En statistiques et en économétrie, l'hypothèse nulle est une hypothèse postulant l'égalité entre des paramètres statistiques de deux échantillons dont elle fait l’hypothèse qu'ils sont pris sur des populations équivalentes.
Selon l'hypothèse nulle, il n'y a souvent pas de différence ou de lien perceptible entre les variables étudiées. Elle indique l'absence de relation entre les éléments pertinents ou d'effet entre eux. Les chercheurs créent l'hypothèse nulle qui servira de point de référence pour la comparaison de leurs résultats.
H0 est opposée à une hypothèse appelée hypothèse alternative, notée H1 ou Ha. Souvent, l'hypothèse alternative est celle à laquelle l'utilisateur souhaite aboutir. Elle implique une notion de différence (différence entre moyennes par exemple). Si les données ne vont pas assez à l'encontre de H0, H0 n'est pas rejetée.
L'hypothèse est en effet une réponse provisoire à la question préalablement posée. Elle tend à émettre une relation entre des faits significatifs et permet de les interpréter. Pour que la recherche soit valable, les hypothèses doivent cependant être vérifiables, plausibles et précises.
Une hypothèse est formulée sur la valeur du paramètre : cette formulation résulte de considérations théoriques, pratiques ou encore elle est simplement basée sur un pressentiment. On veut porter un jugement sur la base des résultats d'un échantillon prélevé de cette population.
Si H0 est vraie, alors la kinésithérapie est inefficace, le taux de guérison sera identique dans les 2 groupes. Si H1 est vraie, alors la kinésithérapie est efficace ou délétère, le taux de guérison sera différent entre les 2 groupes.
C'est une idée que l'on va chercher à prouver par la suite. → L'hypothèse doit répondre au problème et être affirmative. Exemple : HYPOTHESE : Les feuilles mortes tombés en automne ont disparu l'été suivant PEUT-ETRE car les êtres vivants de la forêt les ont mangées.
Il existe différents types d'hypothèses. Nous distinguons quatre types : l'hypothèse descriptive, l'hypothèse explicative en termes de facteurs, l'hypothèse explicative en termes de typologie, l'hypothèse explicative en termes de processus.
Exemple d'écriture d'une hypothèse
"Les niveaux d'eau influent sur la quantité de poux de la truite arc en ciel." C'est une bonne hypothèse générale, mais elle ne donne aucune indication sur la façon de concevoir la recherche ou l'expérience. L'hypothèse doit être affinée pour avoir un directivité.
La règle de décision est la suivante: si la valeur calculée du critère statistique est inférieure à la valeur critique de la distribution de F, au seuil de signification voulu, on accepte l'hypothèse nulle, à savoir que les deux échantillons sont prélevés dans des populations de même variance.
Cela s'articule habituellement autour de l'hypothèse nulle (H0): si on accepte l'hypothèse nulle, l'hypothèse alternative (H1) est infirmée; inversement, si on rejette l'hypothèse nulle, l'hypothèse alternative est confirmée.
Plus la valeur de p est petite, plus la probabilité de faire une erreur en rejetant l'hypothèse nulle est faible. Une valeur limite de 0,05 est souvent utilisée. Autrement dit, vous pouvez rejeter l'hypothèse nulle si la valeur de p est inférieure à 0,05.
Il y a toujours deux hypothèses qui sont exactement opposées l'une à l'autre ou qui affirment le contraire. Ces hypothèses opposées sont appelées hypothèse nulle et hypothèse alternative et sont abrégées par H0 et H1.
Lexique : En sciences expérimentales, S.V.T et PC une hypothèse est une réponse possible au problème posé. Cette réponse peut s'avérer exacte ou non. De même, en technologie, après avoir formulé le problème de manière technique, les élèves font émerger des hypothèses ( qui peuvent être des conceptions initiales).
Une hypothèse, d'après GRAWITZ M. (1993 :322) est « une proposition de réponse à une question posée ». Ce sont donc des thèses8 préalables que le chercheur émet en fonction des observations empiriques qu'il a faites. En tant que tel, elle appelle à vérification à travers expérimentation et analyse.
L'hypothèse est la réponse présumée à la question qui oriente un travail d'enquête. Le travail de recherche visera en effet à infirmer ou confirmer ces différentes hypothèses de travail rédigées en amont, afin de tirer des conclusions sur le sujet ou le phénomène que l'on étudie.
Pour parler d'une hypothèse sur le présent, on utilise si + imparfait et le conditionnel présent. Exemple : Si les enfants sortaient plus tard de l'école, on viendrait les chercher. = les enfants ne sortent pas plus tard de l'école, on ne vient pas les chercher.
En statistiques, un test, ou test d'hypothèse, est une procédure de décision entre deux hypothèses. Il s'agit d'une démarche consistant à rejeter ou à ne pas rejeter une hypothèse statistique, appelée hypothèse nulle, en fonction d'un échantillon de données.
Test statistique pour comparer des variables qualitatives
Le nombre ou la fréquence des individus dans chaque classe de groupe ne doit pas être inférieur à 5. Si cette condition n'est pas remplie, il faut utiliser le test Exact de Fisher à sa place. Le Khi-2 est un test non paramétrique.
Un test est dit statistiquement significatif lorsque le risque quantifié de se tromper, nommé p-valeur, est inférieur à un niveau de signification alpha. Pour être plus précis, la valeur-p est la probabilité d'obtenir une donnée aussi extrême sous l'hypothèse nulle.
Une hypothèse causale prédit que les changements de la variable dépendante sont le résultat de la manipulation de la variable indépendante.
Prendre en compte les données du sujet et vos connaissances. 2. Rédiger une phrase à la forme affirmative 3. Formuler l'aspect provisoire de cette phrase en utilisant un verbe conjugué au présent ou au conditionnel « je suppose que / il se pourrait que … » ou en utilisant l'adverbe « peut-être ».
Soit p>0,05: la différence n'est pas significative, on ne peut pas conclure à une différence. Soit p≤0,05: la différence est significative, le risque pris est précisé, sa valeur est appelée degré de signification.
Une erreur de type I survient dans un test d'hypothèse statistique lorsqu'une hypothèse nulle, qui est en réalité vraie, est rejetée par erreur. Les erreurs de type I sont également connues sous le nom de « faux positifs », elles représentent la détection d'un effet positif alors qu'il n'existe aucun effet en réalité.