Hipotesis Null

Apa itu Hipotesis Null?

Hipotesis nol dianggap sebagai kebenaran yang diterima. Diasumsikan bahwa penelitian itu salah, bahwa pengamatan disebabkan oleh faktor acak. Peneliti harus membuktikan hipotesis nol salah untuk membuktikan hipotesis alternatif mereka.

Hipotesis nol menganggap bahwa data sampel dan data populasi tidak memiliki perbedaan. Ini kebalikan dari hipotesis alternatif, yang mengatakan bahwa sampel atau data yang diklaim berbeda dari populasi sebenarnya. Hipotesis nol dilambangkan dengan H ₀ (diucapkan sebagai ‘H sia-sia’).

Takeaway kunci

• Selama Uji Signifikansi Hipotesis Nol (NHST), jika tingkat signifikansi berada dalam batas yang dapat diterima atau interval kepercayaan, H0 diterima; jika tidak, itu ditolak.
• Pengujian hipotesis adalah bentuk model matematis yang digunakan untuk menerima atau menolak hipotesis dalam rentang tingkat kepercayaan.
• Hipotesis nol adalah asumsi yang diterima valid kecuali terbukti sebaliknya. Ini digunakan untuk membuktikan atau menyangkal pernyataan penelitian bersama dengan data statistik.

Hipotesis Nol Dijelaskan

Hipotesis nol dapat didefinisikan sebagai fakta yang diterima yang mungkin benar atau mungkin tidak benar. Dalam klaim awal hipotesis nol, diyakini bahwa asumsi tersebut valid. Hipotesis nol terutama digunakan untuk memverifikasi relevansi data statistik yang diambil sebagai sampel. Sampel ini kemudian dibandingkan dengan karakteristik seluruh populasi dari mana sampel itu diambil. Peneliti dapat membuktikan atau menyangkal suatu pernyataan atau asumsi dengan melakukan Uji Hipotesis. Ini menegaskan apakah hasil hipotesis utama yang diperoleh benar.Baca lebih lanjut (NHST).

Misalnya, asumsikan bahwa sebuah klaim menyatakan perlu waktu 30 hari untuk membentuk kebiasaan. Oleh karena itu, akan dianggap valid sampai ada beberapa signifikansi statistik Signifikansi Statistik Signifikansi statistik adalah probabilitas suatu pengamatan tidak disebabkan oleh kesalahan pengambilan sampel.baca lebih lanjut untuk membuktikan bahwa asumsi kami salah, dan tidak perlu waktu 30 hari untuk membentuk kebiasaan. Pengujian hipotesis adalah model matematika yang digunakan untuk menerima atau menolak hipotesis dalam kisaran tingkat kepercayaan yang ditentukan. Ini juga digunakan untuk memverifikasi perbedaan antara prosedur alternatif.

Hipotesis nol berfungsi sebagai dasar untuk penelitian ilmiah terkemuka. Misalnya, para ilmuwan percaya bahwa “ada kehidupan di Mars”, pernyataan tersebut dapat diterima atau ditolak berdasarkan analisis statistik.

tautan atribusi

Rumus Hipotesis Nol

Berdasarkan hipotesis nol, kita perlu membuktikan bahwa:

Suatu hipotesis diuji tingkat signifikansinya pada data yang diamati. Ini dilakukan untuk meringkas data teoretis.

Untuk menghitung penyimpangan dari data yang diklaim, kita dapat menggunakan rumus:

Bagaimana menemukan hipotesis nol?

Beberapa langkah dasar untuk menentukan H ₀ adalah sebagai berikut:

1. Langkah pertama adalah mengasumsikan bahwa pernyataan yang diberikan benar.
2. Selanjutnya, carilah tingkat signifikansi atau tingkat penyimpangannya. Untuk ini, pertama temukan perbedaan antara data yang diklaim dan data aktual, lalu bagi dengan data yang diklaim. Hasilnya dikalikan 100.
3. Jika hasilnya berada dalam selang kepercayaan, maka hipotesis nol diterima; namun, hipotesis ditolak jika berada di luar interval kepercayaan Interval Keyakinan Interval Keyakinan mengacu pada tingkat ketidakpastian yang terkait dengan statistik tertentu & sering digunakan bersamaan dengan Margin of Error. Interval Keyakinan = Rata-Rata Sampel ± Faktor Kritis × Standar Deviasi Sampel. Baca selengkapnya. Di sini, kita melihat bahwa nilai yang diklaim atau diasumsikan harus sama atau hampir sama dengan data aktual agar hipotesis nol benar.

