2) невозможность возникновения события или явления
3) наличие совокупности событий или явлений
4) отсутствие различий между событиями, явлениями или эффектами (+)
Нулевая гипотеза (H0) формулируется как исходное статистическое предположение об отсутствии различий, связи или эффекта в исследуемой генеральной совокупности. В медицинских исследованиях она может означать равенство показателей заболеваемости в двух группах, отсутствие влияния лечебного вмешательства на исход или отсутствие ассоциации между фактором риска и заболеванием. Наблюдаемое расхождение результатов при этом рассматривается как возможное следствие случайной вариабельности выборки.
Статистический критерий проверяет, насколько полученные данные совместимы с H0. Если рассчитанное значение p не превышает заранее установленный уровень значимости α, обычно 0,05, нулевую гипотезу отвергают и делают вывод о статистически значимых различиях или эффекте. При p > α H0 не отвергают, однако это не доказывает абсолютное равенство показателей: результат может быть связан с недостаточным объёмом выборки, высокой вариабельностью данных или низкой статистической мощностью исследования.
| Компонент статистического вывода | Содержание | Пример в медицинском исследовании |
|---|---|---|
| Нулевая гипотеза (H0) | Различия, ассоциация или лечебный эффект отсутствуют в генеральной совокупности | Новая терапия не изменяет среднее артериальное давление по сравнению со стандартной |
| Альтернативная гипотеза (H1) | Между группами существует различие или имеется исследуемый эффект | Среднее артериальное давление при новой терапии отличается от показателя в контрольной группе |
| p-значение | Вероятность получить такие или более выраженные данные при условии истинности H0 | Малое p свидетельствует о низкой совместимости результатов с отсутствием эффекта |
| p ≤ α | Нулевую гипотезу отвергают; различие считают статистически значимым | Получен статистически значимый эффект вмешательства |
| p > α | Нулевую гипотезу не отвергают; доказательств различий недостаточно | Нельзя подтвердить преимущество новой терапии над контрольной |
| Ошибка I рода | Отвержение истинной нулевой гипотезы; вероятность ошибки ограничивается уровнем α | Вывод об эффективности препарата при фактическом отсутствии эффекта |
| Ошибка II рода | Неотвержение ложной нулевой гипотезы; риск снижается при увеличении мощности исследования | Не выявлен реально существующий клинический эффект из-за малой выборки |
Проверка нулевой гипотезы является основой оценки статистической значимости результатов в эпидемиологии, клинических исследованиях и медицинской статистике. Статистическая значимость не всегда означает клиническую значимость, поэтому необходимо учитывать величину эффекта и доверительный интервал. Формулировка вывода должна отражать именно степень доказательности данных, а не утверждать абсолютное отсутствие различий.