Różnica między hipotezą zerową a alternatywną

Hipoteza zerowa a alternatywna

Hipotezę opisano jako proponowane wyjaśnienie obserwowalnego zjawiska. Ma na celu wyjaśnienie faktów i spostrzeżeń na temat świata przyrody, zapewniając wgląd, który nie został zweryfikowany, ale można udowodnić, że jest prawdziwy. Jest to prognoza możliwego wyniku i opisuje, co się stanie. Obejmuje badania i może być częścią teorii lub może stać się teorią. Istnieje kilka rodzajów hipotez:

* Hipoteza indukcyjna i dedukcyjna. Hipoteza indukcyjna opiera się na ogólnych obserwacjach, podczas gdy hipoteza dedukcyjna opiera się na teorii i albo podtrzymuje, rozwija lub zaprzecza teorii.
* Hipoteza kierunkowa i bezkierunkowa. Hipoteza kierunkowa określa oczekiwany kierunek relacji lub różnicy, podczas gdy hipoteza bezkierunkowa stwierdza, że ​​istnieje zależność lub różnica między zmiennymi.
* Prosta i złożona hipoteza. Prosta hipoteza dotyczy populacji jako formy funkcjonalnej i parametru. Jeśli nie jest to proste, jest to złożona hipoteza.
* Hipoteza parametryczna i nieparametryczna. Hipoteza parametryczna określa parametry funkcji gęstości prawdopodobieństwa, podczas gdy hipoteza nieparametryczna określa jedynie formę funkcji gęstości w populacji.
* Hipoteza zerowa i alternatywna. Hipoteza zerowa jest hipotezą statystyczną i jest hipotezą domyślną lub oryginalną, podczas gdy hipotezą alternatywną jest dowolna hipoteza inna niż zerowa. Jeśli hipoteza zerowa nie zostanie zaakceptowana, zostanie zastosowana hipoteza alternatywna. H0 jest hipotezą zerową, podczas gdy H1 jest hipotezą alternatywną.

Badania i testy zwykle formułują dwie hipotezy. Jeden opisuje prognozę, a drugi opisuje wszystkie inne możliwe wyniki. Na przykład przewidujesz, że A jest powiązany z B (hipoteza zerowa). Jedynym innym możliwym rezultatem jest to, że nie są one powiązane (hipoteza alternatywna).

Chociaż alternatywna hipoteza może być negatywna, niekoniecznie jest to negacja hipotezy zerowej, ale raczej ocena, czy hipoteza zerowa jest prawdziwa, czy nie. Jest to istotny element statystycznego testowania hipotez i jest ogólnie akceptowany i stosowany w nowoczesnych badaniach statystycznych.

Z drugiej strony hipotezę zerową stosuje się w badaniach naukowych i medycznych w celu przetestowania różnic w grupach leczenia i kontroli. Przewiduje, że nie ma różnicy między grupą kontrolną i eksperymentalną, ale może mieć inne możliwości.

Innym przykładem różnicy między hipotezą zerową a hipotezą alternatywną jest system prawny. Oryginalna hipoteza głosi, że oskarżony jest niewinny, dopóki nie zostanie uznany za winnego. Jego niewinność jest hipotezą zerową, podczas gdy jego wina jest hipotezą alternatywną.

Streszczenie:

1. Hipoteza zerowa jest hipotezą statystyczną, która jest hipotezą pierwotną lub domyślną, podczas gdy każda inna hipoteza inna niż zerowa nazywana jest hipotezą alternatywną.
2. Hipoteza zerowa jest oznaczona przez H0, podczas gdy hipoteza alternatywna jest oznaczona przez H1.
3. Hipoteza alternatywna jest stosowana, jeśli hipoteza zerowa nie zostanie zaakceptowana lub odrzucona.
4. Hipoteza zerowa jest prognozą, podczas gdy hipotezą alternatywną są wszystkie inne wyniki oprócz wartości zerowej.
5. Zarówno hipotezy zerowe, jak i alternatywne są niezbędne w testowaniu hipotez statystycznych w badaniach naukowych, medycznych i innych badaniach.