Sıfır hipotez

Bilim uygulaması "hipotezler"in formüle edilmesini ve sınanmasını içerir. Bu hipotezler gözlemlenen verileri kullanarak yanlış oldukları ispat edilebilecek açıklamalardır. Sıfır hipotez tipik olarak genel veya varsayılan duruşa karşılık gelecek şekilde  hipotezdir. Örneğin, "iki ölçülen olgu arasında bir bağlantı yoktur" veya "denenen tedavinin bir etkisi yoktur" sıfır hipotez  olabilirler. Çoğu hukuk sistemlerinde, "sanık (suçlu olduğu ispatlanana kadar) masumdur" karinesini kabul edilir ve bu "o kişinin masumiyeti sıfır hipotezdir" diyerek yorumlanılabilir. "Sanık suçludur" şeklinde bir "sıfır hipotez" de tamamiyle değişik başka bir hukuk sisteminde mümkün olabilir.
"Sıfır hipotez" terimi ilk olarak İngiliz asıllı istatistikçi ve genetikçi Ronald Fisher tarafından tanımlanıp kullanılmıştır.
Tipik olarak çıkarımsal analiz için "sıfır hipotez" yanında "alternatif hipotez" adı verilen bir ikiz hipotez ile birlikte ortaya konulur. "Alternatif hipotez" kavramı R.Fisher'in formülasyonun da bulunmamaktadır. Jerzy Neyman ve Egon Pearson adlı Amerikalı istatistikçiler tarafından "alternatif hipotez" kavramı geliştirilmiştir. "Alternatif hipotez"'in mantıken "sıfır hipotez"in aksi olması gerekli değildir. Eğer bir deney yapılırsa  "alternatif hipotez" gerçek ise, bu deneylerin sonucunu tahmin edip edilemiyeceğinin olasılığına işaret eder. Günümüzde istatistiksel çıkarımsal analizlerde hem "sıfır hipotez" hem de "alternatif hipotez" kullanılması bir gelenek haline girmiştir.

Prensip

"Hipotez sınaması", toplanan verinin, sıfır hipotezin doğru olduğunu varsayarak, bunun ne olasılıkla mümkün olduğunu ölçerek yapılır. Veriler fazla olanak dışıysa (genellikle  %5’inden daha az olasılıkla gözlemlenecek şekilde iseler) o zaman araştırıcı sıfır hipotezin yanlış olduğu çıkarımına varır. Şayet veriler sıfır hipotez ile çelişmiyorsa o zaman hiçbir çıkarıma varmaz. Bu halde sıfır hipotez doğru da olabilir yanlış da; veriler herhangi bir çıkarım yapabilmek için yeterli kanıt vermemektedir.
Mesela, belirli bir ilaç kalp krizi geçirme tesadüfünü düşürebiliyorsa; muhtemel sıfır hipotezler "bu ilaç kalp krizi geçirme olasılığını azaltmaz" veya "bu ilacın bir kalp krizi geçirme olasılığına bir etkisi yoktur" şeklinde olur. Hipotez sınaması, bir "denetimli deney (controlled experiment)" olarak çalışma grubundaki insanların yarısına bu ilacı vermek şeklinde olur. Veriler, ilacı alan insanlarda istatistiksel anlamlı bir değişiklik gösterirse, sıfır hipotez reddedilir.

Sıfır hipotez (H0) seçimi

Sıfır hiptotezin seçimi ve (eğer "tek-kuyruklu sınama" ise) yönlenmesi hakkında fikirler hipotez sınaması için çok kritiktir. Bir yazı-tura deneyinde havaya atılan madeni paranın yansız olup olmadığı (yani çok sayıda yapılan deneylerde %50 defa 'yazı' gelip gelmediği) sorusunu sorduğumuzu kabul edelim. Bu deney için mümkün olan bir sıfır hipotez "bu madeni para 'yazı' gelmesi için yanlı değildir" olabilir. Deney madeni parayı tekrar tekrar çok defa havaya atıp ne tarafına (yazı mı tura mı) düştüğünü kaydetmektir. Madeni parayı 5 defa havaya atarsak mümkün olan bir sonuç 5 tane 'yazı' gelmesidir. Yapılmış olan sıfır hipoteze göre, bu verilerin ortaya çıkmış olması çok az olasıdır, çünkü eğer madeni para yansız" ise ide bu deneyde 5 'yazı' gelmesi olasılığı %3 olacaktır. Bu deney verisi, sıfır hipotezi yanıtlamamaktadır; bundan çıkarım, atılan madeni para yanlı olduğudur.
Alternatif olarak "madeni para yansızdır" sıfır hipotezi, 'yazı' sonuçları yanında 'tura' sonuçlarının da ele alınmasına izin verir. Bu halde 5 'yazı' veya 5 'tura' gelmesi olasılığı, (iki-kuyruklu sınama ile) %6'ya yükselir ve bu da sıfır hipotezi korumak için istatistikesl olarak anlamlı olmamaktadır.
Bu gösterim hipotez sınama tekniğinin tehlikesini ortaya koymaktadır; tek bir veri setini kullanarak değişik sıfır hipotezler verilerek sınamalar yapmak, verisetindeki onu alınamaz "gürültü"  nedeniyle sinanan bazı "sıfır hipotezlerin" yanlış olarak rededilmesine yol açacaktır.