Prueba de hipótesis nula
La prueba de hipótesis nula (NHST) es el marco estadístico dominante en la investigación empírica. La hipótesis nula (H₀) representa la suposición por defecto —típicamente 'sin efecto' o 'sin diferencia'— mientras que la hipótesis alternativa (H₁) representa la afirmación que se está probando. La prueba calcula la probabilidad de observar los datos dada que H₀ es verdadera (valor p); si p es muy pequeño, H₀ se rechaza en favor de H₁. Formulada por Ronald Fisher y extendida por Neyman y Pearson a principios del siglo XX, la NHST es fundamental para la investigación confirmatoria, pero ha sido ampliamente criticada por su uso indebido e interpretación errónea.
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Fuentes
- Fisher, R. A. (1925). Statistical Methods for Research Workers. Oliver and Boyd. link ↗
- Neyman, J., & Pearson, E. S. (1933). On the problem of the most efficient tests of statistical hypotheses. Philosophical Transactions of the Royal Society, 231, 289–337. DOI: 10.1098/rsta.1933.0009 ↗
- Gigerenzer, G., & Marewski, J. N. (2015). Surrogate Science: The Idol of a Universal Method for Scientific Inference. Journal of Management, 41(2), 421–440. DOI: 10.1177/0149206314547522 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Null Hypothesis Significance Testing (NHST) and Hypothesis Formulation. ScholarGate. https://scholargate.app/es/research-statistics/null-hypothesis
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- Intervalo de ConfianzaEstadística para la investigación↔ compare
- Valor p y significancia estadísticaEstadística para la investigación↔ compare
- Potencia estadística y tamaño de muestraEstadística para la investigación↔ compare
- Errores de Tipo I y Tipo IIEstadística para la investigación↔ compare
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