Hipóteses nulas e alternativas

Este artigo explica a diferença entre a hipótese nula e a hipótese alternativa. Você também poderá ver vários exemplos de hipóteses nulas e alternativas e, adicionalmente, quando a hipótese nula é rejeitada e quando a hipótese alternativa é rejeitada.

Hipótese nula

Em estatística, a hipótese nula é a hipótese que sustenta que a conclusão de um experimento é falsa no teste de hipóteses. O símbolo para a hipótese nula é H ₀ .

A hipótese nula é, portanto, a hipótese que desejamos rejeitar. Assim, se o pesquisador conseguir rejeitar a hipótese nula, significa que provavelmente a hipótese que ele queria provar no estudo estatístico é verdadeira. Por outro lado, se a hipótese nula não puder ser rejeitada, significa que a hipótese que se deseja testar é provavelmente falsa. Veremos a seguir quando a hipótese nula pode ser rejeitada.

Normalmente, a hipótese nula inclui um “não” ou “diferente de” em sua afirmação, uma vez que pressupõe que a hipótese de pesquisa é falsa.

Hipótese alternativa

Em estatística, a hipótese alternativa (ou hipótese alternativa ) é a hipótese de pesquisa que se deseja provar como verdadeira. O símbolo para a hipótese alternativa é H ₁ .

Ou seja, a hipótese alternativa é uma hipótese do pesquisador e na tentativa de comprovar que é verdadeira será realizada uma análise estatística. Assim, ao final do teste de hipótese, a hipótese alternativa será aceita ou rejeitada dependendo dos resultados obtidos.

A hipótese alternativa é, portanto, a hipótese contrária à hipótese nula, que o investigador pretende rejeitar no momento da realização do estudo estatístico.

Diferença entre hipóteses nulas e alternativas

A diferença entre a hipótese nula e a hipótese alternativa está na disposição do pesquisador em rejeitá-la ou não. A hipótese nula é a hipótese que o pesquisador pretende rejeitar. No entanto, a hipótese alternativa é a hipótese que o pesquisador deseja provar.

Para diferenciar a hipótese nula e a hipótese alternativa, elas são representadas por símbolos diferentes. O símbolo da hipótese nula é H ₀ , enquanto o símbolo da hipótese alternativa é H ₁ .

Na prática, a hipótese alternativa é formulada antes da hipótese nula, pois é a hipótese que se pretende corroborar pela análise estatística de uma amostra de dados. A hipótese nula é formulada simplesmente contradizendo a hipótese alternativa.

Exemplos de hipóteses nulas e alternativas

Agora que conhecemos a definição da hipótese nula e da hipótese alternativa, veremos vários exemplos desses dois tipos de hipóteses para entender claramente a diferença em seu significado.

1. Por exemplo, se suspeitarmos que uma máquina que teoricamente produz uma peça medindo 7 cm se desviou, a hipótese alternativa será que o comprimento médio das peças fabricadas é diferente de 7 cm e, por outro lado, a hipótese nula será que O comprimento médio das peças fabricadas é igual a 7 cm.



2. Outro exemplo, se pensarmos que a proporção da população que votou em determinado partido político é inferior ao percentual de votos que aquele partido recebeu nas últimas eleições (25%), as hipóteses nula e alternativa seriam:



3. Como exemplo final, se um professor suspeitar que a nota média de uma turma aumentou em relação ao ano passado (que era 6,1) com a implementação de um novo sistema educativo, a hipótese nula e a hipótese alternativa do seu estudo estatístico seriam:

Hipótese nula, hipótese alternativa e valor p

Ao realizar testes de hipótese, você deve decidir se rejeita a hipótese nula ou a hipótese alternativa. Assim, o resultado de um teste de hipótese é obtido comparando o valor p com o nível de significância (α) escolhido:

• Se o valor p for menor que o nível de significância, a hipótese nula é rejeitada (a hipótese alternativa é aceita).
• Se o valor p for maior que o nível de significância, a hipótese alternativa é rejeitada (a hipótese nula é aceita).

Portanto, hipótese nula, hipótese alternativa e valor p são três conceitos estatísticos intimamente relacionados de teste de hipóteses. Para saber mais, clique no seguinte link:

➤ Veja: Interpretação do valor p