Hipoteza zerowa

Hipoteza wyjściowa (zerowa) jest jednym z podstawowych pojęć w statystyce i stanowi podstawę przeprowadzania testów statystycznych. Polega ona na założeniu, że nie ma związku pomiędzy zmiennymi, które są badane w badaniu. Oznacza to, że jeśli nie znajdziemy żadnego związku między dwiema zmiennymi, możemy stwierdzić, że nie mają one związku i dlatego nie wpływają na siebie.

Hipotezę zerową można sformułować następująco: „Nie ma związku pomiędzy zmienną X i zmienną Y”. Oznacza to, że oczekujemy, że wartości zmiennej X będą niezależne od wartości zmiennej Y. Jeśli znajdziemy istotną statystycznie zależność pomiędzy zmiennymi X i Y, to możemy stwierdzić, że zmienne te rzeczywiście na siebie wpływają i mają związek.

Należy jednak pamiętać, że hipoteza zerowa nie jest stwierdzeniem absolutnym, a jedynie przypuszczeniem. Oznacza to, że można je obalić, jeśli istnieją wystarczające dowody. Dlatego ważne jest przeprowadzanie testów statystycznych i analiza wyników w celu wyciągnięcia wniosków na temat obecności lub braku związku między zmiennymi.

Ogólnie rzecz biorąc, hipoteza zerowa jest ważnym narzędziem w badaniach statystycznych i pozwala na badanie obecności lub braku związku między zmiennymi bez zakładania jego istnienia. Jednak jego stosowanie wymaga ostrożności i krytycznego myślenia, aby uniknąć wyciągania wniosków.

Hipoteza wstępna – hipoteza, która jest brana pod uwagę na pierwszym etapie testowania i którą można zaakceptować jedynie w sytuacji alternatywnej. Niewątpliwe ze względu na zbyt małą próbkę lub nieznane warunki eksperymentalne; dlatego na podstawie tej hipotezy nie testuje się prawdziwych właściwości żadnego zjawiska.

Jednym z kluczowych punktów badań naukowych jest testowanie hipotez, aby upewnić się, że są prawdziwe, a także podkreślanie sprzecznych części badania. W tym celu stosuje się procedurę testowania hipotez. Nazywa się to po raz pierwszy „testowaniem hipotezy zerowej” i