Ipotesi nulla

Questo articolo spiega cos’è l’ipotesi nulla in statistica. Vengono inoltre presentati esempi di ipotesi nulla, nonché la relazione tra l’ipotesi nulla e altri concetti che compaiono nella verifica delle ipotesi.

Cos’è un’ipotesi nulla?

In statistica, un’ipotesi nulla è un’ipotesi che nega o conferma una conclusione su un parametro del campione studiato. Nello specifico, nel test di ipotesi, l’ipotesi nulla sostiene che la conclusione di un esperimento è falsa.

L’ipotesi nulla è quindi l’ipotesi che vogliamo rifiutare. Quindi, se il ricercatore riesce a rifiutare l’ipotesi nulla, significa che probabilmente l’ipotesi che voleva dimostrare nello studio statistico è vera. D’altra parte, se l’ipotesi nulla non può essere rifiutata, significa che l’ipotesi che si voleva verificare è molto probabilmente falsa. Vedremo più avanti quando l’ipotesi nulla può essere rifiutata.

Il simbolo dell’ipotesi nulla è H ₀ .

Tipicamente, l’ipotesi nulla include un “no” o un “diverso da” nella sua affermazione, poiché presuppone che l’ipotesi di ricerca sia falsa.

Esempio di ipotesi nulla

Una volta vista la definizione di ipotesi nulla, vediamo un esempio di questo tipo di ipotesi statistica per comprenderne meglio il significato.

Se ad esempio uno studio statistico volesse dimostrare che la batteria di un portatile di una certa marca dura in media 5 ore, l’ipotesi nulla sarà che la batteria di questo portatile abbia una durata media diversa dalle 5 ore.

In conclusione, l’ipotesi nulla è formulata in contraddizione con l’affermazione che vogliamo verificare e quindi è l’ipotesi di ricerca che vogliamo rifiutare.

Ipotesi nulla e ipotesi alternativa

L’ ipotesi alternativa è l’ipotesi di lavoro che vuoi dimostrare. Cioè, nel test di ipotesi, l’obiettivo è verificare che l’ipotesi alternativa sia vera. L’ipotesi alternativa è rappresentata dal simbolo H ₁ .

Pertanto, la differenza tra l’ipotesi nulla e l’ipotesi alternativa è che quando si effettua un’indagine statistica, l’obiettivo è rifiutare l’ipotesi nulla, mentre l’obiettivo è dimostrare che l’ipotesi alternativa è vera.

Seguendo l’esempio precedente, se in uno studio statistico si volesse verificare che la batteria di un portatile di una certa marca dura in media 5 ore, l’ipotesi alternativa sarà che la batteria di questo portatile sia pari a 5 ore e, al contrario, D’altra parte, l’ipotesi nulla sarà l’opposto dell’ipotesi alternativa.

Quindi in realtà in una ricerca viene prima formulata l’ipotesi alternativa e poi viene formulata l’ipotesi nulla, che sarà opposta all’ipotesi alternativa.

Ipotesi nulla e valore p

Vediamo infine qual è la relazione tra l’ipotesi nulla e il valore p, poiché sono due concetti statistici strettamente correlati.

Il valore p , chiamato anche valore p , è un valore compreso tra 0 e 1 che indica la probabilità che la differenza osservata sia dovuta al caso. Pertanto, il valore p indica l’importanza di un risultato e viene utilizzato per determinare se accettare o rifiutare l’ipotesi nulla.

Quindi… quando viene rifiutata l’ipotesi nulla?

L’ipotesi nulla viene accettata o rifiutata a seconda della relazione tra il valore p e il livello di significatività :

• Se il valore p è inferiore al livello di significatività, l’ipotesi nulla viene rifiutata.
• Se il valore p è maggiore del livello di significatività, viene accettata l’ipotesi nulla.

Tieni presente che rifiutare l’ipotesi nulla significa accettare l’ipotesi alternativa e, viceversa, accettare l’ipotesi nulla significa rifiutare l’ipotesi alternativa.

Inoltre, va notato che le conclusioni tratte durante un’indagine statistica possono essere errate, poiché la verifica delle ipotesi si basa sull’accettazione o sul rifiuto di un’ipotesi in base al livello di confidenza scelto.