La hipótesis nula es fundamental en el campo de la estadística y la investigación científica, porque marca el punto inicial para el análisis de datos y la toma de decisiones sustentadas en evidencias.
En este artículo profundizaremos sobre la hipótesis nula, conoceremos de qué trata, cómo se formula correctamente, además analizaremos varios ejemplos prácticos para comprender su aplicación y en qué se diferencia de su contraparte la hipótesis alternativa.
¿Qué es una hipótesis nula?
De acuerdo a Roberto Hernández Sampieri, Carlos Fernández Collado y Pilar Baptista reconocidos profesores mexicanos y autores del libro Metodología de la investigación, la hipótesis nula (H₀) es aquella que niega la existencia de una relación, diferencia o efecto entre las variables de estudio. Se formula con el propósito de ser contrastada estadísticamente y se mantiene como válida mientras los datos no aporten evidencia suficiente para rechazarla.
En resumidas cuentas, este tipo de hipótesis afirma que no existe relación, diferencia ni efecto entre las variables y se mantiene válida hasta que los datos estadísticos demuestran lo contrario. Y su función principal es servir como referencia para contrastar los resultados obtenidos mediante pruebas estadísticas.
Importancia de la hipótesis nula
- Permite analizar los datos objetivamente, evitando interpretaciones subjetivas o conclusiones basadas en suposiciones.
- Al establecer un punto de referencia inicial, facilita la aplicación correcta de las pruebas estadísticas y garantiza que las decisiones se tomen a partir de evidencia empírica.
- Además una hipótesis de este tipo cuando está bien formulada sustenta la validez y el rigor de las investigaciones académicas y científicas.
Características más importantes
Posee varias características muy específicas, entenderlas es realmente crucial para formularla de manera correcta y para interpretar los resultados. Conozcamos las singularidades más representativas de este tipo de hipótesis:
- Se formula de manera clara y precisa.
- Es verificable, ya que puede analizarse a través de datos.
- Es contrastable estadísticamente mediante pruebas correctas.
- Se plantea como una afirmación objetiva y medible.
Diferencia entre hipótesis nula y alternativa
| Tipo de hipótesis | Definición | Finalidad |
| Hipótesis nula (H₀) | Niega la existencia de efecto, relación o diferencia significativa entre variables. | Servir como punto de partida y referencia para el análisis estadístico. |
| Hipótesis alternativa (H₁ o Hₐ) | Indica que sí existe un efecto o relación significativa entre las variables. | Contrastar los datos y demostrar el efecto esperado si hay evidencia suficiente. |
Ejemplos de hipótesis nulas y alternativas
- H₀: No existe relación entre el nivel de estrés y el rendimiento laboral.
- H₁: Existe relación entre el nivel de estrés y el rendimiento laboral.
- H₀: El uso de una nueva metodología de enseñanza no mejora las calificaciones de los alumnos.
- H₁: El uso de una nueva metodología de enseñanza mejora las calificaciones de los alumnos.
- H₀: La campaña publicitaria no incrementa las ventas del producto.
- H₁: La campaña publicitaria incrementa las ventas del producto.
¿Cuándo se rechaza la hipótesis nula?
Se rechaza cuando los resultados del análisis estadístico muestran evidencia suficiente en su contra. Cabe destacar que dicha evidencia se evalúa mediante el valor p (p-value) y el nivel de significación (α), que por lo general se establece en 0,05 (5%).
Valor p (p-value): señala la probabilidad de obtener los resultados observados si la hipótesis nula fuera verdadera.
Nivel de significación (α): es el umbral que establece cuánta evidencia se considera suficiente para rechazar la hipótesis nula.
Normas para decidir:
Si p ≤ α, la evidencia es suficiente para rechazar la hipótesis nula y aceptar la hipótesis alternativa.
Si p > α, la evidencia no es suficiente, por lo que no se rechaza la hipótesis nula (aunque esto no significa que sea verdadera).
Ejemplo práctico:
Consideremos que realizaremos un estudio sobre cómo una terapia en particular afecta los niveles de ansiedad en los pacientes:
H₀: “La terapia aplicada no minimiza los niveles de ansiedad”.
H₁: “La terapia aplicada minimiza los niveles de ansiedad”.
Tras analizar los datos obtenidos de los pacientes, se calcula un valor p = 0,02.
Como 0,02 < 0,05, se rechaza la hipótesis nula, concluyendo que la terapia tiene un efecto significativo en la minimización de los niveles de ansiedad.
Si el valor p hubiera sido 0,07 (> 0,05), no se habría rechazado H₀, señalando que los datos no aportan suficiente evidencia para afirmar que la terapia minimiza la ansiedad.
Conclusión
Saber qué es una hipótesis nula, cómo se formula, en qué se diferencia de la hipótesis alternativa y cuándo debe rechazarse nos permite interpretar los resultados de cualquier estudio con mayor claridad y seguridad. Esperamos que la información compartida en este artículo te haya servido para comprender mejor este tipo de hipótesis.
Preguntas frecuentes:
¿Cómo se redacta correctamente una hipótesis nula?
Debe redactarse como una afirmación clara, precisa y medible, expresando igualdad o ausencia de efecto, y debe ser contrastable a través de pruebas estadísticas.
¿Por qué es importante comprender la hipótesis nula?
Porque permite interpretar de manera correcta los resultados, evitar conclusiones equivocadas y realizar investigaciones más precisas y fiables.
¿La hipótesis nula se aplica solo en estadística?
La hipótesis nula es un concepto propio de la estadística, sin embargo se aplica se aplica en distintas disciplinas, como economía, educación, ciencias sociales, psicología y medicina.