अनुमानित आंकड़ों में, शब्द "शून्य अनुल्पना" एक सामान्य कथन या डिफ़ॉल्ट स्थिति है कि दो मापा घटनाओं या समूहों के बीच कोई संबंध नहीं है। [1] नल परिकल्पना को अस्वीकार या नकारने-और इस प्रकार यह निष्कर्ष निकाला जा रहा है कि दो घटनाओं (जैसे कि एक संभावित उपचार का एक औसत दर्जे का प्रभाव होता है) के बीच संबंध है, यह विश्वास करने के लिए आधार हैं- यह विज्ञान के आधुनिक अभ्यास में एक केंद्रीय कार्य है; आंकड़ों के क्षेत्र में एक निरर्थक अवधारणा को खारिज करने के लिए सटीक मानदंड दिए गए हैं।
नल परिकल्पना आम तौर पर सत्य माना जाता है जब तक साक्ष्य अन्यथा इंगित नहीं करता है। आँकड़ों में, यह अक्सर एच 0 ("एच-शून्य", "एच-नल", "एच-ओह", या "एच-शून्य" पढ़ें) को चिह्नित किया जाता है।
एक शून्य परिकल्पना की अवधारणा को सांख्यिकीय अनुमान के दो तरीकों में अलग तरीके से प्रयोग किया जाता है। रोनाल्ड फिशर के महत्व के परीक्षण के दृष्टिकोण में, एक रिक्त परिकल्पना को अस्वीकार कर दिया जाता है यदि नल परिकल्पना सही हो तो मनाया गया डेटा काफी कम होने की संभावना नहीं है। इस मामले में शून्य परिकल्पना को अस्वीकार कर दिया गया है और इसके स्थान पर एक वैकल्पिक परिकल्पना स्वीकार की गई है। यदि डेटा रिक्त परिकल्पना से संगत है, तो शून्य परिकल्पना को अस्वीकार नहीं किया गया है। न तो मामले में शून्य परिकल्पना है या इसका वैकल्पिक सिद्ध है; रिक्त परिकल्पना डेटा के साथ जांच की जाती है और एक निर्णय के आधार पर किया जाता है कि डेटा कितनी संभावना है या संभव नहीं है। यह निर्दोषता के अनुमान के कानूनी सिद्धांत के अनुरूप है, जिसमें एक संदेहास्पद या प्रतिवादी निर्दोष माना जाता है जब तक एक उचित संदेह (एक सांख्यिकीय महत्वपूर्ण डिग्री तक) से परे दोषी सिद्ध (शून्य अस्वीकार कर दिया गया)।
जेरी नेमैन और इगॉन पियर्सन के परिकल्पना परीक्षण के दृष्टिकोण में, एक रिक्त परिकल्पना एक वैकल्पिक परिकल्पना के विपरीत है और दो अनुमानों को डेटा के आधार पर अलग किया जाता है, कुछ त्रुटि दर के साथ।
प्रत्येक दृष्टिकोण के समर्थक अन्य दृष्टिकोण की आलोचना करते हैं आजकल, हालांकि, एक हाइब्रिड दृष्टिकोण व्यापक रूप से अभ्यास और पाठ्यपुस्तकों में प्रस्तुत किया जाता है। हाइब्रिड को बारीकी से गलत और असंगत के रूप में आलोचना की जाती है- विवरण के लिए देखें, सांख्यिकी परिकल्पना परीक्षण।
