Hipótesis nula

¿Qué es la hipótesis nula y por qué es tan importante en la investigación científica? Si alguna vez te has preguntado cómo los científicos llegan a conclusiones sólidas basadas en sus experimentos, la respuesta está en la hipótesis nula. En este artículo, exploraremos qué es la hipótesis nula, cómo se formula y por qué es esencial para establecer la validez de los resultados. Si estás interesado en entender cómo funciona el método científico y cómo los investigadores eliminan la incertidumbre en sus estudios, ¡sigue leyendo!

Una hipótesis que afirma que no existe relación entre dos parámetros poblacionales.

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¿Qué es la hipótesis nula?

La hipótesis nula establece que no existe relación entre dos parámetros poblacionales, es decir, una variable independiente y una dependiente. Si la hipótesis muestra una relación entre los dos parámetros, el resultado podría deberse a un error experimental o de muestreo. Sin embargo, si la hipótesis nula es falsa, existe una relación en el fenómeno medido.

Hipótesis nula

La hipótesis nula es útil porque se puede probar para concluir si existe o no una relación entre dos fenómenos medidos. Puede informar al usuario si los resultados obtenidos se deben al azar o a la manipulación de un fenómeno. Probar una hipótesis crea la base para rechazar o aceptar una hipótesis dentro de un cierto nivel de confianza.

Se pueden utilizar dos enfoques principales para la inferencia estadística en una hipótesis nula: prueba de significancia por Ronald Fisher y Evaluación de la hipótesis Por Jerzy Neyman y Egon Pearson. El enfoque de prueba de significancia de Fisher establece que se rechaza una hipótesis nula si es claramente improbable que ocurran los datos medidos (la hipótesis nula es falsa). Por tanto, se rechaza la hipótesis nula y se reemplaza por una hipótesis alternativa.

Si el resultado observado concuerda con la posición de la hipótesis nula, se acepta la hipótesis. Por otro lado, la prueba de hipótesis de Neyman y Pearson se compara con una hipótesis alternativa para sacar una conclusión sobre los datos observados. Las dos hipótesis se distinguen en función de los datos observados.

Resumen

  • Una hipótesis nula se refiere a una hipótesis que establece que no existe relación entre dos parámetros poblacionales.
  • Los investigadores rechazan o refutan la hipótesis nula con el fin de preparar el terreno para futuros experimentos o investigaciones que expliquen la posición de interés.
  • La reversión de una hipótesis nula es una hipótesis alternativa que establece que existe significación estadística entre dos variables.

Cómo funciona la hipótesis nula

Una hipótesis nula es una teoría basada en evidencia insuficiente que requiere pruebas adicionales para demostrar si los datos observados son verdaderos o falsos. Por ejemplo, una hipótesis nula podría ser: «La tasa de crecimiento de las plantas no se ve afectada por la luz solar». Esto se puede comprobar midiendo el crecimiento de las plantas bajo la luz del sol y comparándolo con el crecimiento de las plantas sin luz solar.

El rechazo de la hipótesis nula allana el camino para futuros experimentos para determinar si existe una relación entre las dos variables. Rechazar una hipótesis nula no significa necesariamente que el experimento no produjo los resultados requeridos, sino que sienta las bases para futuros experimentos.

Para distinguir la hipótesis nula de otras formas de hipótesis, una hipótesis nula se escribe como h0mientras que la hipótesis alternativa se escribe como hA o h1. Se utiliza una prueba de significancia para determinar la confianza en una hipótesis nula y si los datos observados no se deben al azar o a la manipulación de datos.

Los investigadores prueban la hipótesis examinando una muestra aleatoria de plantas cultivadas con o sin luz solar. Si el resultado muestra un cambio estadísticamente significativo en el cambio observado, se rechaza la hipótesis nula.

Ejemplo de hipótesis nula

Se supone que el rendimiento anual de los bonos ABC Limited es del 7,5%. Para probar si el escenario es verdadero o falso, asumimos la hipótesis nula: «El rendimiento anual promedio de los bonos limitados ABC no es del 7,5%». Para probar la hipótesis, primero aceptamos la hipótesis nula.

Cualquier información que viole la hipótesis nula establecida se considera una hipótesis alternativa a los efectos de probar las hipótesis. En tal caso, la hipótesis alternativa es: «El rendimiento anual promedio de ABC Limited es del 7,5%».

Tomamos una muestra de los rendimientos anuales del bono durante los últimos cinco años para calcular la media muestral de los últimos cinco años. Luego, el resultado se compara con el rendimiento anual promedio supuesto del 7,5% para probar la hipótesis nula.

La rentabilidad anual media para el quinquenio es del 7,5%; Se rechaza la hipótesis nula. En consecuencia, se acepta la hipótesis alternativa.

¿Qué es una hipótesis alternativa?

Una hipótesis alternativa es la reversión de una hipótesis nula. Una hipótesis alternativa y una hipótesis nula son mutuamente excluyentes, lo que significa que sólo una de las dos hipótesis puede ser verdadera.

A significancia estadística existe entre las dos variables. Si las muestras utilizadas para probar la hipótesis nula resultan falsas, significa que la hipótesis alternativa es verdadera y existe significancia estadística entre las dos variables.

Propósito de la prueba de hipótesis

La prueba de hipótesis es un proceso estadístico para probar una suposición sobre un fenómeno o parámetro poblacional. Es una parte crucial del método científico, que es un enfoque sistemático para evaluar teorías basadas en observaciones y determinar la probabilidad de que una afirmación sea verdadera o falsa.

Una buena teoría puede hacer predicciones precisas. Para un analista que hace predicciones, la prueba de hipótesis es una forma rigurosa de respaldar su predicción mediante análisis estadístico. También ayuda a identificar evidencia estadística suficiente que favorezca una hipótesis particular sobre el parámetro poblacional.

Recursos adicionales

Gracias por leer la guía de Finanzas sobre la hipótesis nula. Para avanzar aún más en su carrera, los siguientes recursos adicionales le serán útiles:

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