Null- und Alternativhypothesen sind Annahmen, die Forscher während der statistischen Analyse verwenden, um Beziehungen zwischen zwei oder mehr unabhängigen und abhängigen Variablen oder Phänomenen zu verstehen. Analysten, Forscher und Statistiker verwenden statistische Analysesoftware, um komplexe Tests von Null- und Alternativhypothesen durchzuführen.
Null- und Alternativhypothesen sind sich gegenseitig ausschließende Ereignisse und haben ihre Unterschiede.
Was ist der Unterschied zwischen Null- und Alternativhypothesen?
Eine Nullhypothese (H0) ist eine statistische Hypothese, die besagt, dass es keine statistische Signifikanz oder Beziehung zwischen den Variablen in einem Datensatz gibt. Eine Alternativhypothese (H1 oder Ha) in einem statistischen Inferenzexperiment widerspricht direkt der Nullhypothese und besagt, dass es eine Beziehung zwischen zwei Variablen gibt.
Während die Nullhypothese keinen Wandel oder Status quo annimmt, zeigt eine Alternativhypothese oder die Behauptung, dass eine nicht-zufällige Ursache die Beobachtungen beeinflusst. Das ist der Hauptunterschied zwischen Null- und Alternativhypothesen.
Die Vergleichstabelle unten zeigt, wie sich Null- und Alternativhypothesen in Bezug auf ihre Testziele, Beobachtungen und Akzeptanzkriterien unterscheiden.
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Nullhypothese |
Alternativhypothese |
| Definition |
Eine Nullhypothese ist die Standardhypothese, die vorschlägt, dass es keine Beziehung, keinen Unterschied oder keinen beobachteten Effekt zwischen zwei Variablen gibt. |
Eine Alternativhypothese besagt, dass es eine Beziehung, einen Unterschied oder einen beobachteten Effekt zwischen zwei Variablen gibt. |
| Statistische Notation |
H0 bezeichnet eine Nullhypothese. |
H1 oder Ha bezeichnet eine Alternativhypothese. |
| Verwendete Symbole |
Eine Nullhypothese verwendet Gleichheitszeichen ( =, >=, <=). |
Eine Alternativhypothese verwendet Ungleichheitszeichen ( !=, <, >). |
| Zweck |
Eine Nullhypothese geht davon aus, dass keine Beziehungen zwischen Variablen bestehen. |
Eine Alternativhypothese schlägt vor, dass eine signifikante Beziehung zwischen Variablen besteht. |
| Arten |
Einfach, zusammengesetzt, exakt, ungenau |
Punkt, einseitig gerichtet, zweiseitig gerichtet und nicht gerichtet |
| Testziel |
Forscher zielen darauf ab, eine Nullhypothese zu widerlegen oder nicht abzulehnen. |
Forscher zielen darauf ab, eine Alternativhypothese zu beweisen, zu akzeptieren oder zu unterstützen. |
| Art des Tests |
Da es den Populationsparameter verwendet, ist der Test der Nullhypothese indirekt und implizit. |
Der Test der Alternativhypothese ist direkt und explizit, da er auf Stichprobenstatistiken hinweist. |
| P-Wert |
Der p-Wert ist kleiner als das statistische Signifikanzniveau in einer Nullhypothese. Forscher bevorzugen die Nullhypothese, wenn der p-Wert das statistische Signifikanzniveau überschreitet. |
Der p-Wert ist größer als das Signifikanzniveau in einer Alternativhypothese. Forscher bevorzugen die Alternativhypothese, wenn der p-Wert niedriger als das statistische Signifikanzniveau ist. |
| Beobachtungen |
Beobachtungen in einer Nullhypothese sind das Ergebnis von Zufällen. |
Beobachtungen in einer Alternativhypothese sind das Ergebnis realer Effekte. |
| Akzeptanzkriterien |
Forscher verwenden ein vordefiniertes Signifikanzniveau, auch bekannt als Alpha-Niveau, um die Ablehnungsschwelle zu finden. |
Das statistische Signifikanzniveau und die Effektgröße bestimmen die Beweiskraft zur Unterstützung einer Alternativhypothese. |
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