Hipótese nula

Este artigo explica o que é a hipótese nula nas estatísticas. Também são apresentados exemplos de hipóteses nulas, bem como a relação entre a hipótese nula e outros conceitos que aparecem nos testes de hipóteses.

O que é uma hipótese nula?

Em estatística, uma hipótese nula é uma hipótese que nega ou confirma uma conclusão sobre um parâmetro da amostra estudada. Especificamente, no teste de hipóteses, a hipótese nula sustenta que a conclusão de um experimento é falsa.

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.

O símbolo para a hipótese nula é H ₀ .

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

Exemplo de hipótese nula

Depois de vermos a definição da hipótese nula, vejamos um exemplo deste tipo de hipótese estatística para melhor compreender o seu significado.

Por exemplo, se um estudo estatístico quiser demonstrar que a bateria de um laptop de uma determinada marca dura em média 5 horas, a hipótese nula será que a bateria desse laptop tenha uma duração média diferente de 5 horas.

Concluindo, a hipótese nula é formulada em contradição com a afirmação que queremos testar e, portanto, é a hipótese de pesquisa que queremos rejeitar.

Hipótese nula e hipótese alternativa

A hipótese alternativa é a hipótese de trabalho que você deseja provar. Ou seja, no teste de hipóteses, o objetivo é verificar se a hipótese alternativa é verdadeira. A hipótese alternativa é representada pelo símbolo H ₁ .

Portanto, a diferença entre a hipótese nula e a hipótese alternativa é que ao realizar uma investigação estatística, o objetivo é rejeitar a hipótese nula, enquanto o objetivo é demonstrar que a hipótese alternativa é verdadeira.

Seguindo o exemplo anterior, se num estudo estatístico quisermos corroborar que a bateria de um portátil de uma determinada marca dura em média 5 horas, a hipótese alternativa será que a bateria deste portátil é igual a 5 horas e, no por outro lado, a hipótese nula será o oposto da hipótese alternativa.

Então, na realidade, em uma pesquisa, primeiro se formula a hipótese alternativa e depois se formula a hipótese nula, que será oposta à hipótese alternativa.

Hipótese nula e valor p

Por fim, vejamos qual é a relação entre a hipótese nula e o valor p, uma vez que são dois conceitos estatísticos intimamente relacionados.

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 nula.

Então… quando a hipótese nula é rejeitada?

A hipótese nula é aceita ou rejeitada dependendo da relação entre o valor p e o nível de significância :

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

Tenha em mente que rejeitar a hipótese nula significa aceitar a hipótese alternativa e, inversamente, aceitar a hipótese nula significa rejeitar a hipótese alternativa.

Além disso, deve-se notar que as conclusões tiradas durante uma investigação estatística podem ser errôneas, uma vez que o teste de hipóteses depende da aceitação ou rejeição de uma hipótese com base no nível de confiança escolhido.