Što je nulta hipoteza?
Nulta hipoteza je vrsta hipoteze koja se koristi u statistici koja predlaže da ne postoji statistički značaj u skupu danih opažanja. Nulta hipoteza pokušava pokazati da ne postoji varijacija između varijabli ili da se jedna varijabla ne razlikuje od srednje vrijednosti. Pretpostavlja se da je istinita sve dok statistički dokazi to ne ponište za alternativnu hipotezu.
Na primjer, ako je test hipoteze postavljen tako da alternativna hipoteza kaže da populacijski parametar nije jednak vrijednosti koju zahtjevate. Stoga prosječno vrijeme kuhanja za stanovništvo nije 12 minuta; prije bi mogla biti manja ili veća od navedene vrijednosti. Ako je nulta hipoteza prihvaćena ili statistički test pokazuje da je prosječna populacija 12 minuta, tada se alternativna hipoteza odbacuje. I obrnuto.
Ključni odvodi
- Nulta hipoteza je vrsta pretpostavke koja se koristi u statistici koja sugerira da ne postoji statistički značaj u skupu danih opažanja. Nulta hipoteza postavljena je u opreci s alternativnom hipotezom i pokušava pokazati da ne postoji varijacija između varijabli ili da se jedna varijabla ne razlikuje od srednje vrijednosti. Ispitivanje hipoteza omogućava matematičkom modelu da potvrdi ili odbaci ništavnu hipotezu unutar određene razine pouzdanosti.
Nulta hipoteza
Kako djeluje nulta hipoteza
Nulta hipoteza, poznata i kao pretpostavka, pretpostavlja da je svaka razlika ili značaj koji vidite u skupu podataka rezultat slučajnosti. Suprotno ništavnoj hipotezi poznata je kao alternativna hipoteza.
Nulta hipoteza je početna statistička tvrdnja da je prosjek populacije ekvivalentan tvrđenom. Na primjer, pretpostavimo da je prosječno vrijeme kuhanja određene marke tjestenine 12 minuta. Stoga bi se nulta hipoteza izjavila kao "Prosjek populacije jednak je 12 minuta." Suprotno tome, alternativna hipoteza je hipoteza koja je prihvaćena ako se odbaci nultu hipoteza.
Ispitivanje hipoteza omogućava matematičkom modelu da potvrdi ili odbaci ništavnu hipotezu unutar određene razine pouzdanosti. Statističke hipoteze testiraju se postupkom u četiri koraka. Prvi je korak analitičar iznijeti dvije hipoteze kako bi samo jedna mogla biti ispravna. Sljedeći je korak formuliranje plana analize koji prikazuje kako će se podaci procjenjivati. Treći korak je izraditi plan i fizički analizirati uzorke podataka. Četvrti i posljednji korak je analiza rezultata i prihvaćanje ili odbacivanje ništavne hipoteze.
Važno
Analitičari žele odbaciti ništavnu hipotezu kako bi isključili neke varijable koje objašnjavaju zanimljive pojave.
Primjer nulte hipoteze
Evo jednostavnog primjera: Ravnateljica škole izvještava da učenici u njenoj školi prosječno postižu 7 od 10 ispita. Da bismo testirali ovu „hipotezu“, bilježimo ocjene od 30 učenika (uzorak) iz čitave studentske populacije škole (recimo 300) i izračunavamo sredinu tog uzorka. Zatim možemo usporediti (izračunatu) vrijednost uzorka s prosjekom (prijavljenom) populacije i pokušati potvrditi hipotezu.
Uzmite još jedan primjer: godišnji povrat određenog uzajamnog fonda je 8%. Pretpostavimo da uzajamni fond postoji već 20 godina. Uzimamo slučajni uzorak godišnjih prinosa uzajamnog fonda za, recimo, pet godina (uzorak) i izračunamo njegovu srednju vrijednost. Zatim uspoređujemo (izračunatu) srednju vrijednost uzorka s prosjekom stanovništva (za koji se tvrdi) kako bismo potvrdili hipotezu.
Obično se prijavljena vrijednost (ili statistika potraživanja) navodi kao hipoteza i pretpostavlja se da je istinita. Za gornje primjere, hipoteza će biti:
- Primjer A: Učenici u školi prosječno ocjenjuju 7 od 10 primjera. Primjer B: Godišnji povrat uzajamnog fonda iznosi 8% godišnje.
Ovaj navedeni opis predstavlja „ ništetnu hipotezu (H 0) “ i pretpostavlja se da je istinit - način na koji se okrivljenik u suđenju za porotu smatra nedužnim dok se ne dokaže krivnja dokazima iznesenim na sudu. Slično tome, testiranje hipoteza započinje iznošenjem i pretpostavkom „nulte hipoteze“, a zatim postupak određuje je li pretpostavka vjerojatno istinita ili lažna.
Važno je napomenuti da testiramo ništavnu hipotezu jer postoji element sumnje u njezinu valjanost. Kakve god informacije protivne navedenoj nuli hipotezi zarobljene su u Alternativnoj hipotezi (H1). Za gornje primjere, alternativna hipoteza bila bi:
- Studenti dobivaju prosjek koji nije 7. Godišnji povrat uzajamnog fonda nije 8% godišnje.
Drugim riječima, alternativna hipoteza izravna je suprotnost nulotvornoj hipotezi.
Ispitivanje hipoteza za ulaganja
Kao primjer koji se odnosi na financijska tržišta, pretpostavite da Alice vidi da njezina strategija ulaganja donosi veći prosječni prinos od puke kupovine i držanja dionica. Nulta hipoteza tvrdi da nema razlike između dva prosječna prinosa, a Alice mora vjerovati u to dok ne dokaže suprotno. Odbijanje ništavne hipoteze zahtijevalo bi prikazivanje statističke važnosti, što se može pronaći korištenjem raznih testova. Stoga bi alternativna hipoteza rekla da investicijska strategija ima viši prosječni prinos od tradicionalne strategije otkupa i zadržavanja.
P-vrijednost se koristi za utvrđivanje statističke značajnosti rezultata. P-vrijednost manja ili jednaka 0, 05 obično se koristi da naznači postoje li snažni dokazi protiv ništetne hipoteze. Ako Alice provede neki od ovih testova, poput testa koristeći uobičajeni model, i dokaže da je razlika između njezinog povrata i povrata kupnje značajna ili je p-vrijednost manja ili jednaka 0, 05, ona tada mogu opovrgnuti nultu hipotezu i prihvatiti alternativnu hipotezu.
