Hypothèse nulle

Cet article explique ce qu’est l’hypothèse nulle en statistique. Des exemples d’hypothèses nulles sont également présentés, ainsi que la relation entre l’hypothèse nulle et d’autres concepts apparaissant dans les tests d’hypothèse.

Qu’est-ce qu’une hypothèse nulle ?

En statistique, une hypothèse nulle est une hypothèse qui nie ou confirme une conclusion sur un paramètre de l’échantillon étudié. Plus précisément, dans le test d’hypothèse, l’hypothèse nulle soutient que la conclusion d’une expérience est fausse.

L’hypothèse nulle est donc l’hypothèse que l’on souhaite rejeter. Ainsi, si le chercheur parvient à rejeter l’hypothèse nulle, cela signifie que l’hypothèse qu’il a voulu prouver dans l’étude statistique est probablement vraie. D’un autre côté, si l’hypothèse nulle ne peut être rejetée, cela signifie que l’hypothèse que l’on voulait tester est très probablement fausse. Nous verrons ci-dessous quand l’hypothèse nulle peut être rejetée.

Le symbole de l’hypothèse nulle est H ₀ .

En général, l’hypothèse nulle inclut un « non » ou un « différent de » dans son énoncé, puisqu’elle suppose que l’hypothèse de recherche est fausse.

Exemple d’hypothèse nulle

Une fois que nous avons vu la définition de l’hypothèse nulle, voyons un exemple de ce type d’hypothèse statistique pour mieux comprendre sa signification.

Par exemple, si une étude statistique veut démontrer que la batterie d’un ordinateur portable d’une certaine marque dure en moyenne 5 heures, l’hypothèse nulle sera que la batterie de cet ordinateur portable a une durée moyenne différente de 5 heures.

En conclusion, l’hypothèse nulle est formulée en contradiction avec l’énoncé que nous voulons tester et c’est donc l’hypothèse de recherche que nous voulons rejeter.

Hypothèse nulle et hypothèse alternative

L’ hypothèse alternative est l’hypothèse de travail que vous souhaitez prouver. Autrement dit, dans un test d’hypothèse, le but est de vérifier que l’hypothèse alternative est vraie. L’hypothèse alternative est représentée par le symbole H ₁ .

Par conséquent, la différence entre l’hypothèse nulle et l’hypothèse alternative réside dans le fait que lors de la réalisation d’une enquête statistique, le but est de rejeter l’hypothèse nulle, tandis que le but est de démontrer que l’hypothèse alternative est vraie.

En suivant l’exemple précédent, si dans une étude statistique nous voulons corroborer que la batterie d’un ordinateur portable d’une certaine marque dure en moyenne 5 heures, l’hypothèse alternative sera que la batterie de cet ordinateur portable est égale à 5 heures et, sur d’autre part, l’hypothèse nulle sera à l’opposé de l’hypothèse alternative.

Ainsi, en réalité, dans une recherche, l’hypothèse alternative est d’abord formulée, puis l’hypothèse nulle est formulée, qui sera opposée à l’hypothèse alternative.

Hypothèse nulle et valeur p

Pour finir, voyons quelle est la relation entre l’hypothèse nulle et la valeur p, puisqu’il s’agit de deux concepts statistiques étroitement liés.

La valeur p , également appelée valeur p , est une valeur comprise entre 0 et 1 qui indique la probabilité que la différence observée soit due au hasard. Ainsi, la valeur p indique l’importance d’un résultat et est utilisée pour déterminer s’il faut accepter ou rejeter l’hypothèse nulle.

Alors… quand l’hypothèse nulle est-elle rejetée ?

L’hypothèse nulle est acceptée ou rejetée selon la relation entre la p-value et le niveau de signification :

• Si la valeur p est inférieure au seuil de signification, l’hypothèse nulle est rejetée.
• Si la valeur p est supérieure au seuil de signification, l’hypothèse nulle est acceptée.

Gardez à l’esprit que rejeter l’hypothèse nulle signifie accepter l’hypothèse alternative, et inversement, accepter l’hypothèse nulle signifie rejeter l’hypothèse alternative.

En outre, il convient de noter que les conclusions tirées lors d’une enquête statistique peuvent être erronées, puisque le test d’hypothèse repose sur l’acceptation ou le rejet d’une hypothèse en fonction du niveau de confiance choisi.