¿Qué es una hipótesis nula? (Definiciones, ejemplos y preguntas frecuentes)

Para los científicos investigadores y estadísticos, es importante entender qué son las hipótesis nula y alternativa y cómo funcionan. Las hipótesis nula y alternativa son conceptos estadísticos importantes que ayudan a los científicos a desarrollar proyectos de investigación y a probar variables para responder a preguntas de investigación. Aprender sobre la hipótesis nula y cómo se utiliza junto con la hipótesis alternativa puede ayudarle a entender estos términos y a utilizarlos de forma eficaz en su investigación. En este artículo definimos lo que son las hipótesis nula y alternativa, explicamos cómo funcionan juntas y proporcionamos ejemplos para ayudarle a entender cómo aplicarlas a su investigación.

¿Qué es la hipótesis nula?

La hipótesis nula es un concepto en estadística que se utiliza para representar la posibilidad de que dos o más variables no tengan una relación o correlación estadísticamente significativa entre sí. Cuando un científico propone un estudio o experimento, pone a prueba la posibilidad de que exista una relación entre las variables elegidas. Si el investigador encuentra una correlación estadísticamente significativa entre sus variables, rechaza la hipótesis nula y concluye que existe una relación significativa entre los constructos que ha probado. Por ejemplo, un investigador podría plantear la hipótesis de que existe una correlación positiva entre la temperatura y el consumo de helados durante el verano.

Diseñan un estudio para investigar si la gente come más helado en los días más calurosos, y escriben una hipótesis que describe su resultado previsto. Durante el estudio, recogen datos sobre la temperatura del aire y la cantidad de helado que la gente come cada día. Procesan esos datos para determinar si el número de personas que comen helado en los días más calurosos es lo suficientemente significativo como para establecer una correlación estadística. Si es así, rechazan la hipótesis nula, que afirma que no existe una correlación estadísticamente significativa entre el consumo de helado y la temperatura del aire, y apoyan su hipótesis de que existe una correlación.

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¿Qué es una hipótesis alternativa?

La hipótesis alternativa es la inversa de la hipótesis nula, es decir, la hipótesis alternativa representa la posibilidad de una correlación entre dos o más variables en un estudio o experimento. Los investigadores intentan demostrar la hipótesis alternativa refutando la hipótesis nula. Cuando el científico descubre una correlación estadísticamente significativa entre sus variables, apoya la hipótesis alternativa y rechaza la nula porque ha recogido suficientes datos para mostrar una relación estadísticamente significativa entre las variables.

Por ejemplo, al comprobar la relación entre el consumo de helado y la temperatura del aire, el científico propone que la gente come más helado cuando la temperatura del aire es más cálida. La hipótesis alternativa es que existe una correlación positiva entre la temperatura del aire y el consumo de helado, y la hipótesis nula es que no existe ninguna relación entre las variables. Al probar esta relación, el científico rechaza la nula y verifica la hipótesis alternativa.

¿Qué es la hipótesis nula frente a la hipótesis alternativa?

La hipótesis nula y la alternativa trabajan juntas para crear un modelo que determine la existencia de una relación estadísticamente significativa entre las variables. A continuación se presentan algunas comparaciones clave entre estas dos hipótesis:

Objetivo

El objetivo principal de estas hipótesis es proporcionar un marco en el que un investigador pueda validar o refutar la hipótesis alternativa. Probar una hipótesis permite al científico responder a importantes preguntas científicas y avanzar en las teorías dentro de su campo de estudio. Plantear y poner a prueba las preguntas de la investigación promueve el desarrollo de nuevos conocimientos sobre un tema al basarse en los resultados de estudios anteriores. Mientras que el propósito de la hipótesis alternativa es verificar una correlación estadísticamente significativa entre las variables, el propósito de la hipótesis nula es determinar la ausencia de correlación.

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Principio

El principio de la hipótesis nula es crear un modelo estadístico en el que el investigador pueda recoger y procesar datos para determinar si existe una correlación plausible entre las variables. Tras recoger los datos, el investigador elige una herramienta estadística para procesar las cifras. La herramienta utilizada para procesar los datos depende del tipo de datos, la cantidad y la forma en que el investigador desea interpretar la relación entre los conjuntos de datos. A partir de estos cálculos, el investigador determina si los datos validan o refutan la nulidad. Estos cálculos también pueden proporcionar información sobre la fuerza de la correlación entre los datos.

Este principio funciona de forma similar para la hipótesis alternativa. La hipótesis alternativa también estructura el modelo estadístico al proporcionar una afirmación para comparar con la nula. Con los resultados de las pruebas de los datos, el investigador determina si la correlación entre las variables tiene significación estadística. Si es así, valida la hipótesis alternativa y rechaza la nula.

