Различение нулевой и альтернативной гипотез в статистике важно, потому что позволяет уточнить, действительно ли наблюдаемые различия или паттерны имеют статистическую значимость. 3

Нулевая гипотеза (H0) утверждает, что между переменными нет статистически значимой разницы или связи. 4 Например, в случае сравнения средних значений двух групп, нулевая гипотеза может звучать как «Средние значения в обеих группах равны». 3

Альтернативная гипотеза (H1 или Ha), напротив, формулирует утверждение о наличии эффекта, различия или влияния. 3 Продолжая пример средних значений групп, альтернативная гипотеза может быть «Средние значения в группах различаются». 3

При проведении статистического теста аналитик обычно начинает с предположения, что нулевая гипотеза верна, и пытается её опровергнуть. 4 Если полученные данные не согласуются с нулевой гипотезой, аналитик принимает альтернативную. 4

Таким образом, различение нулевой и альтернативной гипотез помогает принимать обоснованные решения на основе анализа данных и избегать ошибок, связанных с принятием неверных предположений. 14