Нульова гіпотеза

У цій статті пояснюється, що таке нульова гіпотеза в статистиці. Також наведено приклади нульових гіпотез, а також зв’язок між нульовою гіпотезою та іншими поняттями, що з’являються під час перевірки гіпотез.

Що таке нульова гіпотеза?

У статистиці нульова гіпотеза — це гіпотеза, яка спростовує або підтверджує висновок щодо параметра досліджуваної вибірки. Зокрема, при перевірці гіпотези нульова гіпотеза стверджує, що висновок експерименту є хибним.

Таким чином, нульова гіпотеза є гіпотезою, яку ми хочемо відхилити. Отже, якщо досліднику вдається відхилити нульову гіпотезу, це означає, що гіпотеза, яку він хотів довести в статистичному дослідженні, ймовірно, вірна. З іншого боку, якщо нульову гіпотезу не можна відхилити, це означає, що гіпотеза, яку ми хотіли перевірити, швидше за все, хибна. Нижче ми побачимо, коли нульову гіпотезу можна відхилити.

Символом нульової гіпотези є H ₀ .

Як правило, нульова гіпотеза містить у своєму твердженні «ні» або «відмінне від», оскільки припускає, що гіпотеза дослідження є хибною.

Приклад нульової гіпотези

Після того, як ми ознайомилися з визначенням нульової гіпотези, давайте подивимося приклад цього типу статистичної гіпотези, щоб краще зрозуміти її значення.

Наприклад, якщо статистичне дослідження хоче продемонструвати, що батарея ноутбука певної марки працює в середньому 5 годин, нульовою гіпотезою буде те, що батарея цього ноутбука має середню тривалість роботи, відмінну від 5 годин.

Підсумовуючи, нульова гіпотеза сформульована всупереч твердженням, яке ми хочемо перевірити, і тому це гіпотеза дослідження, яку ми хочемо відхилити.

Нульова гіпотеза та альтернативна гіпотеза

Альтернативна гіпотеза — це робоча гіпотеза, яку ви хочете довести. Тобто при перевірці гіпотези метою є перевірити, чи істинна альтернативна гіпотеза. Альтернативна гіпотеза представлена символом H ₁ .

Таким чином, різниця між нульовою гіпотезою та альтернативною гіпотезою полягає в тому, що при проведенні статистичного дослідження метою є відкинути нульову гіпотезу, тоді як метою є продемонструвати, що альтернативна гіпотеза істинна.

Дотримуючись попереднього прикладу, якщо в статистичному дослідженні ми хочемо підтвердити, що батарея ноутбука певної марки працює в середньому 5 годин, альтернативною гіпотезою буде те, що батарея цього ноутбука дорівнює 5 годинам, а на з іншого боку, нульова гіпотеза буде протилежною альтернативній гіпотезі.

Отже, насправді в дослідженні спочатку формулюється альтернативна гіпотеза, а потім формулюється нульова гіпотеза, яка буде протилежною альтернативній гіпотезі.

Нульова гіпотеза та p-значення

Нарешті, давайте подивимося, який зв’язок між нульовою гіпотезою та p-значенням, оскільки це дві тісно пов’язані статистичні концепції.

P-value , яке також називають p-value , — це значення від 0 до 1, яке вказує на ймовірність того, що спостережувана різниця є випадковою. Таким чином, p-значення вказує на важливість результату та використовується для визначення того, приймати чи відхиляти нульову гіпотезу.

Отже… коли нульову гіпотезу відхиляють?

Нульова гіпотеза приймається або відхиляється залежно від співвідношення між p-значенням і рівнем значущості :

• Якщо p-значення менше рівня значущості, нульова гіпотеза відхиляється.
• Якщо p-значення перевищує рівень значущості, нульова гіпотеза приймається.

Майте на увазі, що відхилення нульової гіпотези означає прийняття альтернативної гіпотези, і навпаки, прийняття нульової гіпотези означає відхилення альтернативної гіпотези.

Крім того, слід зазначити, що висновки, зроблені під час статистичного дослідження, можуть бути помилковими, оскільки перевірка гіпотез ґрунтується на прийнятті або відхиленні гіпотези на основі вибраного рівня достовірності .