En estadística, la hipótesis nula (H0) y la hipótesis alternativa (H1 o HA) son conceptos fundamentales utilizados en pruebas de hipótesis. Estas hipótesis son declaraciones que se utilizan para realizar inferencias sobre una población o un fenómeno basadas en una muestra de datos.
Hipótesis Nula (H0):
La hipótesis nula es una afirmación que establece que no hay efecto o diferencia significativa en la población. Se formula con la intención de ser refutada mediante la recopilación y el análisis de datos.
La hipótesis nula, comúnmente representada como H0, es una afirmación que establece la ausencia de efecto, diferencia o relación significativa en una población. En otras palabras, sugiere que cualquier observación o resultado que se observe en una muestra de datos es el resultado del azar o variabilidad normal, y no es indicativo de un patrón genuino o significativo en la población.
Cuando se plantea una hipótesis nula, se está proponiendo que no hay efecto, cambio o diferencia en la población bajo estudio. El objetivo de una prueba de hipótesis es evaluar la evidencia de los datos para determinar si hay motivos suficientes para rechazar la hipótesis nula en favor de una hipótesis alternativa.
Es importante destacar que la hipótesis nula no afirma que no haya efecto en la realidad; más bien, establece que no hay evidencia suficiente en la muestra para concluir que hay un efecto en la población. La toma de decisiones en pruebas de hipótesis implica considerar la probabilidad de observar los datos si la hipótesis nula fuera verdadera (valor p) y compararla con un nivel de significancia predeterminado.
Hipótesis Alternativa (H1 o HA):
La hipótesis alternativa es la afirmación opuesta a la hipótesis nula. Indica que hay un efecto, una diferencia significativa o una relación en la población. La hipótesis alternativa se formula para buscar evidencia en contra de la hipótesis nula.
Cuando se realiza una prueba de hipótesis, se recopilan datos y se realiza un análisis estadístico para determinar si hay evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula en favor de la hipótesis alternativa. Este proceso implica la comparación de estadísticas de prueba (como el valor p) con un umbral de significancia predefinido (nivel de significancia). Si el valor p es menor que el nivel de significancia elegido, se rechaza la hipótesis nula.
Es importante destacar que no se puede “probar” la hipótesis nula de forma definitiva; en cambio, se busca evidencia en contra de ella. Si no hay suficiente evidencia para rechazar la hipótesis nula, no significa que la hipótesis nula sea verdadera, simplemente que no hay suficiente evidencia para refutarla en ese momento. La toma de decisiones en pruebas de hipótesis siempre implica cierto grado de incertidumbre.
