Hipótese alternativa

Este artigo explica o que é uma hipótese alternativa nas estatísticas. Também mostra exemplos de hipóteses alternativas e como a hipótese alternativa difere da hipótese nula.

O que é uma hipótese alternativa?

Em estatística, uma hipótese alternativa (ou hipótese alternativa ) é uma das hipóteses propostas num teste de hipótese. Mais especificamente, a hipótese alternativa é a hipótese de pesquisa que você deseja provar como verdadeira.

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.

O símbolo ou abreviatura da hipótese alternativa é H ₁ .

A hipótese alternativa é, portanto, a hipótese contrária à hipótese nula, que o investigador pretende rejeitar no momento da realização do estudo estatístico. A seguir entraremos em detalhes sobre a diferença entre a hipótese nula e a alternativa.

Exemplo de uma hipótese alternativa

Agora que conhecemos a definição de hipótese alternativa, vejamos um exemplo desse tipo de hipótese estatística para entender melhor seu significado.

Por exemplo, se numa investigação estatística quisermos demonstrar que uma peça produzida por uma determinada máquina tem um comprimento médio de 25 cm, a hipótese alternativa será que o comprimento médio dessa peça é de 25 cm.

Em suma, a hipótese alternativa é a hipótese que pretendemos testar através da realização de um estudo estatístico.

Hipótese alternativa e hipótese nula

A hipótese nula é a hipótese oposta à hipótese alternativa, ou seja, a hipótese nula é a hipótese que queremos rejeitar num teste de hipótese. A hipótese nula é representada pelo símbolo H ₀ .

Portanto , a diferença entre a hipótese alternativa e a hipótese nula é que quando realizamos um teste de hipótese, queremos provar que a hipótese alternativa é verdadeira, ao passo que queremos provar que a hipótese nula é falsa.

Seguindo o exemplo anterior, se uma investigação estatística busca corroborar que uma peça produzida por uma determinada máquina tem comprimento médio de 25 cm, a hipótese nula seria que o comprimento médio dessa peça é diferente de 25 cm. A hipótese seria que o comprimento médio da sala fosse de fato igual a 25 cm.

Na prática, a hipótese alternativa é formulada antes da hipótese nula, pois é a hipótese que se pretende verificar pelo exame estatístico de uma amostra de dados. A hipótese nula surge simplesmente da contradição com a hipótese alternativa.

Hipótese alternativa e valor p

Por fim, veremos qual é a relação entre o valor p e a hipótese alternativa, uma vez que são dois conceitos estatísticos relacionados frequentemente utilizados em testes de hipóteses.

O valor p , também chamado de valor p , é um valor entre 0 e 1 que indica a probabilidade de a diferença observada ser devida ao acaso. Assim, o valor p indica a importância de um resultado e é utilizado para determinar se aceita ou rejeita a hipótese alternativa.

Mais especificamente, a hipótese alternativa é aceita ou rejeitada com base na relação entre o valor p e o nível de significância :

• Se o valor p estiver abaixo do nível de significância, a hipótese alternativa é aceita.
• Se o valor p for maior que o nível de significância, a hipótese alternativa é rejeitada.

Tenha em mente que aceitar a hipótese alternativa implica rejeitar a hipótese nula e, portanto, verifica-se a hipótese inicial da pesquisa. No entanto, rejeitar a hipótese alternativa significa aceitar a hipótese nula, pelo que não há provas de que a hipótese inicial seja verdadeira.

Adicionalmente, deve-se notar que as conclusões tiradas num estudo estatístico podem ser erradas, uma vez que no teste de hipóteses uma hipótese é aceite ou rejeitada dependendo do nível de confiança escolhido.