Cara menulis hipotesis nol (5 contoh)

Uji hipotesis menggunakan sampel data untuk menentukan benar atau tidaknya suatu pernyataan tentang suatu parameter populasi .

Setiap kali kami melakukan uji hipotesis, kami selalu menulis hipotesis nol dan hipotesis alternatif, yang bentuknya sebagai berikut:

H ₀ (hipotesis nol): parameter populasi =, ≤, ≥ nilai tertentu

H _A (hipotesis alternatif): parameter populasi <, >, ≠ nilai tertentu

Perhatikan bahwa hipotesis nol selalu mengandung tanda sama dengan .

Kami menafsirkan hipotesis sebagai berikut:

Hipotesis Nol: Contoh data tidak memberikan bukti untuk mendukung klaim yang dibuat oleh seseorang.

Hipotesis Alternatif: Sampel data memberikan bukti yang cukup untuk mendukung klaim individu.

Misalnya, tinggi rata-rata spesies tanaman tertentu adalah 20 inci. Namun, seorang ahli botani mengatakan tinggi rata-rata sebenarnya adalah lebih dari 20 inci.

Untuk menguji klaim ini, dia bisa keluar dan mengumpulkan sampel tanaman secara acak . Dia kemudian dapat menggunakan data sampel ini untuk melakukan uji hipotesis menggunakan dua hipotesis berikut:

H ₀ : μ ≤ 20 (rata-rata tinggi tanaman sebenarnya sama dengan atau bahkan kurang dari 20 inci)

H _A : μ > 20 (rata-rata tinggi tanaman sebenarnya lebih besar dari 20 inci)

Jika data pengambilan sampel yang dikumpulkan oleh ahli botani menunjukkan bahwa tinggi rata-rata spesies tanaman ini jauh lebih besar dari 20 inci, ia dapat menolak hipotesis nol dan menyimpulkan bahwa tinggi rata-rata spesies tanaman ini lebih besar dari 20 inci.

Bacalah contoh berikut untuk lebih memahami cara menulis hipotesis nol dalam situasi yang berbeda.

Contoh 1: berat penyu

Seorang ahli biologi ingin memeriksa apakah berat rata-rata sebenarnya dari spesies penyu tertentu adalah 300 pon. Untuk mengujinya, ia akan mengukur berat sampel acak 40 ekor penyu.

Berikut cara menulis hipotesis nol dan hipotesis alternatif untuk skenario ini:

H ₀ : μ = 300 (berat rata-rata sebenarnya sama dengan 300 pon)

H _A : μ ≠ 300 (berat rata-rata sebenarnya tidak sama dengan 300 pon)

Contoh 2: Ukuran jantan

Diasumsikan rata-rata tinggi badan pria di suatu kota adalah 68 inci. Namun, seorang peneliti independen memperkirakan bahwa tinggi rata-rata sebenarnya adalah lebih dari 68 inci. Untuk mengujinya, dia keluar dan mengumpulkan tinggi badan 50 pria di kota.

Berikut cara menulis hipotesis nol dan hipotesis alternatif untuk skenario ini:

H ₀ : μ ≤ 68 (tinggi rata-rata sebenarnya sama dengan atau bahkan kurang dari 68 inci)

H _A : μ > 68 (tinggi rata-rata sebenarnya lebih besar dari 68 inci)

Contoh 3: Tingkat kelulusan

Sebuah universitas melaporkan bahwa 80% mahasiswanya lulus tepat waktu. Namun, seorang peneliti independen memperkirakan kurang dari 80% siswa lulus tepat waktu. Untuk mengujinya, ia mengumpulkan data tentang proporsi siswa yang lulus tepat waktu pada tahun lalu dari perguruan tinggi.

Berikut cara menulis hipotesis nol dan hipotesis alternatif untuk skenario ini:

H ₀ : p ≥ 0,80 (proporsi sebenarnya mahasiswa yang lulus tepat waktu adalah 80% atau lebih)

H _A : μ < 0,80 (proporsi sebenarnya mahasiswa yang lulus tepat waktu kurang dari 80%)

Contoh 4: berat hamburger

Seorang peneliti makanan ingin menguji apakah berat rata-rata hamburger di restoran tertentu adalah 7 ons. Untuk mengujinya, dia akan mengukur berat sampel acak 20 hamburger dari restoran ini.

Berikut cara menulis hipotesis nol dan hipotesis alternatif untuk skenario ini:

H ₀ : μ = 7 (berat rata-rata sebenarnya sama dengan 7 ons)

H _A : μ ≠ 7 (berat rata-rata sebenarnya tidak sama dengan 7 ons)

Contoh 5: Dukungan warga

Seorang politisi menyatakan bahwa kurang dari 30% warga di kota tertentu mendukung undang-undang tertentu. Untuk mengujinya, ia mensurvei 200 warga mengenai apakah mereka mendukung undang-undang tersebut atau tidak.

Berikut cara menulis hipotesis nol dan hipotesis alternatif untuk skenario ini:

H ₀ : p ≥ 0,30 (proporsi sebenarnya warga negara yang mendukung hukum lebih besar atau sama dengan 30%)

H _A : μ < 0,30 (proporsi sebenarnya masyarakat yang mendukung hukum kurang dari 30%)

Sumber daya tambahan

Pengantar Pengujian Hipotesis
Pengantar Interval Keyakinan
Penjelasan tentang nilai P dan signifikansi statistik