Нулевая гипотеза

В этой статье объясняется, что такое нулевая гипотеза в статистике. Также представлены примеры нулевых гипотез, а также связь между нулевой гипотезой и другими понятиями, возникающими при проверке гипотез.

Что такое нулевая гипотеза?

В статистике нулевая гипотеза — это гипотеза, которая опровергает или подтверждает вывод о параметре изучаемой выборки. В частности, при проверке гипотез нулевая гипотеза утверждает, что вывод эксперимента ложен.

Таким образом, нулевая гипотеза — это гипотеза, которую мы хотим отвергнуть. Итак, если исследователю удается отвергнуть нулевую гипотезу, это означает, что гипотеза, которую он хотел доказать в статистическом исследовании, вероятно, верна. С другой стороны, если нулевую гипотезу нельзя отвергнуть, это означает, что гипотеза, которую хотели проверить, скорее всего, ложна. Ниже мы увидим, когда нулевую гипотезу можно отвергнуть.

Символ нулевой гипотезы — H ₀ .

Обычно нулевая гипотеза включает в свое утверждение слова «нет» или «отлично от», поскольку предполагает, что исследовательская гипотеза ложна.

Пример нулевой гипотезы

После того, как мы увидели определение нулевой гипотезы, давайте посмотрим на пример статистической гипотезы этого типа, чтобы лучше понять ее значение.

Например, если статистическое исследование хочет продемонстрировать, что батарея ноутбука определенной марки работает в среднем 5 часов, нулевой гипотезой будет то, что средняя продолжительность работы батареи этого ноутбука отличается от 5 часов.

В заключение, нулевая гипотеза сформулирована в противоречии с утверждением, которое мы хотим проверить, и, следовательно, это исследовательская гипотеза, которую мы хотим отвергнуть.

Нулевая гипотеза и альтернативная гипотеза

Альтернативная гипотеза — это рабочая гипотеза, которую вы хотите доказать. То есть при проверке гипотез цель состоит в том, чтобы убедиться, что альтернативная гипотеза верна. Альтернативная гипотеза представлена символом H ₁ .

Следовательно, разница между нулевой гипотезой и альтернативной гипотезой заключается в том, что при проведении статистического исследования цель состоит в том, чтобы отвергнуть нулевую гипотезу, а цель — продемонстрировать, что альтернативная гипотеза верна.

Следуя предыдущему примеру, если в статистическом исследовании мы хотим подтвердить, что батарея ноутбука определенной марки работает в среднем 5 часов, альтернативной гипотезой будет то, что батарея этого ноутбука равна 5 часам и, с другой стороны, нулевая гипотеза будет противоположной альтернативной гипотезе.

Итак, в действительности в исследовании сначала формулируется альтернативная гипотеза, а затем формулируется нулевая гипотеза, которая будет противоположна альтернативной гипотезе.

Нулевая гипотеза и значение p

Наконец, давайте посмотрим, какова связь между нулевой гипотезой и значением p, поскольку это две тесно связанные статистические концепции.

Значение p , также называемое значением p , представляет собой значение от 0 до 1, которое указывает вероятность того, что наблюдаемая разница обусловлена случайностью. Таким образом, значение p указывает на важность результата и используется для определения того, следует ли принять или отклонить нулевую гипотезу.

Итак… когда же нулевая гипотеза отвергается?

Нулевая гипотеза принимается или отвергается в зависимости от соотношения между значением p и уровнем значимости :

• Если значение p меньше уровня значимости, нулевая гипотеза отклоняется.
• Если значение p превышает уровень значимости, принимается нулевая гипотеза.

Имейте в виду, что отказ от нулевой гипотезы означает принятие альтернативной гипотезы, и наоборот, принятие нулевой гипотезы означает отказ от альтернативной гипотезы.

Дополнительно следует отметить, что выводы, сделанные в ходе статистического исследования, могут быть ошибочными, поскольку проверка гипотез основана на принятии или отклонении гипотезы на основе выбранного уровня достоверности .