Альтернативная гипотеза

В этой статье объясняется, что такое альтернативная гипотеза в статистике. Здесь также показаны примеры альтернативных гипотез и то, чем альтернативная гипотеза отличается от нулевой.

Что такое альтернативная гипотеза?

В статистике альтернативная гипотеза (или альтернативная гипотеза ) — это одна из гипотез, выдвигаемых при проверке гипотезы. Более конкретно, альтернативная гипотеза — это исследовательская гипотеза, истинность которой вы хотите доказать.

Другими словами, альтернативная гипотеза — это гипотеза исследователя, и в попытке доказать ее истинность будет проведен статистический анализ. Таким образом, по окончании проверки гипотезы альтернативная гипотеза будет принята или отклонена в зависимости от полученных результатов.

Символ или аббревиатура альтернативной гипотезы — H ₁ .

Таким образом, альтернативной гипотезой является гипотеза, противоречащая нулевой гипотезе, которую исследователь намеревается отвергнуть при проведении статистического исследования. Ниже мы подробно остановимся на разнице между нулевой гипотезой и альтернативой.

Пример альтернативной гипотезы

Теперь, когда мы знаем определение альтернативной гипотезы, давайте посмотрим на пример статистической гипотезы этого типа, чтобы лучше понять ее значение.

Например, если в статистическом исследовании мы хотим продемонстрировать, что деталь, изготовленная на определенной машине, имеет среднюю длину 25 см, альтернативной гипотезой будет то, что средняя длина указанной детали равна 25 см.

Короче говоря, альтернативная гипотеза — это гипотеза, которую мы хотим проверить, проведя статистическое исследование.

Альтернативная гипотеза и нулевая гипотеза

Нулевая гипотеза — это гипотеза, противоположная альтернативной гипотезе, то есть нулевая гипотеза — это гипотеза, которую мы хотим отвергнуть при проверке гипотезы. Нулевая гипотеза обозначается символом H ₀ .

Таким образом , разница между альтернативной гипотезой и нулевой гипотезой заключается в том, что когда мы проводим проверку гипотезы, мы хотим доказать, что альтернативная гипотеза верна, тогда как мы хотим доказать, что нулевая гипотеза ложна.

Следуя предыдущему примеру, если статистическое исследование направлено на подтверждение того, что деталь, произведенная определенной машиной, имеет среднюю длину 25 см, нулевая гипотеза будет заключаться в том, что средняя длина указанной детали отличается от 25 см. Гипотеза состоит в том, что средняя длина комнаты действительно равна 25 см.

На практике альтернативная гипотеза формулируется перед нулевой гипотезой, поскольку именно эту гипотезу предполагается проверить путем статистического анализа выборки данных. Нулевая гипотеза просто возникает из противоречия с альтернативной гипотезой.

Альтернативная гипотеза и значение p

Наконец, мы увидим, какова связь между значением p и альтернативной гипотезой, поскольку это две связанные статистические концепции, часто используемые при проверке гипотез.

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 альтернативную гипотезу.

Более конкретно, альтернативная гипотеза принимается или отвергается на основе взаимосвязи между значением p и уровнем значимости :

• Если значение p ниже уровня значимости, альтернативная гипотеза принимается.
• Если значение p превышает уровень значимости, альтернативная гипотеза отклоняется.

Имейте в виду, что принятие альтернативной гипотезы подразумевает отказ от нулевой гипотезы и, следовательно, первоначальная гипотеза исследования подтверждается. Однако отказ от альтернативной гипотезы означает принятие нулевой гипотезы, поэтому нет никаких доказательств того, что первоначальная гипотеза верна.

Дополнительно следует отметить, что выводы, сделанные в ходе статистического исследования, могут быть ошибочными, поскольку при проверке гипотез гипотеза принимается или отвергается в зависимости от выбранного уровня достоверности .