Hipótesis nula para niños
Una hipótesis en estadística es una idea o afirmación que hacemos sobre un grupo grande de cosas, al que llamamos población. Por ejemplo, podríamos decir que la altura promedio de los estudiantes de una escuela es de 1.50 metros.
La hipótesis nula (que se escribe como H0) es una afirmación especial que usamos como punto de partida en una investigación. Imagina que quieres probar si algo nuevo funciona. La hipótesis nula diría que ese algo nuevo no tiene ningún efecto o no hay ninguna diferencia. Es como decir: "Por ahora, asumimos que no hay nada especial pasando".
Los investigadores parten de la hipótesis nula y solo la rechazan si los datos que recogen demuestran claramente que es falsa. Es decir, si los datos muestran que sí hay una relación o un efecto.
Contenido
Hipótesis Nula: ¿Qué es?
La hipótesis nula es una herramienta muy útil en estadística. Se basa en una forma de pensar llamada "reducción al absurdo". Esto significa que, al principio, suponemos lo contrario de lo que queremos demostrar. Si al final los datos nos muestran que nuestra suposición inicial es falsa, entonces podemos aceptar lo que queríamos probar.
Por ejemplo, si queremos demostrar que un nuevo fertilizante ayuda a las plantas a crecer más, la hipótesis nula diría: "El nuevo fertilizante no tiene ningún efecto en el crecimiento de las plantas". Si después de usarlo, las plantas crecen mucho más, entonces rechazamos la hipótesis nula.
¿Por qué se llama "nula"?
El término "hipótesis nula" viene de las primeras veces que se usó la estadística en la agricultura y la medicina. Para saber si un nuevo fertilizante o un nuevo medicamento funcionaba, la idea inicial era que "no hacía nada". Es decir, que no había ninguna diferencia entre las plantas o personas tratadas y las no tratadas. De ahí viene la palabra "nula", que significa "sin efecto" o "sin valor".
¿Qué pasa si la hipótesis nula no es cierta?
Si los resultados de nuestra investigación no apoyan la hipótesis nula, entonces la rechazamos. Cuando rechazamos la hipótesis nula, aceptamos otra idea, que se llama hipótesis alternativa (H1). La hipótesis alternativa es la que afirma que sí existe una relación o un efecto.
Por ejemplo, si la hipótesis nula dice que un medicamento no tiene efecto, la hipótesis alternativa diría que el medicamento sí tiene un efecto.
Ejemplos Sencillos
Para entenderlo mejor, veamos algunos ejemplos de cómo se usa la hipótesis nula.
Ejemplo de la Batería
Imagina que quieres saber si una batería dura más (o menos) de seis horas.
- La hipótesis nula (H0) sería: "La duración promedio de una batería no es diferente de seis horas". Esto significa que, según esta hipótesis, la batería dura exactamente seis horas en promedio.
- La hipótesis alternativa (H1) sería: "La duración promedio de la batería es diferente de seis horas". Esta es la idea que queremos probar.
Otros Ejemplos
- Para comparar grupos: Si queremos saber si un nuevo método de estudio mejora las calificaciones, la hipótesis nula sería: "El nuevo método de estudio no tiene efecto en las calificaciones". La hipótesis alternativa sería: "El nuevo método de estudio sí mejora las calificaciones".
- Para proporciones: Si queremos saber si un tipo de semilla produce más plantas que otro, la hipótesis nula sería: "No hay diferencia en la cantidad de plantas que producen ambos tipos de semillas".
Errores Comunes al Probar una Hipótesis
En cualquier investigación estadística, es muy importante elegir bien a las personas o cosas que vamos a estudiar. A esto se le llama "seleccionar una muestra representativa". Si la muestra no es buena, podemos equivocarnos al aceptar o rechazar la hipótesis nula.
Por ejemplo: Imagina que tienes 1000 productos y quieres saber si todos tienen el peso correcto.
- La hipótesis nula es: "Los productos no tienen un peso diferente al especificado".
Para comprobarlo, tomas una muestra de solo diez productos. Si por casualidad esos diez productos tienen el peso exacto, pero el resto de los 990 productos no lo tienen (quizás porque los diez que elegiste eran de un lote especial), tu muestra no sería representativa. Basándote solo en esa muestra, aceptarías la hipótesis nula y dirías que todos los productos tienen el peso correcto, ¡cuando en realidad no es así! Por eso, una buena muestra es clave.
Véase también
En inglés: Null hypothesis Facts for Kids
