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La verifica di ipotesi in scienze biologiche è il metodo scientifico utilizzato per verificare la validità di un’ipotesi. Vale a dire è un processo logico-razionale che permette di dedurre dall’osservazione di un fenomeno, una legge, cioè una regola idonea a spiegare il fenomeno osservato.
Anche in statistica si usa la locuzione “verifica di ipotesi” e, seppur partendo da presupposti differenti rispetto alla biologia, il suo significato è identico. Un’ipotesi statistica è infatti una congettura, cioè una supposizione effettuata su un determinato parametro.
L’obiettivo di questo articolo è di far vedere non solo come la definizione “verifica di ipotesi” in biologia ed in statistica sia identica, ma come la biologia utilizza la statistica per verificare le sue ipotesi.
Verifica di ipotesi in biologia
La verifica di ipotesi è uno dei due metodi scientifici, insieme alla scoperta, che ci aiuta a comprendere i fenomeni biologici. Mentre la scienza fondata sulle scoperte (definita anche scienza conoscitiva) è un metodo che raccoglie e analizza dati senza la necessità di fondare a priori un’ipotesi, la verifica delle ipotesi è un percorso logico-razionale che si articola in cinque precisi step.
Gli step del metodo scientifico
Partendo dall’osservazione del fenomeno naturale (step 1), i ricercatori usano le osservazioni per effettuare un’ipotesi che cerca di spiegare il fenomeno osservato (step 2). Successivamente si passa alla fase di sperimentazione, ossia a quella fase che serve per verificare se quanto ipotizzato è vero (step 3). I dati raccolti durante le sperimentazioni vengono analizzati (step 4). Se essi confermano la validità dell’ipotesi, allora l’ipotesi diventa una legge, altrimenti essa viene rifiutata (step 4) e si riformula una nuova ipotesi.
Occorre tenere presente che formulare un’ipotesi non significa effettuare una supposizione senza fondamenti scientifici o con una capacità previsionale limitata. Quando i ricercatori formulano un’ipotesi, affinché essa sia utile, è necessario che sia analizzabile. Questo significa che essa deve essere idonea a fare delle specifiche previsioni, lasciando alla successiva fase di sperimentazione il dovere di dimostrare se le predizioni sono giuste o sbagliate.
Ipotesi e teoria
Inoltre bisogna ricordare che la semplice prova di validità di un’ipotesi non assicura che essa sia valida “per sempre”: essa rimane sempre provvisoria. I ricercatori possono affermare di accettare un’ipotesi, ma non possono mai affermare di averla dimostrata.
Solo quando una spiegazione è convalidata da un’ampia raccolta di evidenze, essa diviene dimostrata ed assume il nome di “teoria”. La portata di una teoria è molto ampia, non solo perché in una teoria confluiscono osservazioni, ipotesi osservate e leggi provenienti anche da altre discipline, ma anche perché la capacità predittiva di una teoria è molto vasta.
Come puoi notare dunque l’ipotesi è un tassello del metodo scientifico in campo biologico e costituisce il banco di prova delle supposizioni degli scienziati, i quali grazie alle ipotesi formulate, possono spiegare un fenomeno o ricercare nuovi “perché”.
Verifica di ipotesi in statistica
In statistica la verifica di ipotesi ha diverso significato. L’ipotesi statistica pone un vincolo su un parametro e la verifica dell’ipotesi significa stabilire se un dato campione contiene abbastanza “evidenza” per rifiutare l’ipotesi in questione.
Ripeto e sottolineo il concetto: la verifica dell’ipotesi in statistica significa stabilire se un dato campione … rifiuta l’ipotesi. L’asimmetria tra ipotesi in biologia ed ipotesi in statistica deriva dal fatto che, in statistica, l’ipotesi è vera fino a prova contraria, mentre in biologia un’ipotesi non è vera, fino a quando non viene validata.
I test statistici non fanno altro che mettere a confronto un’ipotesi che si da per verificata (ipotesi nulla) contro un’ipotesi che si ritiene non vera (ipotesi alternativa). Quando l’ipotesi nulla è rifiutata, allora si accetta la possibilità che sia vera l’ipotesi alternativa. Attenzione alla sottigliezza statistica sull’ipotesi nulla. Quando un’ipotesi viene accettata non significa che è stato dimostrato che quel determinato parametro rispetti il vincolo, ma si è unicamente provato che non c’è evidenza empirica che il parametro non rispetti il vincolo. In altri termini accettare un’ipotesi nulla non significa che essa sia vera, ma solo che non c’è un’evidenza empirica sufficientemente contraria ad essa. E questo spiega perché in statistica si è sempre alla ricerca del p-value inferiore allo 0.05. Questo valore di riferimento ci permette di verificare quando l’ipotesi nulla è rifiutata a favore dell’ipotesi alternativa, la quale prova l’evidenza empirica.
Biologia e statistica entrano mai in contatto?
Per concludere questo articolo e rispondere alla domanda se e quando la biologia e la statistica entrano in contatto, riporto un esempio di metodo scientifico riportato nel testo di Biologia di Brooker et al. (2010) (editore McGraw Hill). Sappiamo che in autunno le foglie dell’acero cadono quando i giorni sono più freddi e più corti. I ricercatori formulano un’ipotesi: la minore esposizione degli alberi alla luce solare provoca la caduta delle foglie. Per verificare la correttezza di questa ipotesi, si crea un esperimento: piccole piante di acero sono cresciute ed osservate in due diverse serre. In entrambe le serre, la temperatura è costante, mentre cambia l’esposizione delle piante di acero alla luce. In una serra la luce rimane costante per 200 giorni e nell’altra si riduce progressivamente.
Dopo i 200 giorni di osservazione, si misura il numero di foglie cadute per ogni albero e si riportano i dati in file Excel. A questo punto interviene la statistica che mettendo in comparazione la media delle foglie cadute in ciascuna serra (ipotesi nulla: le medie sono uguali, ipotesi alternativa: le medie sono diverse), se l’ipotesi nulla è rifiutata, allora è vero che le foglie dell’acero cadono in autunno perché c’è una minore esposizione degli alberi alla luce solare.
Come puoi notare siamo giunti alla verifica di un’ipotesi in biologia, attraverso il rifiuto di un’ipotesi statistica.
Cosa concluderesti se l’ipotesi nulla fosse accettata? Semplicemente che non c’è evidenza empirica che le foglie dell’acero cadono in autunno a causa della minore esposizione alla luce del sole!