Verificación y rechazo

Estas hipótesis funcionan juntas en un sistema de oposiciones, lo que significa que el investigador sólo puede verificar una o la otra. Los investigadores rechazan la hipótesis nula cuando los resultados de su método de procesamiento de datos indican que existe una correlación estadísticamente significativa entre las variables. La significación estadística significa que el azar no produjo los datos. Para determinar si los resultados son estadísticamente significativos, el investigador procesa los datos y calcula si la correlación resultante es lo suficientemente fuerte como para mostrar una relación verdadera y consistente entre los conjuntos de datos. Cuando estos resultados son significativos, el investigador valida su hipótesis alternativa y refuta la nula.

Por ejemplo, un psicólogo que estudia la relación entre el compromiso social y la felicidad percibida puede determinar que sus datos pueden tener hasta un 5% de probabilidad de ser considerados significativos. Recogen sus datos y los procesan utilizando una herramienta estadística y descubren que hay un 4% de posibilidades de que la correlación entre las variables sea resultado del azar. Como este valor es inferior al 5%, el investigador confirma que los resultados son estadísticamente significativos, lo que significa que existe una verdadera correlación entre las variables y pueden rechazar la hipótesis nula.

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Diferencias entre hipótesis nula y alternativa

Estas son algunas de las diferencias clave entre estas hipótesis:

  • Definición: Por definición, la hipótesis nula afirma que no existe una relación significativa entre las variables del estudio. La hipótesis alternativa es un enunciado que afirma que existe una relación entre las variables.

  • Reclamación: Desde el punto de vista estadístico, la hipótesis nula afirma que cualquier correlación aparente entre variables es fruto del azar. La hipótesis alternativa afirma que existe una relación de causa y efecto entre las variables que no resulta del azar.

  • Prueba: Los investigadores buscan refutar la hipótesis nula a través de sus estudios probando la hipótesis alternativa.

  • Significado estadístico: Un resultado estadísticamente significativo prueba la hipótesis alternativa, mientras que un resultado no significativo prueba la hipótesis nula

  • La importancia: Ambas hipótesis son importantes. La verificación de una hipótesis nula apoya las teorías existentes y verifica la continuidad entre los estudios, mientras que la verificación de una hipótesis alternativa puede conducir a nuevas teorías o a nuevas formas de entender las teorías establecidas.

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Ejemplos de hipótesis en la investigación

A continuación se presentan dos ejemplos de escenarios de investigación con consideraciones para la hipótesis nula y alternativa de cada uno:

Ejemplo 1

Un psicólogo social diseña un estudio para entender cómo la autoridad percibida se correlaciona con el grado de acomodación vocal entre las partes de una conversación. Asigna al azar los papeles a dos participantes: uno recibe el papel de autoridad y el otro es el de no autoridad. Los participantes trabajan juntos para resolver un problema. Mientras la pareja trabaja para resolver el problema, el investigador graba la conversación para poder analizar el grado en que el participante sin autoridad cambia sus señales vocales para acomodarse al participante con autoridad. El investigador parte de la hipótesis de que el participante sin autoridad cambiará sus señales vocales más que el participante con autoridad.

En este ejemplo, la hipótesis alternativa afirma que existe una correlación entre la autoridad percibida y la acomodación vocal. La hipótesis nula sostiene que no existe una correlación entre estas variables. El investigador analiza los datos para determinar si existe una correlación entre las variables. Si es así, evalúa la correlación para decidir si es estadísticamente significativa. Si los resultados se correlacionan en un grado que muestra significación estadística, el investigador rechaza la hipótesis nula y verifica la hipótesis alternativa.

Ejemplo 2

Un investigador médico planea un ensayo clínico para determinar la eficacia de un nuevo medicamento para tratar las migrañas crónicas. Diseñan un estudio en el que dan a la mitad de los participantes un placebo, o píldora falsa, y la otra mitad recibe el medicamento del ensayo. Cada semana, el investigador se reúne con los participantes, les hace un examen físico y les pide que informen de sus síntomas de migraña. El investigador parte de la hipótesis de que los participantes que recibieron el fármaco del ensayo presentarán menos síntomas de migraña que el grupo que recibió el placebo.

En este ejemplo, la hipótesis alternativa afirma que existe una correlación entre la toma del fármaco del ensayo y la reducción de los síntomas de la migraña. La hipótesis nula sostiene que no hay correlación entre la toma del fármaco del ensayo y la reducción de los síntomas de la migraña. El investigador analiza los datos recogidos de ambos grupos de participantes y compara los resultados. Si el grupo del fármaco de prueba informa de una mejora estadísticamente significativa de sus síntomas en comparación con el grupo del placebo, el investigador verifica la alternativa y rechaza la hipótesis nula.