Hipóteses nulas e alternativas são suposições que os pesquisadores usam durante a análise estatística para entender as relações entre duas ou mais variáveis independentes e dependentes ou fenômenos. Analistas, pesquisadores e estatísticos usam software de análise estatística para realizar testes complexos de análise de hipóteses nulas e alternativas.
Hipóteses nulas e alternativas são eventos mutuamente exclusivos e têm suas diferenças.
Qual é a diferença entre hipóteses nulas e alternativas?
Uma hipótese nula (H0) é uma hipótese estatística que afirma que não há significância estatística ou relação entre as variáveis em um conjunto de dados. Uma hipótese alternativa (H1 ou Ha) em um experimento de inferência estatística contradiz diretamente a hipótese nula e afirma que há uma relação entre duas variáveis.
Enquanto a hipótese nula presume nenhuma mudança ou status quo, uma hipótese alternativa ou a alegação mostra que uma causa não aleatória influencia as observações. Essa é a principal diferença entre hipóteses nulas e alternativas.
A tabela de comparação abaixo mostra como as hipóteses nulas e alternativas diferem em relação aos seus objetivos de teste, observações e critérios de aceitação.
| Hipótese nula | Hipótese alternativa | |
| Definição | Uma hipótese nula é a hipótese padrão que sugere que não há relação, diferença ou efeito observado entre duas variáveis. | Uma hipótese alternativa afirma que há uma relação, diferença ou efeito observado entre duas variáveis. |
| Notação estatística | H0 denota uma hipótese nula. | H1 ou Ha denota uma hipótese alternativa. |
| Símbolos usados | Uma hipótese nula usa sinais de igualdade ( =, >=, <=). | Uma hipótese alternativa usa símbolos de desigualdade ( !=, <, >). |
| Propósito | Uma hipótese nula assume que não existem relações entre variáveis. | Uma hipótese alternativa sugere que existe uma relação significativa entre variáveis. |
| Tipos | Simples, composta, exata, inexata | Ponto, direcional unilateral, direcional bilateral e não direcional |
| Objetivo do teste | Os pesquisadores visam refutar ou não rejeitar uma hipótese nula. | Os pesquisadores visam provar, aceitar ou apoiar uma hipótese alternativa. |
| Tipo de teste | Como usa o parâmetro populacional, o teste de hipótese nula é indireto e implícito. | O teste de hipótese alternativa é direto e explícito porque indica estatísticas amostrais. |
| Valor p | O valor p é menor que o nível de significância estatística em uma hipótese nula. Os pesquisadores favorecem a hipótese nula quando o valor p excede o nível de significância estatística. | O valor p é maior que o nível de significância em uma hipótese alternativa. Os pesquisadores favorecem a hipótese alternativa quando o valor p é menor que o nível de significância estatística. |
| Observações | As observações em uma hipótese nula são o resultado de chances. | As observações em uma hipótese alternativa são o resultado de efeitos reais. |
| Critérios de aceitação | Os pesquisadores usam um nível de significância pré-definido, também conhecido como nível alfa, para encontrar o limiar de rejeição. | O nível de significância estatística e o tamanho do efeito determinam a força da evidência para apoiar uma hipótese alternativa. |
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Sudipto Paul
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