¿Qué significa no rechazar la hipótesis nula?
No rechazar la hipótesis nula es una forma extraña de afirmar que los resultados de la prueba de hipótesis no son estadísticamente significativos. ¿Por qué esa frase tan peculiar? "No rechazar" suena como uno de esos dobles negativos que las clases de escritura te enseñaron a evitar. ¿Qué significa exactamente? ¡Hay una excelente razón para la redacción extraña!
En esta publicación, aprenderá qué significa no rechazar la hipótesis nula y por qué esa es la redacción correcta. Si bien aceptar la hipótesis nula parece más sencillo, ¡no es estadísticamente correcto!
Antes de continuar, recapitulemos cierta información necesaria. En todas las pruebas de hipótesis estadísticas, existen las dos hipótesis siguientes:
- La hipótesis nula establece que no existe ningún efecto o relación entre las variables.
- La hipótesis alternativa establece que el efecto o la relación existe.
Asumimos que la hipótesis nula es correcta hasta que tengamos evidencia suficiente para sugerir lo contrario.
Después de realizar una prueba de hipótesis, solo hay dos resultados posibles.
- Cuando su valor p es menor o igual a su nivel de significancia , rechaza la hipótesis nula. Los datos favorecen la hipótesis alternativa. ¡Felicidades! Sus resultados son estadísticamente significativos.
- Cuando su valor p es mayor que su nivel de significancia, no puede rechazar la hipótesis nula. Tus resultados no son significativos. Aprenderá más sobre cómo interpretar este resultado más adelante en esta publicación.
¿Por qué los estadísticos no aceptan la hipótesis nula?
Para entender por qué no aceptamos la nulidad, considere el hecho de que no se puede probar una negativa. La falta de evidencia sólo significa que no se ha demostrado que algo exista. No prueba que algo no exista. Puede que exista, pero su estudio no lo detectó. Esa es una gran diferencia y es la razón de la redacción complicada. Veamos varias analogías.
Especies que se presumen extintas
- Se suponía que las langostas arbóreas australianas estaban extintas. No había evidencia de que alguno todavía estuviera vivo porque nadie los había visto durante décadas. Sin embargo, en 1960, los científicos los observaron. Lo mismo les pasó a la hormiga Gracilidris y a la musaraña Nelson entre muchas otras . Científicos dedicados estaban buscando estas especies pero no habían estado en el momento y lugar adecuados para observarlas. ¡ La misma idea se aplica a los fantasmas !
- ¡La falta de pruebas no representa prueba de que algo no existe!
No rechazar la hipótesis nula
No rechazar la hipótesis nula es una forma extraña de afirmar que los resultados de la prueba de hipótesis no son estadísticamente significativos. ¿Por qué esa frase tan peculiar? "No rechazar" suena como uno de esos dobles negativos que las clases de escritura te enseñaron a evitar. ¿Qué significa exactamente? ¡Hay una excelente razón para la redacción extraña!
En esta publicación, aprenderá qué significa no rechazar la hipótesis nula y por qué esa es la redacción correcta. Si bien aceptar la hipótesis nula parece más sencillo, ¡no es estadísticamente correcto!
Antes de continuar, recapitulemos cierta información necesaria. En todas las pruebas de hipótesis estadísticas, existen las dos hipótesis siguientes:
- La hipótesis nula establece que no existe ningún efecto o relación entre las variables.
- La hipótesis alternativa establece que el efecto o la relación existe.
Asumimos que la hipótesis nula es correcta hasta que tengamos evidencia suficiente para sugerir lo contrario.
Después de realizar una prueba de hipótesis, solo hay dos resultados posibles.
Cuando su valor p es menor o igual a su nivel de significancia , rechaza la hipótesis nula. Los datos favorecen la hipótesis alternativa. ¡Felicidades! Sus resultados son estadísticamente significativos.- Cuando su valor p es mayor que su nivel de significancia, no puede rechazar la hipótesis nula. Tus resultados no son significativos. Aprenderá más sobre cómo interpretar este resultado más adelante en esta publicación.
Publicaciones relacionadas : Descripción general de las pruebas de hipótesis y la hipótesis nula
¿Por qué los estadísticos no aceptan la hipótesis nula?
Para entender por qué no aceptamos la nulidad, considere el hecho de que no se puede probar una negativa. La falta de evidencia sólo significa que no se ha demostrado que algo exista. No prueba que algo no exista. Puede que exista, pero su estudio no lo detectó. Esa es una gran diferencia y es la razón de la redacción complicada. Veamos varias analogías.
Especies que se presumen extintas
Se suponía que las langostas arbóreas australianas estaban extintas. No había evidencia de que alguno todavía estuviera vivo porque nadie los había visto durante décadas. Sin embargo, en 1960, los científicos los observaron. Lo mismo les pasó a la hormiga Gracilidris y a la musaraña Nelson entre muchas otras . Científicos dedicados estaban buscando estas especies pero no habían estado en el momento y lugar adecuados para observarlas. ¡ La misma idea se aplica a los fantasmas !
¡La falta de pruebas no representa prueba de que algo no existe!
Juicios penales
En un juicio, partimos del supuesto de que el acusado es inocente hasta que se demuestre lo contrario. El fiscal debe trabajar duro para superar un estándar probatorio para obtener un veredicto de culpabilidad. Si el fiscal no cumple con esa carga, no prueba que el acusado sea inocente. En cambio, no hubo pruebas suficientes para concluir que es culpable.
¿Quizás el fiscal realizó una investigación de mala calidad y pasó por alto pistas? ¿O el acusado cubrió sus huellas con éxito? En consecuencia, el veredicto en estos casos es “no culpable”. Esa sentencia no dice que se haya demostrado la inocencia del acusado, sólo que no había pruebas suficientes para sacar al jurado de la suposición predeterminada de inocencia.
Pruebas de hipótesis
Cuando realiza pruebas de hipótesis en estudios estadísticos, normalmente desea encontrar un efecto o relación entre variables. La posición predeterminada en una prueba de hipótesis es que la hipótesis nula es correcta. Al igual que en un caso judicial, la muestra de evidencia debe exceder el estándar probatorio, que es el nivel de significancia, para concluir que existe un efecto.
La prueba de hipótesis evalúa la evidencia en su muestra. Si su prueba no detecta un efecto, no es prueba de que el efecto no exista. Simplemente significa que su muestra contenía una cantidad insuficiente de evidencia para concluir que existe. Al igual que las especies que se suponían extintas o el fiscal que perdió pistas, el efecto podría existir en la población general pero no en su muestra particular. En consecuencia, los resultados de la prueba no rechazan la hipótesis nula, que es análoga a un veredicto de “inocencia” en un juicio. Simplemente no había evidencia suficiente para mover la prueba de hipótesis de la posición predeterminada de que lo nulo es verdadero.
El punto crítico de estas analogías es que la falta de evidencia no prueba que algo no exista, sólo que no lo encontró en su investigación específica. Por lo tanto, nunca se acepta la hipótesis nula.
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