Les hypothèses nulles et alternatives sont des suppositions que les chercheurs utilisent lors de l'analyse statistique pour comprendre les relations entre deux ou plusieurs variables indépendantes et dépendantes ou phénomènes. Les analystes, chercheurs et statisticiens utilisent des logiciels d'analyse statistique pour effectuer des tests complexes d'analyse d'hypothèses nulles et alternatives.
Les hypothèses nulles et alternatives sont des événements mutuellement exclusifs et ont leurs différences.
Quelle est la différence entre les hypothèses nulles et alternatives ?
Une hypothèse nulle (H0) est une hypothèse statistique qui stipule qu'il n'y a pas de signification statistique ou de relation entre les variables d'un ensemble de données. Une hypothèse alternative (H1 ou Ha) dans une expérience d'inférence statistique contredit directement l'hypothèse nulle et stipule qu'il existe une relation entre deux variables.
Alors que l'hypothèse nulle présume qu'il n'y a pas de changement ou que le statu quo est maintenu, une hypothèse alternative ou la revendication montre qu'une cause non aléatoire influence les observations. C'est la différence clé entre les hypothèses nulles et alternatives.
Le tableau de comparaison ci-dessous montre comment les hypothèses nulles et alternatives diffèrent en ce qui concerne leurs objectifs de test, leurs observations et leurs critères d'acceptation.
| Hypothèse nulle | Hypothèse alternative | |
| Définition | Une hypothèse nulle est l'hypothèse par défaut qui suggère qu'il n'y a pas de relation, de différence ou d'effet observé entre deux variables. | Une hypothèse alternative stipule qu'il existe une relation, une différence ou un effet observé entre deux variables. |
| Notation statistique | H0 désigne une hypothèse nulle. | H1 ou Ha désigne une hypothèse alternative. |
| Symboles utilisés | Une hypothèse nulle utilise des signes égaux ( =, >=, <=). | Une hypothèse alternative utilise des symboles de non-égalité ( !=, <, >). |
| But | Une hypothèse nulle suppose qu'il n'existe pas de relations entre les variables. | Une hypothèse alternative suggère qu'il existe une relation significative entre les variables. |
| Types | Simple, composite, exact, inexact | Ponctuelle, directionnelle unilatérale, directionnelle bilatérale, et non directionnelle |
| Objectif du test | Les chercheurs visent à réfuter ou à ne pas rejeter une hypothèse nulle. | Les chercheurs visent à prouver, accepter ou soutenir une hypothèse alternative. |
| Type de test | Comme elle utilise le paramètre de population, le test d'hypothèse nulle est indirect et implicite. | Le test d'hypothèse alternative est direct et explicite car il indique les statistiques de l'échantillon. |
| Valeur p | La valeur p est inférieure au niveau de signification statistique dans une hypothèse nulle. Les chercheurs favorisent l'hypothèse nulle lorsque la valeur p dépasse le niveau de signification statistique. | La valeur p est supérieure au niveau de signification dans une hypothèse alternative. Les chercheurs favorisent l'hypothèse alternative lorsque la valeur p est inférieure au niveau de signification statistique. |
| Observations | Les observations dans une hypothèse nulle sont le résultat du hasard. | Les observations dans une hypothèse alternative sont le résultat d'effets réels. |
| Critères d'acceptation | Les chercheurs utilisent un niveau de signification prédéfini, également connu sous le nom de niveau alpha, pour trouver le seuil de rejet. | Le niveau de signification statistique et la taille de l'effet déterminent la force des preuves pour soutenir une hypothèse alternative. |
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Sudipto Paul
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