Różnica między hipotezą zerową i alternatywną

Generowanie hipotezy jest początkiem procesu naukowego. Odnosi się do przypuszczenia opartego na uzasadnieniu i dowodach. Badacz bada go poprzez obserwacje i eksperymenty, które następnie zapewnia fakty i prognozują możliwe wyniki. Hipoteza może być indukcyjna lub dedukcyjna, prosta lub złożona, zerowa lub alternatywna. Podczas Hipoteza zerowa jest hipotezą, którą należy faktycznie przetestować, podczas gdy alternatywna hipoteza daje alternatywę dla hipotezy zerowej.

Hipoteza zerowa implikuje stwierdzenie, które nie oczekuje różnicy ani efektu. Przeciwnie, alternatywna hipoteza jest taka, która oczekuje pewnej różnicy lub efektu. Hipoteza zerowa W tym artykule Fragment rzucił światło na podstawowe różnice między hipotezą zerową i alternatywną.

Treść: Hipoteza zerowa vs alternatywna hipoteza

1. Wykres porównania
2. Definicja
3. Kluczowe różnice
4. Wniosek

Wykres porównania

Definicja hipotezy zerowej

Hipoteza zerowa jest hipotezą statystyczną, w której nie ma znaczącej różnicy między zestawem zmiennych. Jest to oryginalne lub domyślne stwierdzenie, bez żadnego efektu, często reprezentowane przez H₀ (H-Zero). Zawsze jest to testowana hipoteza. Oznacza pewną wartość parametru populacji, takiej jak µ, s, p. Hipotezę zerową można odrzucić, ale nie można jej zaakceptować tylko na podstawie jednego testu.

Definicja alternatywnej hipotezy

Hipoteza statystyczna zastosowana w testowaniu hipotez, która stwierdza, że ​​istnieje znacząca różnica między zestawem zmiennych. Często jest określany jako hipoteza inna niż hipoteza zerowa, często oznaczona przez H₁ (Brus). To właśnie badacz stara się udowodnić w sposób pośredni, stosując test. Odnosi się do pewnej wartości przykładowej statystyki, e.G., X¯, S, P

Akceptacja alternatywnej hipotezy zależy od odrzucenia hipotezy zerowej I.mi. Dopóki nie zostanie odrzucona hipoteza zerowa, nie można zaakceptować alternatywnej hipotezy.

Kluczowe różnice między hipotezą zerową i alternatywną

Ważne punkty różnic między hipotezą zerową i alternatywną wyjaśniono jako pod:

1. Hipoteza zerowa jest stwierdzeniem, w którym nie ma związku między dwiema zmiennymi. Alternatywna hipoteza jest stwierdzeniem; to jest po prostu odwrotność hipotezy zerowej, i.mi. Istnieje pewne istotność statystyczna między dwoma zmierzonymi zjawiskiem.
2. Hipoteza zerowa jest tym, co badacz próbuje obalić, podczas gdy alternatywna hipoteza jest tym, co badacz chce udowodnić.
3. Hipoteza zerowa reprezentuje, brak zaobserwowanego efektu, podczas gdy alternatywna hipoteza odzwierciedla, niektóre zaobserwowane efekty.
4. Jeśli hipoteza zerowa zostanie zaakceptowana, w opiniach lub działaniach nie zostanie wprowadzone zmiany. I odwrotnie, jeśli alternatywna hipoteza zostanie zaakceptowana, spowoduje to zmiany w opiniach lub działaniach.
5. Ponieważ hipoteza zerowa odnosi się do parametru populacji, testowanie jest pośrednie i ukryte. Z drugiej strony, alternatywna hipoteza wskazuje na przykładową statystykę, w której testowanie jest bezpośrednie i jawne.
6. Hipoteza zerowa jest oznaczona jako H₀ (H-zero), podczas gdy alternatywna hipoteza jest reprezentowana przez H₁ (Brus).
7. Matematyczne sformułowanie hipotezy zerowej jest znakiem równym, ale dla alternatywnej hipotezy nie jest równe znakom.
8. W hipotezie zerowej obserwacje są wynikiem szans, podczas gdy w przypadku alternatywnej hipotezy obserwacje są wynikiem rzeczywistego efektu.

Wniosek

Istnieją dwa wyniki testu statystycznego, tj.mi. Po pierwsze, odrzucana jest hipoteza zerowa i akceptowana jest alternatywna hipoteza, po drugie, zerowa hipoteza jest akceptowana na podstawie dowodów. Mówiąc prosto, hipoteza zerowa jest przeciwna do alternatywnej hipotezy.