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Hallo,

Ich habe mich heute gefragt, wie man entscheidet, was man bei diagnostischen Tests als H0 oder H1 definiert.
Beim HIV-Test, habe ich gelesen, ist die H0, dass man krank ist und diese Hypothese mit dem Test widerlegt werden muss (H1). Man kann somit kontrollieren wie viele getesteten Patienten einem eventuell "durch die Lappen gehen". Nämlich durch unser Signifikanzniveau.
Jetzte bestünde jedoch auch die Möglichkeit den Test so anzulegen, dass meine H0 das Gesundsein definiert und ich mit der H1 die Krankheit teste. Jetzt lege ich mit meinem Signifikanzniveu jedoch fest, wie wahrscheinlich es ist, dass ich versehentlich jemanden zu unrecht als krank klassifiziere. Das ist doch aber irgendwie etwas blöd, wenn dadurch meine Teststärke einen Kranken zu entdecken wesentlich niedriger ist, als meine 1 - Alpha-Wahrscheinlichkeit, "lediglich" einen gesunden als krank zu bezeichnen.
Was ist hier das Kriterium, wie ich meine Hypothesen definiere? Was sind die Konventionen? Man könnte für beide Seiten pro und contra aufstellen..
1. Lieber "H0 als krank", dadurch Kontrolle möglichst wenige Kranke nicht zu entdecken --> Teststärke als Definiton für Gesundsein
ODER
2. Eher "H1 als krank", wodurch ich über den Alpha Fehler kontrollieren kann, dass möglichst wenige zu Unrecht als krank angesehen werden --> Teststärke als Maß für Kranksein

Danke für die Antworten

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Wikipedia:

Im Bereich der forensischen Psychologie ist die Nullhypothese durch das Urteil des Bundesgerichtshofes (zum Verfahren bei einer Glaubhaftigkeitsbegutachtung)[1] definiert worden: „Das methodische Grundprinzip besteht darin, einen zu überprüfenden Sachverhalt (hier: Glaubhaftigkeit der spezifischen Aussage) so lange zu negieren, bis diese Negation mit den gesammelten Fakten nicht mehr vereinbar ist. Der Sachverständige nimmt daher bei der Begutachtung zunächst an, die Aussage sei unwahr (sog. Nullhypothese). Zur Prüfung dieser Annahme hat er weitere Hypothesen zu bilden. Ergibt seine Prüfstrategie, dass die Unwahrhypothese mit den erhobenen Fakten nicht mehr in Übereinstimmung stehen kann, so wird sie verworfen, und es gilt dann die Alternativhypothese, dass es sich um eine wahre Aussage handelt.“

 

 

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studyflix

An einem Beispiel aus dem alltäglichen Leben lässt sich das Aufstellen von Nullhypothese und Alternativhypothese und allgemein das Prinzip einer Hypothese verständlicher darstellen. Du wachst eines morgens auf und fühlst dich sehr schlecht. Deshalb gehst du noch am gleichen Tag zum Arzt, damit du eine mögliche Diagnose für dein Unwohlsein erhältst. Du gehst also mit der Annahme zum Arzt, dass du krank bist. Bevor du jedoch weiter handeln kannst (Medikamente kaufen, von der Arbeit zuhause bleiben etc.), muss der Arzt erst beweisen, dass du auch wirklich krank bist. Würde man für dieses Szenario die Nullhypothese und die Alternativhypothese aufstellen, würden diese lauten:

H_1: Du bist krank.

H_0: Du bist gesund.

Dieses Beispiel macht auch das sogenannte Falsifikationsprinzip deutlich. Die Annahme, dass man krank ist, kann man nicht einfach als gegeben annehmen und erwarten, dass Zugang zu jeglichen Medikamenten gewährt wird. Es muss erst durch Untersuchungen belegt werden, dass der Normalzustand „gesund“ nicht gegeben ist und tatsächlich eine Krankheit vorliegt, was in diesem konkreten Beispiel nur über den Arzt geht. Im Falle einer Untersuchungshypothese kann man die Hypothesen natürlich dann mit der eigenen Forschung überprüfen.

 

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