Hipótesis nula: qué es 

La hipótesis nula es un concepto fundamental en la estadística y el análisis cuantitativo, utilizado para evaluar si una diferencia observada entre conjuntos de datos es significativa o producto del azar. Representada como H₀, establece que no existe un efecto o diferencia real, y su rechazo conlleva la aceptación de la hipótesis alternativa. Su aplicación es amplia, abarcando desde experimentos científicos hasta estrategias financieras.

Puntos clave

• La hipótesis nula (H₀) indica la ausencia de diferencia significativa entre variables.
• Se prueba mediante análisis estadísticos para determinar su validez.
• Si los datos presentan evidencia suficiente, se rechaza H₀ en favor de la hipótesis alternativa (H₁).
• Es común en estudios científicos, mercados financieros y estrategias de inversión.
• Su interpretación puede verse afectada por el tamaño de la muestra y el nivel de significancia.

¿Qué es la hipótesis nula?

La hipótesis nula se utiliza para tomar decisiones basadas en datos y mediante pruebas estadísticas. La hipótesis nula se representa mediante la H₀ y afirma que no hay diferencia entre las características de dos muestras. Generalmente esta hipótesis afuera que no hay diferencia y rechazarla equivale a aceptar la hipótesis alternativa.

La hipótesis nula, también conocida como “conjetura”, se usa en el análisis cuantitativo para contrastar teorías sobre mercados, estrategias de inversión y economías, así como para determinar si una idea es verdadera o falsa.

Entendiendo la hipótesis nula

En el análisis estadístico la hipótesis nula sugiere la ausencia de significancia estadística dentro de un conjunto específico de datos observados. La prueba de hipótesis, que usa datos de muestra, evalúa la validez de esta hipótesis. Comúnmente denominada H₀ o simplemente “nula”, desempeña un papel importante en el análisis cuantitativo porque examina teorías relacionadas con los mercados, las estrategias de inversión o las economías para determinar su validez.

Pongamos un ejemplo. Una hipótesis nula puede ser “la tasa de crecimiento de las plantas no se ve afectada por la luz del sol”. Lo anterior se puede comprobar midiendo el crecimiento de las plantas en presencia de la luz solar y comparándolo con el crecimiento de las plantas en la ausencia de la luz del sol. Rechazar la hipótesis nula sienta las bases para hacer más experimentos y determinar la relación entre las dos variables.

Pero hay que tener claro que rechazar una hipótesis nula no significa necesariamente que el experimento no haya producido los resultados requeridos, sino que sienta las bases para realizar más. Para diferenciar la hipótesis nula de otros tipos de hipótesis, la hipótesis nula se escribe como H₀, mientras que la hipótesis alternativa se escribe como H₀ o H₁. Se usa una prueba de significancia para establecer la confianza en una hipótesis nula y determinar si los datos observados no se deben al azar ni a la manipulación de datos.

Los investigadores prueban la hipótesis nula examinando una muestra aleatoria, en el caso del ejemplo de plantas cultivadas con o sin luz solar. Si el resultado demuestra un cambio estadísticamente significativo en el cambio observado, se rechaza la hipótesis nula.

Fórmula de la hipótesis nula

Típicamente la hipótesis nula se formula como una afirmación de igualdad o ausencia de un parámetro específico en la población que se estudia. Esta proporciona una predicción clara y comprobable para compararla con la hipótesis alternativa. Con base en la hipótesis nula hay que demostrar que:

• H0:p = p0

Donde:

• H0 es la hipótesis nula
• p son los datos de la población
• p0 es el valor muestral

Una hipótesis se prueba para determinar el nivel de significancia en los datos observados y esto se hace para resumir los datos teóricos. Para calcular la desviación de los datos declarados, podemos usar la siguiente fórmula:

• Tasa de Desviación = Datos Declarados – Datos Reales / Datos Declarados x 100

Para encontrar la hipótesis nula debemos seguir estos pasos:

• Asumir que la afirmación dada es verdadera.
• Encontrar el nivel de significancia o la tasa de desviación.
• Si el resultado está dentro del intervalo de confianza, entonces se acepta la hipótesis nula; sin embargo, la hipótesis se rechaza si está fuera del intervalo de confianza. Aquí, vemos que el valor declarado o asumido tiene que ser igual o casi igual a los datos reales para que la hipótesis nula sea verdadera.

