Hipótesis nula

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En estadística, una hipótesis es una afirmación sobre un parámetro de la población (como la media o desviación estándar) y se representa con H0.[1][2]​ La hipótesis nula es la afirmación de que dos (o más) parámetros o fenómenos no tienen relación entre sí. Es un punto de partida para la investigación que no se rechaza a menos que los datos de la muestra parezcan evidenciar que es falsa.[3]​ Técnicamente, la hipótesis nula es una aplicación a la estadística del método de reducción al absurdo, por el cual se supone, en principio, lo contrario de lo que se desea probar, hasta que la evidencia o las conclusiones obtenidas demuestran que el punto de partida fue falso o absurdo y, por tanto, se rechaza y se concluye lo contrario (lo que se quería probar). Dado que la hipótesis nula tiene la forma lógica de un enunciado universal, para afirmar que la hipótesis nula es verdadera se requiere estudiar a toda la población.[3]​ La hipótesis nula generalmente incluye un no en su enunciado.[3]

El término hipotesis nula surge de las primeras aplicaciones agrícolas y médicas de la estadística. Con el fin de probar la efectividad de un nuevo fertilzante o una nueva medicina, la hipótesis de la cual se parte es que no hubo efecto, es decir, no hubo diferencia entre las muestras tratadas y no tratadas.[4]

Si los resultados de nuestra muestra no respaldan la hipotesis nula, rechazamos la hipótesis; y la conclusión que aceptamos, y que afirma que existe alguna relación entre las muestras, se llama hipotesis alternativa H1.[4]

Ejemplos[editar]

Digamos que se quiere demostrar que una batería dura más (o menos) de 6 horas. Nuestra hipótesis nula será:

  • H0: La duración promedio de una batería no es diferente de 6 horas.

Es decir, no hay relación entre la duración de la batería y el parámetro matemático: μ=6 horas. La hipótesis alternativa (a probar) es H1: La duración promedio de la batería es diferente de 6 horas.

«Si este material genético segrega en proporciones mendelianas, no habrá diferencias entre las frecuencias observadas (Oi) y las frecuencias esperadas (Ei)».

«Si la humedad no influye sobre el número de huevos por desove, no habrá diferencias entre las medias de esta variable para cada región».

Posibles errores[editar]

En toda investigación estadística, para probar una hipótesis es clave seleccionar una muestra representativa de la población de estudio. La hipótesis nula no es una excepción. Si el muestreo no se realiza adecuadamente, basándose en las muestras es posible aceptar (o rechazar) equivocadamente una hipótesis nula.

Por ejemplo: Tengo 1000 productos. Hipótesis nula: los productos no difieren de la especificación en cuanto a su peso. Para comprobar que un producto tiene el peso correcto, tomo una muestra de diez productos. Puede suceder que esos diez productos tengan el peso exacto y el resto no (debido, por ejemplo, a que los escogí todos de un mismo lote, de un mismo día, de un mismo lugar, de una misma máquina procesadora..., por lo que mi muestra no es representativa. Basándome en la muestra aceptaría la hipótesis nula y afirmaría que los productos tienen el peso correcto, cuando la realidad es otra.

Véase también[editar]

Referencias[editar]

  1. (cf.) Estadística aplicada a los negocios y a la economía. Décimo quinta edición. Lind, Marchal & Wathen. pp.336
  2. Mario., Triola,; Roberto., Hernández Ramírez, (2009). Estadística (10a. ed edición). Pearson Educación. ISBN 9789702612872. OCLC 758180839. Consultado el 22 de octubre de 2018. 
  3. a b c (cf.) Estadística aplicada a los negocios y a la economía. Décimo quinta edición. Lind, Marchal & Wathen. Mc Graw Hill. pp.336
  4. a b I., Levin, Richard (2004). Estadística para administración y economía (7a. ed edición). Pearson Educación. ISBN 9702604974. OCLC 503373118. Consultado el 22 de octubre de 2018. 

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Relacionado[editar]