Nullhypothese und Alternativhypothese

Nullhypothese und Alternativhypothese

Unter Hypothese versteht man in der Statistik eine anhand empirischer Daten zu prüfende Annahme. Man unterscheidet als Gegensatzpaar Nullhypothese, H0, und Alternativhypothese, HA oder H1. Häufig sagt die Nullhypothese aus, dass ein bestimmter Zusammenhang nicht besteht. Diese These soll verworfen werden, so dass die Alternativhypothese als möglich (wahrscheinlich) übrig bleibt. Diese Logik verwirrt den Anwender oft, sodass auch der umgekehrte Weg möglich ist, die Nullhypothese wird als richtig angenommen.

Beispiel:

Nullhypothese: Wenn jemand ein Kind ist, dann ist er älter als 18 Jahre
Alternativhypothese: Wenn jemand ein Kind ist, dann ist er nicht älter als 18 Jahre

Inhaltsverzeichnis

Nullhypothese

In der Statistik ist die Nullhypothese eine Annahme über die Wahrscheinlichkeitsverteilung einer Zufallsvariablen. Die Alternativhypothese steht für eine Menge von alternativen Annahmen bezüglich der Nullhypothese. Die Aufgabe, zwischen Null- und Alternativhypothese zu entscheiden, wird als Testproblem bezeichnet. Spricht das Stichprobenergebnis gegen die Annahme, so wird die Hypothese abgelehnt; andernfalls wird sie beibehalten.

Häufig beinhaltet die Nullhypothese H0 die Gleichheit von Sachverhalten, etwa:

  • dass zwischen Gruppen kein Unterschied besteht,
  • dass ein bestimmtes Medikament keine Wirkung zeigt,
  • dass zwischen Merkmalen kein Zusammenhang besteht.

Beispiele

Statistik: Ein Beispiel für die Anwendung der Nullhypothese wäre, die Ergebnisse eines Tests zwischen Männern und Frauen zu vergleichen. Dabei soll die Frage beantwortet werden, ob sich das Testergebnis zwischen den Gruppen statistisch signifikant unterscheidet. Die Nullhypothese wäre in diesem Fall, dass das Durchschnittsergebnis von Männern und Frauen gleich ist

H0:      μ1 = μ2

wobei gilt:

H0 = Die Nullhypothese
μ1 = Der Erwartungswert der männlichen Probe, und
μ2 = Der Erwartungswert der weiblichen Probe


Psychologie: Im Bereich der forensischen Psychologie ist die Nullhypothese durch das Urteil des Bundesgerichtshofes (zum Verfahren bei einer Glaubhaftigkeitsbegutachtung) vom 30. Juli 1999 definiert worden: „Das methodische Grundprinzip besteht darin, einen zu überprüfenden Sachverhalt (hier: Glaubhaftigkeit der spezifischen Aussage) so lange zu negieren, bis diese Negation mit den gesammelten Fakten nicht mehr vereinbar ist. Der Sachverständige nimmt daher bei der Begutachtung zunächst an, die Aussage sei unwahr (sog. Nullhypothese). Zur Prüfung dieser Annahme hat er weitere Hypothesen zu bilden. Ergibt seine Prüfstrategie, dass die Unwahrhypothese mit den erhobenen Fakten nicht mehr in Übereinstimmung stehen kann, so wird sie verworfen, und es gilt dann die Alternativhypothese, dass es sich um eine wahre Aussage handelt.“[1]

Alternativhypothese

Als Alternativhypothese bezeichnet man in der empirischen Wissenschaft eine durch Beobachtungen oder Überlegungen begründete Annahme oder Vermutung, die zur Erklärung bestimmter Phänomene dient, und die einer möglicherweise verbreiteten Annahme oder Vermutung (nämlich der Nullhypothese) entgegen steht. Insofern kann die Alternativhypothese als innovativ betrachtet werden.

Demgegenüber steht die Nullhypothese. Null- und Alternativhypothese dürfen sich nicht überschneiden, d.h. sie müssen disjunkt sein. Ziel eines statistischen Tests ist die Ablehnung (Verwerfung) der Nullhypothese. Falls diese nicht verworfen werden kann (z. B. weil nicht genügend Beobachtungen vorhanden sind), besteht aus statistischer Sicht allerdings kein Grund, von der Gültigkeit der Nullhypothese auszugehen (vgl. Fehler 2. Art). Ein statistischer Test kann also lediglich zu einer Annahme der Alternativhypothese, nicht aber zu einer Annahme der Nullhypothese führen.

Arten von Hypothesen

Gerichtet vs. Ungerichtet

  • Ungerichtete Alternativhypothesen unterstellen lediglich einen Unterschied zwischen den verglichenen Kennwerten. Dabei ist egal, ob dieser Unterschied nun nach oben oder nach unten gerichtet ist. Nehmen wir folgendes Beispiel: Wir führen ein Training mit n=100 Kindern durch. Formulieren wir eine ungerichtete Hypothese, dann könnte die Alternativhypothese lauten, dass es einen Unterschied in der sportlichen Leistungsfähigkeit zwischen der Population der Kinder ohne und der mit Training gibt. Dabei ist es egal, ob die Kinder mit Training über eine höhere oder niedrigere sportliche Leistungsfähigkeit als Kinder ohne Training verfügen. Entsprechend lautet die Nullhypothese, dass keine Unterschiede zwischen beiden Populationen besteht.
  • Gerichtete Hypothesen unterstellen einen Unterschied zwischen den untersuchten Kennwerten in eine bestimmte Richtung. Im obigen Beispiel lautete die Alternativhypothese dann entweder, dass die Kinder mit Training über eine höhere oder niedrigere sportliche Leistungsfähigkeit als Kinder ohne Training verfügen. Die Nullhypothese lautet dann entsprechend entweder, dass beide Populationen gleich sind oder einen Unterschied in die entgegengesetzte Richtung aufweisen.

Spezifisch vs. Unspezifisch

  • Spezifische Hypothesen machen Aussagen über die Größe des erwarteten Unterschieds oder Zusammenhangs zwischen den untersuchten Kennwerten (postulieren z. B. einen bestimmten Mindestwert). Bezogen auf obiges Beispiel könnte man z. B. unterstellen, dass die Trainingspopulation um mindestens drei IQ-Punkte besser ist als die Ausgangspopulation.
  • Unspezifische Hypothesen machen hingegen keine Aussagen über die Größe des erwarteten Unterschieds bzw. Zusammenhangs.

Siehe auch

Einzelnachweise

  1. BGHSt 45, 164 ff (1 StR 618/98) [1]

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