Qu’est-ce qu’une hypothèse nulle ?

Une hypothèse nulle est une sorte de spéculation utilisée dans les mesures qui recommande qu’aucune critique factuelle n’existe dans un grand nombre de perceptions données. La spéculation nulle s’efforce de montrer qu’il n’existe aucune variation entre les facteurs ou qu’une variable solitaire est identique à sa moyenne. Elle s’aventure à être valide jusqu’à ce qu’une preuve mesurable l’invalide pour une théorie élective.

Par exemple, si le test de spéculation est mis en place dans le but que la théorie élective exprime que le paramètre de population n’est pas équivalent à la valeur affirmée. De cette manière, le temps de cuisson pour la moyenne de la population n’est pas équivalent à 12 minutes ; il pourrait plutôt ne pas être exactement ou plus remarquable que la valeur exprimée. Si par malchance la spéculation non valable est reconnue ou si le test mesurable montre que la moyenne de la population est de 12 minutes, la théorie élective est alors rejetée. De plus, l’inverse est vrai.

Comment fonctionne une hypothèse nulle

L’hypothèse nulle, aussi appelée conjecture, accepte que toute distinction ou centralité que l’on trouve dans un grand nombre d’informations est due à la possibilité. Une chose contraire à la théorie nulle est connue sous le nom de spéculation élective.

La théorie invalide est le cas mesurable sous-jacent selon lequel le moyen de la population est identique à l’affirmation. Par exemple, le temps normal de cuisson d’une marque particulière de pâtes est de 12 minutes. De cette manière, la spéculation non valide serait exprimée comme suit : “La moyenne de la population est équivalente à 12 minutes”. D’autre part, la théorie élective est la spéculation qui est reconnue si la théorie invalide est rejetée.

Les tests théoriques permettent à un modèle numérique d’approuver ou de rejeter une spéculation non valable à l’intérieur d’un niveau de certitude spécifique. Les théories mesurables sont testées à l’aide d’un processus en quatre étapes. La première étape consiste pour l’examinateur à exprimer les deux spéculations afin qu’une seule soit correcte. L’étape suivante consiste à définir un plan d’enquête, qui schématise la manière dont les informations seront évaluées. La troisième étape consiste à faire l’arrangement et à décomposer physiquement les exemples d’informations. La quatrième et dernière étape consiste à disséquer les résultats et à reconnaître ou à rejeter la théorie non valable.

Modèle d’hypothèse nulle

Voici un modèle de base : Un chef d’établissement rapporte que les doublures de son école obtiennent une note normale de 7 sur 10 aux tests. Pour tester cette “spéculation”, nous enregistrons les caractéristiques des 30 doublures de l’État (test) de toute la population de doublures de l’école (disons 300) et nous vérifions la moyenne de cet exemple. Nous serions alors en mesure de réfléchir à l’exemple (déterminé) destiné à la moyenne de la population (révélée) et de nous efforcer d’affirmer la théorie.

Prenons un autre modèle : le rendement annuel d’un magasin partagé spécifique est de 8 %. Attendez-vous à ce que cette réserve partagée soit présente depuis longtemps. Nous prenons un exemple arbitraire de rendements annuels du magasin commun pendant, état, cinq ans (test) et nous calculons sa moyenne. Nous pensons alors à l’exemple (déterminé) destiné à la population (affirmée) pour confirmer la spéculation.

Généralement, la valeur révélée (ou les mesures du cas) est exprimée sous forme de spéculation et se risque à être valable. Pour les modèles ci-dessus, la théorie sera :

Modèle An : Les étudiants en doublure à l’école obtiennent une note normale de 7 sur 10 aux tests.

Modèle B : le rendement annuel de la réserve partagée est de 8 % par an.

Cette représentation explicite établit la “théorie invalide (H0)” et est considérée comme valide – la manière dont une partie à un procès devant un jury préliminaire est supposée honnête jusqu’à ce que sa responsabilité soit démontrée par la preuve présentée au tribunal. De même, les tests de spéculation commencent par l’expression et l’attente d’une “théorie invalide”, et ensuite la procédure décide si la supposition qui va probablement être valide ou fausse.

Le point important à noter est que nous essayons la théorie invalide à la lumière du fait qu’il y a une composante d’incertitude sur sa légitimité. Toutes les données qui vont à l’encontre de la spéculation invalide exprimée sont prises en compte dans la théorie élective (H1). Pour les modèles ci-dessus, la spéculation élective serait :

Les étudiants en doublure obtiennent une note normale qui n’équivaut pas à 7.

Le rendement annuel du stockage partagé n’équivaut pas à 8 % par an.

En fin de compte, la théorie élective est une incohérence logique immédiate de la spéculation non valable.