La hipótesis nula siempre debe tener algún tipo de razonamiento detrás, de lo contrario rechazarla no te dice nada. Sin embargo, el razonamiento puede ser bastante básico, como por ejemplo: “Este medicamento no hace ninguna diferencia”.
En el último caso, sin embargo, la hipótesis nula por sí sola no es tan útil. Si lo rechaza, solo significa que el medicamento hace algo. Obviamente, utilizará más hipótesis nulas para reducir lo que hace el medicamento. Entonces, si considera la serie completa de hipótesis nulas, deben representar las creencias razonables sobre lo que podría hacer el medicamento. Si deja uno, entonces su trabajo no es riguroso.
Un error común es calcular una prueba estadística sin pensar en la hipótesis nula. Si rechaza una hipótesis nula ridícula, no ha aprendido mucho, pero la gente a veces se refiere al resultado como “estadísticamente significativo”. Esas palabras no tienen sentido sin especificar la hipótesis nula. Si rechaza la hipótesis nula de que “tomar este medicamento hace que las personas se conviertan en dragones”, toda la importancia estadística en el mundo no hace que el experimento sea significativo.
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