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La hipótesis nula en inferencia estadística

2016-03-08

Por lo general, cuando se quiere comprobar experimentalmente la validez de una hipótesis científica, se recurre a métodos estadísticos que guían a la hora de sacar conclusiones. Muchos de estos métodos estadísticos consisten en contraponer la hipótesis cuya validez se quiere comprobar y una segunda hipótesis, la hipótesis nula, que ha de ser falsa para que la primera hipótesis sea verdadera. Una hipótesis nula típica es que no existe relación entre varios fenómenos. Por ejemplo, digamos que tenemos la siguiente hipótesis que deseamos validar:

Si llueve, el suelo se moja.

Una hipótesis nula podría ser la siguiente:

Que se moje el suelo es independiente de si llueve o no.

Igual que las hipótesis de trabajo pueden ser en general muy abundantes, no hay escasez de hipótesis nulas que utilizar. Para el ejemplo anterior de la lluvia y el suelo, podríamos plantear una hipótesis nula un poquito más formal:

La humedad promedio en el suelo es la misma llueva o no llueva.

También podríamos hacer una hipótesis nula más restrictiva:

La distribución estadística de la humedad en el suelo es la misma llueva o no llueva.

Esta segunda hipótesis nula implica la primera, pero la primera no implica la segunda.

A la hora de evaluar la validez de una hipótesis científica, muy a menudo lo que se hace es evaluar la probabilidad de encontrar los resultados experimentales obtenidos si la hipótesis nula fuera cierta. Cuando esta probabilidad es baja, parece poco probable que la hipótesis nula sea cierta y podría considerarse esto como evidencia a favor de la hipótesis científica bajo evaluación. La situación, como veremos más adelante, es un poco más complicada.

Categorías: Matemáticas

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