Hypothèse nulle (en quoi cela consiste)

La hypothèse nulle est une hypothèse qui est utilisée pour affirmer ou nier un certain événement qui est lié à un ou plusieurs paramètres d'une population ou spectacle. Lorsqu'il parvient à une conclusion liée à une expérience, la personne qui effectue la recherche doit établir à la fois l'hypothèse nulle et l'hypothèse alternative.

Si vous vous référez à l'hypothèse nulle, c'est un déclaration contraire auquel le chercheur ou la personne est parvenu lorsqu'il essaie de le rejeter. Si vous avez suffisamment de preuves, vous pourriez prouver que le contraire est totalement vrai. Ce qui signifie que l'hypothèse alternative serait la conclusion à laquelle le chercheur est parvenu à travers ses recherches.

L'affirmation de cette hypothèse ne peut être rejetée, sauf si les données de l'échantillon montrent qu'elle est fausse. C'est pourquoi la plupart du temps un non ou un a inégal, dans votre déclaration.

Quelle est l'hypothèse nulle ?

En statistique, une hypothèse fait référence à l'énoncé d'un paramètre de population et est représentée par H0. En ce qui concerne l'hypothèse nulle, cela signifie qu'il s'agit de l'affirmation selon laquelle deux paramètres ou plus n'ont aucune relation les uns avec les autres. C'est le point de départ d'une certaine enquête qui n'est rejetée que si les données ne sont pas correctes.

Fondamentalement, il s'agit d'une application en statistique de la méthode de réduction à l'absurde, où l'on suppose depuis le début, le contraire de ce que vous voulez prouver, jusqu'à ce que que les preuves ou les conclusions acquises permettent de démontrer que le point de départ était faux, alors il serait rejeté et la conclusion est contraire.

Puisque cette hypothèse a la formule logique d'un énoncé universel, pour confirmer qu'elle est vraie, il est nécessaire de procéder à une étude de l'ensemble de la population.

Son terme est issu des premières applications agricoles et médicales des statistiques, ceci afin de préciser l'efficacité de nouveaux engrais ou de nouveaux médicaments. Dans ce cas, l'hypothèse d'où elle part montre qu'il n'y a pas eu d'efficacité ou de différence entre les échantillons qui ont été traités et ceux qui n'ont pas été traités.

S'il arrive que les résultats de l'échantillon ne corroborent pas l'hypothèse, celle-ci doit être rejetée et le conclusion acceptée et confirmant l'existence d'un lien entre les échantillons, deviendraient des hypothèses variantes H1.

Formulation d'une hypothèse nulle et alternative

Afin que vous puissiez mieux comprendre les corrélation entre hypothèse nulle et hypothèse alternative, vous pouvez utiliser un exemple comme celui-ci :

• En supposant qu'une hypothèse nulle indique qu'il n'y a pas de relation de cause à conséquence entre un certain traitement qui est essayé parce qu'il est nouveau et les symptômes d'un maladie.
• On pourrait dire que selon l'hypothèse, le nouveau médicament ne génère pas l'amélioration attendue par rapport à la médicament qui avait été utilisé jusqu'à présent, ce qui signifie que toute amélioration qui se produit serait un chance.
• Pour qu'il puisse être vérifié et si l'affaire devait rejeter cette hypothèse, une étude scientifique devrait être menée sur le nouveau traitement. On découvre qu'il existe une relation de cause à conséquence efficace entre le nouveau médicament et l'amélioration de la maladie du patient, il peut être démontré que l'hypothèse est totalement fausse.
• Dans ce cas, une hypothèse alternative peut être utilisée, puisqu'il peut être déterminé que le nouveau médicament a donné de meilleurs résultats que le précédent car il a montré de bons progrès dans le patient.

Exemple de l'hypothèse nulle

Un chercheur peut faire une postulation d'une hypothèse comme la suivante :

H1: Lorsque les plants de tomates ont un taux de croissance plus élevé lorsqu'ils sont plantés dans du compost que lorsqu'ils sont plantés dans le sol.

L'hypothèse nulle serait alors postulée comme suit :

H0: Les plants de tomates ne présentent pas un taux de croissance plus élevé lorsqu'ils sont plantés dans du compost que lorsqu'ils sont plantés dans le sol.

Dans ce cas, il est nécessaire de faire la sélection du texte nul avec soin et de s'assurer qu'il est très précis. Le chercheur, par exemple, peut postuler une hypothèse nulle comme suit :

H0: Lorsque les plants de tomates ne montrent aucune différence dans leurs taux de croissance lorsqu'ils sont plantés dans du compost au lieu d'être plantés dans le sol.

• Il y a un défaut avec ce dernier H0, puisque, si en réalité les plantes ont une croissance plus lente dans le compost que dans le sol, il n'y aura pas de type de sortie. Ce qui signifie que H1 et H0 ne sont pas pris en charge, en raison de l'existence d'une différence trouvée dans les taux de croissance.
• Si l'hypothèse nulle est rejetée et qu'il n'y a pas d'autre option, l'expérience peut être considérée comme invalide. Pour cette raison, la science utilise différentes procédures déductives et inductives afin de s'assurer qu'il n'y a pas d'erreurs dans les hypothèses.
• Certains scientifiques ont tendance à négliger l'hypothèse nulle, faisant l'hypothèse qu'elle est tout le contraire de l'hypothèse alternative, cependant, l'idéal serait que le bon moment soit utilisé pour former une hypothèse solide, puisqu'il n'y a aucune possibilité de pouvoir modifier une hypothèse du passé, pas même la H0.

Tests de signification

Si les tests de signification autorisent 95 % ou 99 % des probabilités lorsque les résultats ne s'ajustent pas au zéro, cela sera rejeté et l'alternative sera privilégiée. Dans le cas contraire, le null sera accepté.

L'acceptation du null ne signifie pas qu'il peut être vrai. Il s'agit donc toujours d'une hypothèse qui doit respecter le principe de fausseté, de la même manière que le nul rejeté ne peut approuver l'alternative.

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