¿Cómo se usa la hipótesis nula en las inversiones?

Para entender cómo se usa la hipótesis nula en el mundo de las inversiones vamos a poner un ejemplo. Imaginemos que Daniel se da cuenta de que su estrategia de inversión produce una rentabilidad media superar a la de solo comprar y mantener una acción. La hipótesis nula establece que no hay diferencia entre las dos rentabilidades medias y Daniel se inclina a creerlo hasta que pueda concluir resultados contradictorios.

Para refutar la hipótesis nula se requiere demostrar la significancia estadística, que puede determinarse mediante diversas pruebas. La hipótesis alternativa afirmaría que la estrategia de inversión tiene una rentabilidad superior a la de una estrategia tradicional de comprar y mantener. Así que una herramienta que puede determinar la significancia estadística de los resultados es el valor p.

Un valor p representa la probabilidad de que una diferencia igual o mayor que la diferencia observada entre las dos rentabilidades medias se produzca únicamente por casualidad. Un valor p menor o igual a 0.05 suele indicar si existe evidencia en contra de la hipótesis nula.

Si Daniel decide realizar una de estas pruebas, como una que usa el modelo normal, y da como resultado una diferencia significativa entre sus retornos y los retornos de compra y retención, entonces puede rechazar la hipótesis nula y concluir la hipótesis alternativa.

Conclusiones

La hipótesis nula es una herramienta esencial para la toma de decisiones basada en datos, ya que permite evaluar la validez de una afirmación mediante pruebas estadísticas. Su correcta aplicación ayuda a evitar conclusiones erróneas y a respaldar decisiones informadas en múltiples disciplinas.

En el ámbito financiero, por ejemplo, el uso de la hipótesis nula permite a los inversionistas contrastar estrategias y medir su efectividad con base en evidencia empírica. Sin embargo, su interpretación requiere precaución, ya que un diseño experimental inadecuado o una muestra insuficiente pueden llevar a resultados engañosos.

FAQs

¿Qué es la hipótesis alternativa?

Un punto importante a tener en cuenta es que se prueba la hipótesis nula porque existe un elemento de duda sobre su validez. Cualquier información que contradiga la hipótesis nula planteada se refleja en la hipótesis alternativa (H₁). En otras palabras, la hipótesis alternativa es una contradicción directa de la hipótesis nula.

¿Cómo se usa la hipótesis nula en finanzas?

En finanzas, la hipótesis nula se utiliza en el análisis cuantitativo. Se pone a prueba la premisa de una estrategia de inversión, los mercados o una economía para determinar si es verdadera o falsa. Un analista podría querer comprobar si dos acciones, ABC y XYZ, están estrechamente correlacionadas. La hipótesis nula sería ABC ≠ XYZ.

¿Qué limitaciones tiene la hipótesis nula?

La hipótesis nula se basa en el análisis; por lo tanto, su interpretación es crucial. Desafortunadamente, puede malinterpretarse y manipularse fácilmente. En la mayoría de los casos, las pruebas de significancia suelen ser rechazadas; por lo tanto, los resultados suelen ser falsos. Otro problema importante es seleccionar un tamaño de muestra adecuado para calcular la probabilidad o la media. Un tamaño de muestra pequeño no proporciona resultados precisos. De igual manera, una muestra grande complica el cálculo.

Fuentes del artículo

• CFI: Null Hypothesis
• Cleartax: Null Hypothesis
• Indeed: Null hypothesis examples (plus uses and importance)
• Monetate: Null Hypothesis
• Investopedia: Null Hypothesis: What Is It, and How Is It Used in Investing?