15 ejemplos de hipótesis nulas

Una hipótesis nula es una afirmación general o una posición predeterminada de que no existe una relación o efecto entre dos fenómenos medidos.

Es una parte fundamental de las estadísticas, el análisis de datos y el método científico. Este concepto forma la base de las pruebas de significación estadística y permite a los investigadores ser objetivos en sus conclusiones.

Una hipótesis nula ayuda a eliminar sesgos y asegura que los resultados observados no se deban al azar. El rechazo o la imposibilidad de rechazar la hipótesis nula ayuda a guiar el curso de la investigación.

Preguntas de comprensión: Mientras lee este artículo, nuestro editor Chris planteará preguntas de comprensión y pensamiento crítico para ayudarlo a aprovechar al máximo este artículo. Maestros, si asigna este artículo como tarea, haga que los estudiantes respondan estas preguntas en casa y luego úselas como estímulo para la discusión en clase.

Definición de hipótesis nula

La hipótesis nula, a menudo denotada como H₀es la hipótesis en una prueba estadística que propone que no existe significación estadística en un conjunto de datos observados.

Plantea la hipótesis de que cualquier tipo de diferencia o importancia que vea en un conjunto de datos se debe al azar.

Las hipótesis nulas generalmente se proponen para ser negadas o refutadas por pruebas estadísticas, allanando el camino para la aceptación de una hipótesis alternativa.

Es importante destacar que una hipótesis nula no puede probarse como verdadera; solo puede ser apoyado o rechazado con confianza.

Si la evidencia, a través del análisis estadístico, contradice la hipótesis nula, se rechaza a favor de una hipótesis alternativa. En esencia, la hipótesis nula es una herramienta para cuestionar y refutar que no existe ningún efecto o relación entre las variables.

Punto de control de comprensión: Con base en la información anterior, proponga su propia definición parafraseada de la hipótesis nula. Considere usar palabras clave como "importancia estadística" y "datos observados" en su propia definición.

Vídeo Explicación

Me gusta mostrar este video a mis alumnos que describe una hipótesis nula de manera muy clara y atractiva, ¡utilizando estudios de la vida real realizados por estudiantes de investigación! El into lo explica muy bien:

“Hay una idea en la ciencia llamada hipótesis nula y funciona así: cuando te propones probar una teoría, tu respuesta por defecto debería ser “no va a funcionar” y tienes que convencer al mundo de lo contrario a través de resultados claros. ”

Aquí está el vídeo completo:

Punto de control de comprensión: Con base en el video anterior, explique por qué probar la hipótesis nula a menudo se considera un fracaso y por qué Tom Scott cree que no debería estar en su declaración, "el logro es el mismo, sin importar el resultado".

Ejemplos de hipótesis nulas

1. Igualdad de Medios: La hipótesis nula postula que el promedio del grupo A no difiere del promedio del grupo B. Sugiere que cualquier diferencia observada entre las medias de los dos grupos se debe a un error de muestreo o experimental.
2. Sin correlación: La hipótesis nula establece que no existe correlación entre la variable X y la variable Y en la población. Significa que cualquier correlación vista en los datos de la muestra ocurrió por casualidad.
3. Efectividad de las drogas: La hipótesis nula propone que un nuevo fármaco no reduce el número de días para recuperarse de una enfermedad en comparación con un fármaco estándar. Cualquier diferencia observada es meramente casual y no debida al nuevo fármaco.
4. Método de enseñanza en el aula: La hipótesis nula establece que un nuevo método de enseñanza no da como resultado mejores puntajes en las pruebas en comparación con el método de enseñanza tradicional. Cualquier mejora en las puntuaciones se puede atribuir al azar u otros factores no relacionados.
5. Tabaquismo y esperanza de vida: La hipótesis nula afirma que la esperanza de vida media de los fumadores es la misma que la de los no fumadores. Cualquier diferencia percibida en la esperanza de vida se debe a variaciones aleatorias u otros factores.
6. Preferencia de marca: La hipótesis nula sugiere que la proporción de consumidores que prefieren la marca A es la misma que la de los que prefieren la marca B. Cualquier preferencia observada en la muestra se debe a una selección aleatoria.
7. Eficacia de la vacunación: La hipótesis nula establece que la eficacia de la Vacuna A no difiere de la de la Vacuna B. Cualquier diferencia observada en una muestra se debe al azar oa otros factores de confusión.
8. Dieta y pérdida de peso: La hipótesis nula propone que seguir una dieta específica no resulta en una mayor pérdida de peso que no seguir la dieta. Cualquier pérdida de peso observada entre las personas que hacen dieta se considera aleatoria o influenciada por otros factores.
9. Ejercicio y frecuencia cardíaca: La hipótesis nula establece que el ejercicio regular no reduce la frecuencia cardíaca en reposo en comparación con la ausencia de ejercicio. Cualquier frecuencia cardíaca más baja observada en los deportistas podría deberse al azar u otros factores no relacionados.
10. Cambio climático: La hipótesis nula afirma que la temperatura global promedio de esta década no es más alta que la década anterior. Cualquier aumento de temperatura observado puede atribuirse a una variación aleatoria o a factores no contabilizados.
11. Brecha salarial de género: La hipótesis nula postula que hombres y mujeres ganan el mismo salario promedio por el mismo trabajo. Cualquier disparidad salarial observada se debe al azar oa factores no relacionados con el género.
12. Eficacia de la psicoterapia: La hipótesis nula establece que los pacientes que reciben psicoterapia no mejoran más que los que no reciben terapia. Cualquier mejora en la
13. Consumo de bebidas energéticas y sueño: La hipótesis nula propone que el consumo de bebidas energéticas no afecta la cantidad de sueño. Cualquier diferencia observada en la duración del sueño entre los consumidores de bebidas energéticas se debe a variaciones aleatorias u otros factores.
14. Alimentos Orgánicos y Salud: La hipótesis nula afirma que el consumo de alimentos orgánicos no conduce a mejores resultados de salud en comparación con el consumo de alimentos no orgánicos. Cualquier diferencia de salud observada en los consumidores de alimentos orgánicos se considera aleatoria o se atribuye a otros factores de confusión.
15. Eficacia del aprendizaje en línea: La hipótesis nula establece que los estudiantes que aprenden en línea no se desempeñan de manera diferente en los exámenes que los estudiantes que aprenden en las aulas tradicionales. Cualquier diferencia en el rendimiento puede atribuirse al azar oa factores no relacionados.