Contoh Hipotesis Nol

Sekarang mari kita terapkan hipotesis nol ke beberapa contoh.

Dalam sebuah studi industri, diklaim bahwa rata-rata produksi 100 barang, kemungkinan menemukan produk yang rusak hanya 1,5%. Tetapi selama studi sampel yang diambil, ditemukan bahwa kemungkinan menemukan produk yang salah sebenarnya adalah 1,55%. Komentari kondisi ini.

Solusi :

Dalam kasus Pengujian Hipotesis Null, klaim awal dianggap benar. Di sini, diasumsikan hanya 1,5% dari 100 barang yang merupakan produk cacat.

Dalam hal ini, deviasi membantu memastikan tingkat signifikansi.

Perhitungan Tingkat Penyimpangan dapat dilakukan sebagai berikut:

= (1,55%-1,50%) * 100/1,50%

Oleh karena itu, Tingkat Deviasi akan menjadi:

Tingkat Penyimpangan = 3,33%

Penjelasan

Dalam contoh ini, standar deviasiStandar DeviasiStandar deviasi (SD) adalah alat statistik populer yang diwakili oleh huruf Yunani ‘σ’ untuk mengukur variasi atau dispersi sekumpulan nilai data relatif terhadap meannya (rata-rata), sehingga menafsirkan keandalan data .baca lebih lanjut dari parameter yang diasumsikan adalah 3,33 %, yang berada dalam kisaran yang dapat diterima, yaitu 1% hingga 5%. Dengan demikian, hipotesis nol dapat diterima meskipun penilaian sebenarnya berbeda dari asumsi. Namun jika penyimpangan tersebut melebihi 5%, maka hipotesis akan ditolak. Di luar persentase itu, asumsi yang dibuat tidak akan memiliki pembenaran.

Ada banyak cara untuk memverifikasi pernyataan yang dianggap. Misalnya, dengan asumsi nol, rata-rata sampel dibandingkan dengan rata-rata populasi Rata-rata Populasi Rata-rata populasi adalah rata-rata atau rata-rata dari semua nilai dalam populasi tertentu dan dihitung dengan menjumlahkan semua nilai dalam populasi yang dilambangkan dengan penjumlahan X dibagi dengan jumlah nilai dalam populasi yang dilambangkan dengan N.baca selengkapnya. Di sini, istilah ‘rata-rata’ dapat didefinisikan sebagai nilai rata-rata dari parameter dan jumlah variabel.

Makna

Sementara kami melakukan berbagai uji statistik seperti P-valueP-valueP-Value, atau Probability Value, adalah faktor penentu pada hipotesis nol untuk kemungkinan hasil yang diasumsikan benar, diterima atau ditolak, & penerimaan hasil alternatif dalam kasus penolakan hasil yang diasumsikan. selengkapnya, hasilnya dapat dianalisis dengan menentukan hipotesis nol dan hipotesis alternatif. Beberapa alasan pentingnya dibahas di bawah ini:

• Logika di Balik Pengujian Signifikansi Statistik : Statistik digunakan untuk menguji apakah asumsi terjadi secara kebetulan atau karena alasan tertentu. Ini membantu dalam mengesampingkan faktor acak yang menyebabkan pengamatan.
• Buktikan atau Bantah Pernyataan Relasional : Hipotesis nol membuktikan bahwa tidak ada hubungan antara dua variabel; dengan demikian, ini digunakan untuk inferensi relasional.

