Tradicionalmente, la hipótesis nula es un valor puntual. (Normalmente es , pero de hecho puede ser cualquier valor de punto). La hipótesis alternativa es que el valor verdadero es cualquier valor distinto del valor nulo . Debido a que una variable continua (como una diferencia de medias) puede tomar un valor que es indefinidamente cercano al valor nulo pero que aún no es del todo igual y, por lo tanto, hace que la hipótesis nula sea falsa, no se puede probar una hipótesis nula de punto tradicional. 0 0
Imagine que su hipótesis nula es , y la diferencia media que observa es . ¿Es razonable suponer que la hipótesis nula es verdadera? Aún no lo sabes; Sería útil saber cómo se ve nuestro intervalo de confianza . Digamos que su intervalo de confianza del 95% es . Ahora, ¿deberíamos concluir que el verdadero valor es ? No me sentiría cómodo diciendo eso, porque el IC es muy amplio y hay muchos valores grandes distintos de cero que podríamos sospechar razonablemente que son consistentes con nuestros datos. Entonces, digamos que reunimos mucha, mucha más información, y ahora nuestra diferencia de medias observada es , pero el IC del 95% es0.01 ( - 4.99 , 5.01 ) 0 0.01 ( 0.005 , 0.015 )0 00,01( - 4.99 , 5.01 ) 0 00,01( 0.005 , 0.015 ) . La diferencia media observada se ha mantenido igual (lo que sería sorprendente si realmente sucediera), pero el intervalo de confianza ahora excluye el valor nulo. Por supuesto, esto es solo un experimento mental, pero debería aclarar las ideas básicas. Nunca podemos probar que el verdadero valor es un valor puntual particular; solo podemos (posiblemente) refutar que es un valor puntual. En las pruebas de hipótesis estadísticas, el hecho de que el valor p sea> 0.05 (y que el IC del 95% incluye cero) significa que no estamos seguros de si la hipótesis nula es verdadera .
En cuanto a su caso concreto, no puede construir una prueba donde la hipótesis alternativa es que la diferencia de medias es y la hipótesis nula es otra cosa que cero. Esto viola la lógica de la prueba de hipótesis. Es perfectamente razonable que sea su hipótesis científica sustantiva, pero no puede ser su hipótesis alternativa en una situación de prueba de hipótesis. 0 0
¿Entonces que puedes hacer? En esta situación, utiliza pruebas de equivalencia. (Es posible que desee leer algunos de nuestros hilos sobre este tema haciendo clic en la etiqueta de equivalencia ). La estrategia típica es utilizar el enfoque de pruebas de dos lados. Muy brevemente, selecciona un intervalo dentro del cual consideraría que la verdadera diferencia de medias podría ser0 0para todo lo que pueda importarle, realice una prueba unilateral para determinar si el valor observado es menor que el límite superior de ese intervalo, y otra prueba unilateral para ver si es mayor que el límite inferior. Si ambas pruebas son significativas, entonces ha rechazado la hipótesis de que el valor verdadero está fuera del intervalo que le interesa. Si uno (o ambos) no son significativos, no puede rechazar la hipótesis de que el valor verdadero está fuera del intervalo.
Por ejemplo, supongamos que cualquier cosa dentro del intervalo está tan cerca de cero que cree que es esencialmente igual a cero para sus propósitos, por lo que usa eso como su hipótesis sustantiva. Ahora imagine que obtiene el primer resultado descrito anteriormente. Aunque cae dentro de ese intervalo, no podrá rechazar la hipótesis nula en ninguna prueba t unilateral, por lo que no podrá rechazar la hipótesis nula. Por otro lado, imagine que obtuvo el segundo resultado descrito anteriormente. Ahora encontrará que el valor observado se encuentra dentro del intervalo designado, y se puede demostrar que es menor que el límite superior y mayor que el límite inferior, por lo que puede rechazar el valor nulo. (Vale la pena señalar que puede rechazar ambos0.01 0 ( - 0.02 , 0.02 )( - 0.02 , 0.02 ) 0,01la hipótesis de que el valor verdadero es , y la hipótesis de que el valor verdadero se encuentra fuera del intervalo , que puede parecer desconcertante al principio, pero es totalmente coherente con la lógica de la prueba de hipótesis). 0 0( - 0.02 , 0.02 )