En investigación cuantitativa, la hipótesis alternativa (H1) es la conclusión a la que se quiere llegar por medio de un experimento y es el contrario de la hipótesis nula (H0).
Ejemplos
Un laboratorio desarrolla un nuevo analgésico llamado «Relajex» y quiere demostrar que es más rápido que la Aspirina común para quitar el dolor de cabeza.
La hipótesis nula (H0)
Es la afirmación de que no hay diferencia o que el nuevo fármaco es igual o peor que el actual:
- H0: El tiempo promedio de alivio del dolor de «Relajex» es igual al de la «Aspirina».
- En términos matemáticos: μ1=μ2.
La hipótesis alternativa (H1)
Es lo que el equipo investigador realmente espera demostrar: que existe un efecto o cambio.
- H1: El tiempo promedio de alivio de «Relajex» es menor (más rápido) que el de la «Aspirina».
- En términos matemáticos: μ1<μ2.
Análisis
El equipo estadístico realiza el experimento y calcula la probabilidad de obtener esos resultados si la H0 fuera cierta (valor p).
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Si el valor p es muy bajo (ej., 0.01): Decimos que es muy improbable que los resultados sean por azar. Entonces, rechazamos la hipótesis nula y aceptamos que el nuevo fármaco efectivamente funciona mejor.
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Si el valor p es alto (ej., 0.40): No tenemos pruebas suficientes para decir que el fármaco es mejor; no hemos logrado rechazar la hipótesis nula.
Un departamento de innovación educativa quiere demostrar que aprender historia mediante gafas de realidad virtual (RV) permite a los estudiantes recordar fechas y eventos de forma más rápida y duradera que el método tradicional de lectura de libros de texto.
La hipótesis nula (H0)
Es la posición de escepticismo. Asumimos que la tecnología es solo un juguete caro y que no produce mejoras reales en el proceso de aprendizaje.
- H0: El nivel de retención de datos históricos de los alumnos que usan RV es igual al de los alumnos que leen libros de texto.
- En términos estadísticos: no hay diferencia significativa entre las medias de ambos grupos.
La hipótesis alternativa (H1)
Es la apuesta del equipo investigador. Sostiene que la inmersión visual genera un impacto positivo y medible.
- H1: El nivel de retención de datos históricos de los alumnos que usan RV es mayor que el de los alumnos que usan libros de texto.
- En términos estadísticos: la media del grupo RV es superior a la del grupo de control.
Análisis
Tras realizar el examen a ambos grupos, el equipo estadístico calcula el valor p para decidir si los resultados son una coincidencia.
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Si el valor p es bajo (ej., 0.03): Hay solo un 3% de probabilidad de que la mejora de notas en el grupo de RV sea cuestión de suerte. Por tanto, rechazamos la hipótesis nula. Concluimos que la RV es una herramienta educativa efectiva y procedemos a recomendar su compra.
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Si el valor p es alto (ej.,0.55): La diferencia de notas es tan pequeña que podría deberse al azar (quizás ese día los alumnos estaban más inspirados). No logramos rechazar la hipótesis nula, por lo que no hay evidencia científica para justificar el gasto en la nueva tecnología.