Hipótesis nula


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La interpretación de la información estadística a menudo puede implicar el desarrollo de una hipótesis nula que normalmente es (pero no necesariamente) que no existe relación entre las variables o que no se produjo ningún cambio con el tiempo.

La mejor ilustración para entender el funcionamiento de la hipótesis nula es un juicio penal. La hipótesis nula, H0, afirma que el acusado es inocente, mientras que la hipótesis alternativa, H1, afirma que el acusado es culpable. La acusación se debe a la sospecha de culpabilidad. El H0 se opone a H1 y se mantiene a menos que H1 esté apoyado por evidencias "más allá de una duda razonable". Sin embargo, la "falta de rechazo de H0" en este caso no implica inocencia, sino simplemente que la evidencia es insuficiente para condenar (falta de certeza de que H1 es probada). Por lo tanto, el jurado no acepta necesariamente H0, pero no rechaza H0. Mientras que uno no puede "probar" una hipótesis nula, se puede probar lo cerca que está de ser cierto con hay garantías de que H1 es cierto.

Lo que los estadísticos llaman una hipótesis alternativa es simplemente una hipótesis que contradice la hipótesis nula.

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