Melhor resposta
Uma hipótese é baseada em dados parciais de fatos, bem como opiniões. Portanto, não pode ser uma declaração definitiva. Muitas vezes é referido como uma afirmação provisória porque é simplesmente uma teoria.
Dito isso, qualquer hipótese pode se transformar de uma teoria em uma afirmação real, uma vez que os novos dados estatísticos apoiam a teoria agora ser factual.
A grande questão nesses casos é se as fontes de dados e evidências são confiáveis. Qualquer pessoa que já conduziu um estudo sabe que o resultado do estudo pode ser inclinado para a maneira como o estudo foi conduzido.
Gosto de ler uma hipótese. Gosto da opinião das pessoas e também de alguns dados. No entanto, se vou ler algo baseado em dados puros, sigo a regra dos três recursos. Ou seja, gosto de ver as informações verificadas por meio de três fontes diferentes.
Espero que isso ajude a responder à sua pergunta. César
Resposta
O autor está confuso.
Qualquer hipótese pode ser provada como falsa, o que inclui hipóteses nulas. Qualquer hipótese que não possa ser provada como falsa é uma tautologia (e, portanto, não é uma hipótese apropriada) ou sem sentido.
Algumas pessoas podem questionar que nada pode ser provado, ou nada empírico. Mas o autor não afirma isso. Ele admite que encontrar um cisne negro refuta a hipótese de que todos os cisnes são brancos. Portanto, se sua hipótese nula fosse de que todos os cisnes são brancos, você a teria refutado e, ao mesmo tempo, refutado a afirmação do autor.
O autor afirma que você nunca pode refutar uma hipótese nula porque você nunca sabe um parâmetro de população precisamente de uma amostra. Isso indica que o autor está escrevendo sobre hipóteses nulas gerais, mas apenas sobre hipóteses nulas sobre parâmetros populacionais testados por amostras.
Mas mesmo aqui ele não está correto. Se a sua hipótese nula é que a população tem uma distribuição uniforme de 0 a 1, uma única observação de -1 a refuta.
O ponto razoável semelhante ao que o autor está fazendo é que as pessoas devem ter cuidado para distinguir entre “rejeitado no nível de 5\%” e “refutado”. Se você quiser ser pedante sobre isso, pode dizer que “prova” requer refutação no nível de 0\%, mas acho que pessoas razoáveis aceitariam algum nível muito baixo de significante como razoavelmente descrito como “prova”, dado que qualquer afirmação humana— incluir provas matemáticas – pode estar errado.
A questão mais profunda é que os cálculos de significância fazem suposições, e essas suposições costumam ser mais duvidosas do que o nível de significância declarado – na verdade, muitas vezes se sabe que estão incorretas. Se você tiver 100 observações com uma média de 100 e um desvio padrão de 1, estou disposto a dizer que você provou que a amostra não veio de uma distribuição normal padrão. Mas não estou disposto a dizer que você provou nada sobre a próxima observação, ou que a média da população não é zero.