Punto de control de comprensión: Cree otros estudios hipotéticos que empleen la hipótesis nula como parte del diseño de la investigación.

Hipótesis Nula vs Hipótesis Alternativa

Una hipótesis alternativa es el contraste directo con la hipótesis nula. Postula que existe una relación o efecto estadísticamente significativo entre las variables que se observan.

Si se rechaza la hipótesis nula con base en los datos de prueba, se acepta la hipótesis alternativa.

Es importante destacar que, mientras que la hipótesis nula suele ser una declaración de 'ningún efecto' o 'ninguna diferencia', la hipótesis alternativa establece que hay un efecto o una diferencia.

Punto de control de comprensión: ¿Cómo ayuda la hipótesis nula a garantizar que la investigación sea objetiva e imparcial?

Punto de control de comprensión: Escriba su propia explicación parafraseada de la diferencia entre la hipótesis nula y la hipótesis alternativa. ¿Qué propósito sirve cada uno en la investigación científica?

Aplicaciones de la Hipótesis Nula en la Investigación

La hipótesis nula juega un papel fundamental en numerosos entornos de investigación, fomentando la objetividad y asegurando que los hallazgos no se deban al azar.

1. Ensayos clínicos: La hipótesis nula se utiliza ampliamente en la investigación médica y farmacéutica. Por ejemplo, al probar la eficacia de un nuevo fármaco, la hipótesis nula podría establecer que el fármaco no tiene ningún efecto sobre la enfermedad. Si los datos contradicen esto, se rechaza la hipótesis nula, sugiriendo que la droga podría ser efectiva.
2. Negocios y Economía: Las empresas utilizan hipótesis nulas para tomar decisiones informadas. Por ejemplo, una empresa podría usar una hipótesis nula para probar si una nueva estrategia de marketing mejora las ventas. Si los datos sugieren un aumento significativo en las ventas, se rechaza la hipótesis nula y se puede implementar la nueva estrategia.
3. Investigación psicológica: Los psicólogos usan hipótesis nulas para probar teorías sobre el comportamiento. Por ejemplo, una hipótesis nula podría afirmar que no existe una relación entre el estrés y la calidad del sueño. Rechazar esta hipótesis con base en los datos recopilados podría ayudar a establecer una correlación entre las dos variables.
4. Ciencia medioambiental: Las hipótesis nulas se utilizan para comprender los cambios ambientales. Por ejemplo, los investigadores podrían formular una hipótesis nula que establezca que no hay una diferencia significativa en la calidad del aire antes y después de un cambio de política. Si se rechaza esta hipótesis, indica que la política puede haber afectado la calidad del aire.
5. Educación: Los educadores e investigadores suelen utilizar hipótesis nulas para mejorar los métodos de enseñanza. Por ejemplo, una hipótesis nula podría proponer que una nueva técnica de enseñanza no mejora el desempeño de los estudiantes. Si los datos contradicen esto, la técnica puede ser beneficiosa.

En todas estas áreas, la hipótesis nula ayuda a minimizar el sesgo, lo que permite a los investigadores respaldar sus hallazgos con datos estadísticamente significativos. Forma la columna vertebral de muchas metodologías de investigación científica, promoviendo un enfoque disciplinado para descubrir nuevos conocimientos.

Punto de control de comprensión: Con base en la información anterior, explique con sus propias palabras por qué la hipótesis nula es tan importante en la investigación científica. ¿Por qué "forma la columna vertebral" de la investigación empírica?

Conclusión

La hipótesis nula es la piedra angular del análisis estadístico y la investigación empírica. Sirve como punto de partida para las investigaciones, proporcionando una premisa de referencia de que los efectos observados se deben al azar. Al comprender y aplicar el concepto de hipótesis nula, los investigadores pueden probar la validez de sus suposiciones, lo que hace que sus hallazgos sean más sólidos y confiables. En esencia, la hipótesis nula garantiza que la exploración científica siga siendo objetiva, sistemática y libre de sesgos no deseados.