Una hipótesis es una suposición de algo, en estadística se trabaja con hipótesis como afirmación de hechos que suceden en la población estudiada.
La hipótesis nula es la afirmación contraria a lo que tomamos como hipótesis, a esta segunda la llamado hipótesis alternativa.
La hipótesis nula tiene, en su redacción, una negación: la palabra no o su equivalente.
Es decir, para estudiar un parámetro concreto de nuestra población formulamos primero la hipótesis alternativa y, para poder comprobar si es válida, lo que hacemos es estudiar su realidad opuesta (hipótesis nula) y si podemos demostrar que esta segunda es falsa habremos confirmado la primera.
Por ejemplo, si estudiamos como hipótesis alternativa que la estatura media de la población de un pueblo de 20.000 habitantes es de 1,70 y tomamos como muestra a 50 habitantes, ha hipótesis nula sería la contraria: que la estatura media no es de 1.70; si de esos cincuenta habitantes la estatura media es de 1.70 rechazamos la hipótesis nula y aceptaremos la alternativa.
Debe quedar claro que estamos hablando de hipótesis estadísticas que, por tanto, nos dicen los datos con un porcentaje de error (dependiendo, sobre todo, del tamaño de la muestra): la hipótesis nula puede ser rechazada con la información de una muestra pero no puede ser demostrada con una muestra, para demostrar la hipótesis nula deberíamos comprobar a toda la población.
En el ejemplo que hemos puesto si resulta que la muestra de cincuenta habitantes no tiene la estatura media de 1.70 no habremos negado la hipótesis nula y, por tanto, no habremos demostrado la hipótesis alternativa (que era lo que queríamos hacer), pero eso no significa que la hipótesis nula sea cierta, es posible que esos cincuenta habitantes de la muestra no tengan esa media pero que si pudiéramos estudiar a toda la población si la tuviera, no podemos afirmar tampoco la hipótesis nula.
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