Las hipótesis nula y alternativa son suposiciones que los investigadores utilizan durante el análisis estadístico para comprender las relaciones entre dos o más variables independientes y dependientes o fenómenos. Los analistas, investigadores y estadísticos utilizan software de análisis estadístico para realizar pruebas complejas de análisis de hipótesis nula y alternativa.
Las hipótesis nula y alternativa son eventos mutuamente excluyentes y tienen sus diferencias.
¿Cuál es la diferencia entre las hipótesis nula y alternativa?
Una hipótesis nula (H0) es una hipótesis estadística que establece que no hay significancia estadística o relación entre las variables en un conjunto de datos. Una hipótesis alternativa (H1 o Ha) en un experimento de inferencia estadística contradice directamente la hipótesis nula y establece que hay una relación entre dos variables.
Mientras que la hipótesis nula presume que no hay cambio o que se mantiene el statu quo, una hipótesis alternativa o el reclamo muestra que una causa no aleatoria influye en las observaciones. Esa es la diferencia clave entre las hipótesis nula y alternativa.
La tabla de comparación a continuación muestra cómo difieren las hipótesis nula y alternativa en cuanto a sus objetivos de prueba, observaciones y criterios de aceptación.
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Hipótesis nula |
Hipótesis alternativa |
| Definición |
Una hipótesis nula es la hipótesis predeterminada que sugiere que no hay relación, diferencia o efecto observado entre dos variables. |
Una hipótesis alternativa establece que hay una relación, diferencia o efecto observado entre dos variables. |
| Notación estadística |
H0 denota una hipótesis nula. |
H1 o Ha denota una hipótesis alternativa. |
| Símbolos utilizados |
Una hipótesis nula utiliza signos de igualdad ( =, >=, <=). |
Una hipótesis alternativa utiliza símbolos de desigualdad ( !=, <, >). |
| Propósito |
Una hipótesis nula asume que no existen relaciones entre las variables. |
Una hipótesis alternativa sugiere que existe una relación significativa entre las variables. |
| Tipos |
Simple, compuesta, exacta, inexacta |
Puntual, direccional de una cola, direccional de dos colas y no direccional |
| Objetivo de la prueba |
Los investigadores buscan refutar o no rechazar una hipótesis nula. |
Los investigadores buscan probar, aceptar o apoyar una hipótesis alternativa. |
| Tipo de prueba |
Como utiliza el parámetro poblacional, la prueba de hipótesis nula es indirecta e implícita. |
La prueba de hipótesis alternativa es directa y explícita porque indica estadísticas de muestra. |
| Valor p |
El valor p es menor que el nivel de significancia estadística en una hipótesis nula. Los investigadores favorecen la hipótesis nula cuando el valor p excede el nivel de significancia estadística. |
El valor p es mayor que el nivel de significancia en una hipótesis alternativa. Los investigadores favorecen la hipótesis alternativa cuando el valor p es menor que el nivel de significancia estadística. |
| Observaciones |
Las observaciones en una hipótesis nula son el resultado del azar. |
Las observaciones en una hipótesis alternativa son el resultado de efectos reales. |
| Criterios de aceptación |
Los investigadores utilizan un nivel de significancia predefinido, también conocido como nivel alfa, para encontrar el umbral de rechazo. |
El nivel de significancia estadística y el tamaño del efecto determinan la fuerza de la evidencia para apoyar una hipótesis alternativa. |
Aprende diferentes métodos de análisis estadístico para descubrir patrones y tendencias de datos.
