Die Alternativhypothese ist ein fundamentaler Begriff in der Statistik und wird oft im Kontext von Hypothesentests verwendet. Sie stellt eine Aussage über die Beziehung zwischen Variablen oder über die Eigenschaften einer Population dar, die überprüft werden soll.
Beispiel:
Angenommen, ein Forscher möchte den Effekt eines neuen Medikaments auf den Blutdruck untersuchen. Die Nullhypothese könnte besagen, dass das Medikament keinen Effekt hat, während die Alternativhypothese besagt, dass es einen Effekt gibt.
Formulierung:
- Die Alternativhypothese (oft mit H1 oder Ha bezeichnet) wird oft als das Gegenteil der Nullhypothese (H0) formuliert. Sie schlägt eine spezifische Beziehung zwischen Variablen vor oder stellt eine spezifische Behauptung über eine Population dar.
Richtung:
- Alternativhypothesen können einseitig oder zweiseitig sein. Eine einseitige Alternativhypothese besagt, dass eine Variable größer oder kleiner als eine andere ist, während eine zweiseitige Alternativhypothese besagt, dass die Variablen einfach unterschiedlich sind, ohne eine spezifische Richtung anzugeben.
Überprüfung:
- Im Rahmen eines Hypothesentests werden Daten gesammelt und analysiert, um zu entscheiden, ob genügend Beweise vorliegen, um die Nullhypothese zugunsten der Alternativhypothese zu verwerfen.
Entscheidung:
- Am Ende des Tests trifft der Forscher eine Entscheidung, entweder die Nullhypothese zu behalten, wenn die Daten nicht ausreichen, um sie zu verwerfen, oder die Alternativhypothese zu akzeptieren, wenn die Daten stark genug sind.
Die Alternativhypothese ist somit ein zentrales Element im Prozess des Hypothesentestens und hilft Forschern dabei, ihre Theorien oder Vermutungen auf der Grundlage von empirischen Daten zu überprüfen.