Nulhypothese

In dit artikel wordt uitgelegd wat de nulhypothese in de statistiek is. Er worden ook voorbeelden van nulhypothesen gepresenteerd, evenals de relatie tussen de nulhypothese en andere concepten die voorkomen bij het testen van hypothesen.

Wat is een nulhypothese?

In de statistiek is een nulhypothese een hypothese die een conclusie over een parameter van de onderzochte steekproef ontkent of bevestigt. Concreet geldt bij het testen van hypothesen dat de nulhypothese stelt dat de conclusie van een experiment onjuist is.

De nulhypothese is dus de hypothese die we willen verwerpen. Als de onderzoeker er dus in slaagt de nulhypothese te verwerpen, betekent dit dat de hypothese die hij in het statistische onderzoek wilde bewijzen waarschijnlijk waar is. Aan de andere kant, als de nulhypothese niet kan worden verworpen, betekent dit dat de hypothese die men wilde testen hoogstwaarschijnlijk onwaar is. We zullen hieronder zien wanneer de nulhypothese kan worden verworpen.

Het symbool voor de nulhypothese is H ₀ .

Normaal gesproken bevat de nulhypothese een ‘nee’ of ‘anders dan’ in de verklaring, omdat wordt aangenomen dat de onderzoekshypothese onwaar is.

Voorbeeld van nulhypothese

Als we eenmaal de definitie van de nulhypothese hebben gezien, gaan we een voorbeeld van dit type statistische hypothese bekijken om de betekenis ervan beter te begrijpen.

Als een statistisch onderzoek bijvoorbeeld wil aantonen dat de batterij van een laptop van een bepaald merk gemiddeld 5 uur meegaat, zal de nulhypothese zijn dat de batterij van deze laptop een gemiddelde levensduur heeft anders dan 5 uur.

Concluderend: de nulhypothese is geformuleerd in tegenspraak met de bewering die we willen testen en daarom is het de onderzoekshypothese die we willen verwerpen.

Nulhypothese en alternatieve hypothese

De alternatieve hypothese is de werkhypothese die je wilt bewijzen. Dat wil zeggen dat bij het testen van hypothesen het doel is om te verifiëren dat de alternatieve hypothese waar is. De alternatieve hypothese wordt weergegeven door het symbool H ₁ .

Het verschil tussen de nulhypothese en de alternatieve hypothese is daarom dat bij het uitvoeren van een statistisch onderzoek het doel is om de nulhypothese te verwerpen, terwijl het doel is om aan te tonen dat de alternatieve hypothese waar is.

Als we in navolging van het vorige voorbeeld in een statistisch onderzoek willen bevestigen dat de batterij van een laptop van een bepaald merk gemiddeld 5 uur meegaat, zal de alternatieve hypothese zijn dat de batterij van deze laptop gelijk is aan 5 uur en, op de aan de andere kant zal de nulhypothese het tegenovergestelde zijn van de alternatieve hypothese.

In werkelijkheid wordt in een onderzoek dus eerst de alternatieve hypothese geformuleerd en vervolgens de nulhypothese, die tegengesteld zal zijn aan de alternatieve hypothese.

Nulhypothese en p-waarde

Laten we tot slot eens kijken wat de relatie is tussen de nulhypothese en de p-waarde, aangezien het twee nauw verwante statistische concepten zijn.

De p-waarde , ook wel p-waarde genoemd, is een waarde tussen 0 en 1 die de waarschijnlijkheid aangeeft dat het waargenomen verschil op toeval berust. De p-waarde geeft dus het belang van een resultaat aan en wordt gebruikt om te bepalen of de nulhypothese moet worden aanvaard of verworpen.

Dus… wanneer wordt de nulhypothese verworpen?

De nulhypothese wordt aanvaard of verworpen, afhankelijk van de relatie tussen de p-waarde en het significantieniveau :

• Als de p-waarde kleiner is dan het significantieniveau, wordt de nulhypothese verworpen.
• Als de p-waarde groter is dan het significantieniveau, wordt de nulhypothese aanvaard.

Houd er rekening mee dat het verwerpen van de nulhypothese betekent dat je de alternatieve hypothese accepteert, en dat het accepteren van de nulhypothese omgekeerd betekent dat je de alternatieve hypothese verwerpt.

Bovendien moet worden opgemerkt dat de conclusies die tijdens een statistisch onderzoek worden getrokken, onjuist kunnen zijn, aangezien het testen van hypothesen afhankelijk is van het accepteren of verwerpen van een hypothese op basis van het gekozen betrouwbaarheidsniveau .