Null Hypothese

Null Hypothese

De Null Hypothese een methodiek om te bepalen of iets gewijzigd is of juist niet. De term nulhypothese werd beschreven in 1934 door de Engelse geneticus en statisticus Fisher. Dit concept, de theorie van de alternatieve hypothese is verder uitgewerkt door Jerzy Neyman en Egon Pearson die dit begrip formaliseerden.

Er wordt onderscheid gemaakt tussen twee hypotheses;

  • De nulhypothese, aangeduid met H0
  • De alternatieve hypothese, aangeduid met H1 of HA.

Het doel van een statistische toets is door middels van een steekproef een of ander effect aan te tonen. De gevolgde methode is dat men ‘voorlopig‘ aanneemt dat het effect niet bestaat, en nagaat of deze veronderstelling stand kan houden in het licht van de gevonden resultaten. Daarom kiest men als nulhypothese de veronderstelling dat het effect niet bestaat, en dat men deze hypothese kan verwerpen. Als alternatieve hypothese kiest men de veronderstelling dat het gezochte effect bestaat. Het is deze alternatieve hypothese die men tracht te “bewijzen”. Hoewel de alternatieve hypothese vaak het complement is van de nulhypothese (en dan eigenlijk overbodig), hoeft dit niet noodzakelijkerwijs het geval te zijn.

Het beantwoord dus de vraag: wat verwacht je als antwoord te krijgen bij het afnemen van de test? De Hypothese is van toepassing;

  • De stelling is dat Hypothese H0 ongewijzigd (of nauwelijks verbeterd) is.
  • De Hypothese H1 is wel verbeterd.
OPEX pagina 
Mini Tab: Stat > Basic Statistics >  Test naam
Select button: Omschrijving van gebruik van een specifieke Button
Let op! 
Conclusie:

P value  : T value : Mean   : CI = 95% : H Null   : X Bar   : Eindconclusie:

Mini Tab: Stat > Basic Statistics > Test naam
Descriptieve results;