Почему в статистических тестах нулевая гипотеза часто формулируется как отсутствие различий

Нулевая гипотеза (H₀) формулируется как отсутствие различий, потому что статистические тесты построены на принципе опровержения. Мы предполагаем, что эффекта нет, и ищем доказательства против этого. Это аналогично принципу "невиновности до доказательства вины".

Пример с t-тестом:

from scipy.stats import ttest_ind

group1 = [1, 2, 3, 4, 5]
group2 = [1.1, 2.1, 3.1, 4.1, 5.1]
t_stat, p_value = ttest_ind(group1, group2)

# H₀: μ1 = μ2 (средние равны)
# Если p-value < α (0.05), отвергаем H₀

Такой подход позволяет контролировать ошибку 1-го рода (ложное обнаружение эффекта). Альтернативная гипотеза (H₁) формулируется как наличие различий, но проверяется именно H₀.