Le ipotesi nulla e alternativa sono assunzioni che i ricercatori utilizzano durante l'analisi statistica per comprendere le relazioni tra due o più variabili indipendenti e dipendenti o fenomeni. Analisti, ricercatori e statistici utilizzano software di analisi statistica per eseguire test complessi di analisi delle ipotesi nulla e alternativa.
Le ipotesi nulla e alternativa sono eventi mutuamente esclusivi e presentano le loro differenze.
Qual è la differenza tra ipotesi nulla e ipotesi alternativa?
Un'ipotesi nulla (H0) è un'ipotesi statistica che afferma che non c'è significatività statistica o relazione tra le variabili in un dataset. Un'ipotesi alternativa (H1 o Ha) in un esperimento di inferenza statistica contraddice direttamente l'ipotesi nulla e afferma che esiste una relazione tra due variabili.
Mentre l'ipotesi nulla presume nessun cambiamento o status quo, un'ipotesi alternativa o la rivendicazione mostra che una causa non casuale influenza le osservazioni. Questa è la differenza chiave tra ipotesi nulla e ipotesi alternativa.
La tabella di confronto qui sotto mostra come le ipotesi nulla e alternativa differiscono riguardo ai loro obiettivi di test, osservazioni e criteri di accettazione.
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Ipotesi nulla |
Ipotesi alternativa |
| Definizione |
Un'ipotesi nulla è l'ipotesi predefinita che suggerisce che non c'è relazione, differenza o effetto osservato tra due variabili. |
Un'ipotesi alternativa afferma che esiste una relazione, differenza o effetto osservato tra due variabili. |
| Notazione statistica |
H0 denota un'ipotesi nulla. |
H1 o Ha denota un'ipotesi alternativa. |
| Simboli usati |
Un'ipotesi nulla utilizza segni di uguaglianza ( =, >=, <=). |
Un'ipotesi alternativa utilizza simboli di disuguaglianza ( !=, <, >). |
| Scopo |
Un'ipotesi nulla assume che non esistano relazioni tra le variabili. |
Un'ipotesi alternativa suggerisce che esiste una relazione significativa tra le variabili. |
| Tipi |
Semplice, composita, esatta, inesatta |
Punto, direzionale a una coda, direzionale a due code, e non direzionale |
| Obiettivo del test |
I ricercatori mirano a confutare o non riuscire a rifiutare un'ipotesi nulla. |
I ricercatori mirano a dimostrare, accettare o supportare un'ipotesi alternativa. |
| Tipo di test |
Poiché utilizza il parametro della popolazione, il test dell'ipotesi nulla è indiretto e implicito. |
Il test dell'ipotesi alternativa è diretto ed esplicito perché indica le statistiche del campione. |
| Valore p |
Il valore p è inferiore al livello di significatività statistica in un'ipotesi nulla. I ricercatori favoriscono l'ipotesi nulla quando il valore p supera il livello di significatività statistica. |
Il valore p è maggiore del livello di significatività in un'ipotesi alternativa. I ricercatori favoriscono l'ipotesi alternativa quando il valore p è inferiore al livello di significatività statistica. |
| Osservazioni |
Le osservazioni in un'ipotesi nulla sono il risultato del caso. |
Le osservazioni in un'ipotesi alternativa sono il risultato di effetti reali. |
| Criteri di accettazione |
I ricercatori utilizzano un livello di significatività predefinito, noto anche come livello alfa, per trovare la soglia di rifiuto. |
Il livello di significatività statistica e la dimensione dell'effetto determinano la forza delle prove per supportare un'ipotesi alternativa. |
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