• Memfasilitasi Pengujian Hipotesis Alternatif : Hipotesis alternatif hanyalah satu sisi mata uang. Hipotesis nol sangat penting untuk menemukan dan memvalidasi hasilnya.
• Confidence Interval : Ini mencerminkan penalaran statistik dasar yang sama dengan nilai-P di excel Nilai-P Di Excel Nilai-P digunakan dalam analisis korelasi dan regresi di Excel untuk menentukan apakah hasil yang diperoleh layak atau tidak dan kumpulan data mana dari hasil tersebut yang berfungsi dengan. Nilainya berkisar dari 0 hingga 1.baca lebih lanjut.
• Berlaku di Berbagai Bidang Studi : Baik penelitian, sains, psikologi, statistik, atau investasi, semuanya membutuhkan pengujian hipotesis

Keterbatasan

Hipotesis nol didasarkan pada analisis; oleh karena itu, interpretasi sangat penting. Sayangnya, itu dapat dengan mudah disalahartikan dan dimanipulasi. Dalam kebanyakan kasus, pengujian signifikansi biasanya dilakukan untuk ditolak; dengan demikian, hasilnya sering salah.

Masalah signifikan lainnya adalah memilih ukuran sampel yang sesuai Ukuran SampelRumus ukuran sampel menggambarkan rentang populasi yang relevan tempat eksperimen atau survei dilakukan. Ini diukur dengan menggunakan ukuran populasi, nilai kritis dari distribusi normal pada tingkat kepercayaan yang diperlukan, proporsi sampel, dan margin kesalahan. Baca lebih lanjut untuk menemukan probabilitas atau rata-rata. Ukuran sampel yang kecil gagal memberikan hasil yang akurat. Demikian pula, sampel yang sangat besar memperumit perhitungan.

Hipotesis Null vs Hipotesis Alternatif

Hipotesis nol mengacu pada pendekatan statistik di mana nilai sampel dianggap sama dengan data populasi. Dalam kondisi ini, signifikansi statistik mereka terletak di suatu tempat di dalam tingkat kepercayaan. Sebaliknya, untuk hipotesis alternatif, nilai sampel berbeda dari data populasi. Dalam kasus seperti itu, signifikansi statistik dari kedua nilai ini tidak termasuk dalam tingkat kepercayaan.

Hipotesis nol menandakan kemungkinan pengamatan disebabkan oleh faktor kebetulan atau acak. Sebaliknya, hipotesis alternatif menyoroti bahwa pengamatan disebabkan oleh alasan tertentu.

Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)

Apa contoh hipotesis nol?

Hipotesis nol memvalidasi data sampel yang setara dengan data populasi. Ini berarti bahwa kedua nilai ini tidak memiliki signifikansi statistik. Salah satu contohnya adalah seorang dokter menyatakan bahwa manusia rata-rata membutuhkan waktu lima hari untuk pulih dari demam virus. Berdasarkan 50 pasien, tingkat pemulihan rata-rata adalah 4,97 hari, yang kira-kira sama dengan 5 hari. Dengan demikian, asumsi nol valid. Sampel diambil dari berbagai negara bagian.

Kapan harus menerima hipotesis nol?

Hipotesis nol diterima ketika nilai sampel sama atau hampir identik dengan data populasi. Dalam kasus seperti itu, signifikansi statistik berada dalam interval kepercayaan cut-off yang diberikan. Sebaliknya, jika data sampel tidak sama dengan data populasi atau jika tingkat signifikansi statistik di bawah selang kepercayaan, maka hipotesis ditolak.

Mengapa pengujian hipotesis penting?

Pengujian hipotesis sangat penting untuk validasi data sampel mengenai data populasi. Selain itu, ini membantu menarik kesimpulan yang berarti dalam ilmu kedokteran, penelitian, psikologi, dan statistik.

Artikel yang Direkomendasikan

Ini telah menjadi panduan untuk Apa itu Hipotesis Null dan Definisinya. Di sini kita membahas signifikansi, rumus, dan perhitungan hipotesis nol menggunakan contoh. Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang statistik & pemodelan excel dari artikel berikut –

• ANOVA di Excel
• Uji Z di Excel
• Uji-T