Hipoteza zerowa to rodzaj hipotezy, w której zakłada się, że nie ma różnicy pomiędzy badanymi parametrami lub rozkładami. Z hipotezą zerową łączy się pojęcie hipotezy alternatywnej, która twierdzi, że różnica występuje. Na etapie analiz statystycznych dąży się do obalenia hipotezy zerowej. Jednocześnie nie jest to tożsame z dążeniem do potwierdzenia hipotezy alternatywnej.
Przykłady hipotez zerowych:
- Lek X nie wpływa na koncentrację.
- Iloraz inteligencji nie koreluje z ocenami uczniów.
- Poziom szczęścia nie ma związku z wysokością wynagrodzenia.
Do tak postawionych hipotez należy przygotować hipotezy alternatywne, można je stworzyć na podstawie wcześniejszych badań lub wiedzy ogólnej. Hipoteza alternatywna może wskazywać tylko na różnice (np. iloraz inteligencji wpływa na oceny uczniów) lub wskazywać kierunek tych różnic (np. uczniowie o wyższym ilorazie inteligencji otrzymują lepsze oceny).
Żeby możliwe było odrzucenie hipotezy zerowej, wyniki testów muszą być istotne statystycznie (zwykle jest to poziom p < 0,05).