Альтернативная гипотеза – это гипотеза о значимости различий. Давайте разберемся подробнее, что это значит и как это работает в контексте статистического анализа.

Когда мы проводим статистический анализ, мы обычно начинаем с формулировки двух гипотез:

1. Нулевая гипотеза (H0): Это гипотеза о том, что нет значимых различий или эффектов, которые мы пытаемся обнаружить. Например, если мы сравниваем средние значения двух групп, нулевая гипотеза утверждает, что эти средние значения равны.
2. Альтернативная гипотеза (H1): Это противоположная гипотеза, которая утверждает, что существует значимое различие или эффект. В нашем примере с двумя группами, альтернативная гипотеза утверждает, что средние значения этих групп различны.

Основная цель статистического тестирования заключается в проверке нулевой гипотезы. Мы используем статистические тесты, чтобы определить, есть ли достаточно доказательств, чтобы отвергнуть нулевую гипотезу в пользу альтернативной гипотезы. Если данные показывают, что различия между группами статистически значимы, мы отвергаем нулевую гипотезу и принимаем альтернативную гипотезу.

Таким образом, альтернативная гипотеза является ключевой частью процесса статистического анализа, поскольку она формулирует предположение о наличии значимых различий, которые мы хотим подтвердить с помощью данных.