Dans la plupart des expériences scientifiques, il est difficile voire impossible de prouver que quelque chose est vrai. Au lieu de cela, de nombreux scientifiques avancent des hypothèses sur ce qu’ils pensent qui va se passer. Les hypothèses peuvent être deux ou plusieurs possibilités qui sont contradictoires, une seule peut être vraie et exhaustive, elles couvrent tous les résultats possibles. L’hypothèse qui est tenue pour vraie est appelée hypothèse nulle et les autres hypothèses sont appelées hypothèses alternatives.
Avec une hypothèse, un scientifique essaie d’expliquer un événement ou une observation sur la base d’informations actuelles. En utilisant l’hypothèse, des prédictions peuvent être faites puis testées. Une bonne hypothèse est une hypothèse qui explique tous les aspects de l’observation, qui est l’explication la plus simple possible, qui peut être exprimée de manière à pouvoir faire des prédictions à son sujet et, enfin, qui est vérifiable par l’expérimentation.
Le fait que cette hypothèse soit tenue pour vraie, même temporairement, est ce qui est testé dans les expériences. Souvent, il indique qu’il n’y aura pas de changement ou d’effet en raison de l’expérimentation scientifique. Au cours de l’expérience, le scientifique essaie de rejeter ou de ne pas rejeter cette hypothèse. En la rejetant, il s’ensuit que l’une des hypothèses alternatives est correcte, ou plus correcte que l’hypothèse nulle.
Il est presque impossible de prouver ou d’accepter quelque chose en science. Au lieu de cela, les hypothèses sont rejetées ou ne l’ont pas été. Par exemple, une hypothèse nulle peut être qu’un médicament particulier n’aura aucun effet sur les personnes à qui il est administré. Si un effet est observé au sein du groupe drogué, alors l’hypothèse nulle est rejetée en faveur d’une hypothèse alternative. Si aucun effet ne semble se produire dans le groupe drogué, alors il n’est pas rejeté et généralement, d’autres tests sont nécessaires.
En statistique, l’hypothèse nulle est considérée comme l’hypothèse qui n’a pas de différence statistique significative. En d’autres termes, c’est une déclaration d’égalité statistique. Il n’a pas besoin d’être exactement égal à une valeur, mais l’hypothèse et l’échantillon observé doivent être similaires, pas différents, suffisamment pour rejeter l’hypothèse. Si l’hypothèse nulle est rejetée, cela signifie qu’elle est statistiquement significativement différente du groupe observé et que cette différence n’est pas due au hasard.
Lorsqu’une hypothèse nulle n’est pas rejetée, elle est considérée comme statistiquement similaire. Cette similitude est souvent attribuée à une erreur d’échantillonnage fortuite, ce qui signifie que la différence est due au hasard. S’il est rejeté, ce n’est pas un échec de la part de l’expérimentateur. En fait, la plupart des chercheurs et des scientifiques s’attendent peu ou pas du tout à ce que l’hypothèse soit vraie. Une hypothèse nulle rejetée est un résultat significatif dans les expériences scientifiques.