede que no sea inmediatamente claro lo que H0 debe ser. Después de todo, esta es la "exploración".

En el caso de Milgram, al parecer, lo que hizo fue averiguar una "expectativa" por la topografía de la gente acerca de lo que ellos pensaban que iba a suceder en el experimento. Puedo ver cómo se podría utilizar para formular una muy precisa H0: la encuesta le da una distribución inicial, y usted puede comprobar el experimento real de la distribución en contra de la esperada. Se convierte cuantitativos y muy precisa, la significación puede ser medido.

Pero existe un concepto de una "exploración" experimento, donde no se sabe lo que debería ocurrir, y por lo tanto es difícil formular una clara H0? Debemos esforzarnos para formular una "arbitraria" la H0 en esos casos, de todos modos?

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mattsmith321 Puntos 1729

La verdadera pregunta es: ¿tiene usted una hipótesis? En el estudio de Milgram, el real importante de la información es muy descriptivo (por ejemplo, cuántas personas se hizo a 450 voltios) en lugar de hipótesis impulsado. Así que, en breve, la respuesta es no, no siempre se necesita una hipótesis estadística de antemano. Tenga en cuenta que muchas personas pueden decir que un experimento es inherentemente diseñado para probar una hipótesis; en consecuencia, este diseño no ser un "experimento".

Por otro lado, si usted tiene cualquier tipo de hipótesis (por ejemplo, la mayoría de los participantes será de 450 voltios, los participantes subirán más en la tensión que los psiquiatras era de esperar, los hombres son más propensos a hacer X), entonces una hipótesis estadística es una garantía.

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