零假设和替代假设-教育资源网

假设检验涉及仔细构建两个陈述：零假设和替代假设。这些假设看起来非常相似，但实际上是不同的。

我们如何知道哪个假设为零，哪个假设为替代？我们将会看到有几种方法可以说明差异。

原假设

零假设反映出在我们的实验中将不会观察到效果。在零假设的数学公式中，通常会有一个等号。该假设用H表示。

零假设是我们试图在假设检验中找到反对的证据。我们希望获得一个足够小的p值，它低于我们的显着性α水平，我们有理由拒绝零假设。如果我们的p值大于alpha，那么我们不能拒绝零假设。

如果零假设不被拒绝，那么我们必须小心说出这意味着什么。对此的思考类似于法律判决。仅仅因为一个人被宣布"不有罪"，这并不意味着他是无辜的。同样，仅仅因为我们未能拒绝零假设，这并不意味着该陈述是真实的。

例如，我们可能想调查这样的说法，尽管惯例告诉我们，平均成人体温不是法伦海特98.6度的可接受值。一个实验的零假设是“健康个体的平均成人体温是98.6摄氏度”。如果我们不拒绝零假设，那么我们的工作假设仍然是健康的平均成年人的温度为98.6度。我们不能证明这是真的。

如果我们正在研究一种新的治疗方法，那么零假设是我们的治疗方法不会改变我们的研究对象任何有意义的方式。换句话说，治疗不会对我们的科目产生任何影响。

替代或实验假设反映出我们的实验将观察到效果。在替代假设的数学公式中，通常会存在不等式或不等于符号。该假设由H或H表示。

另一种假设是我们试图通过使用假设检验间接证明的假设。如果原假设被拒绝，那么我们接受替代假设。如果零假设不被拒绝，那么我们不接受替代假设。回到上面的人体平均温度的例子，另一个假设是“成人人体平均温度不是98.6摄氏度”

如果我们正在研究一种新的治疗方法，那么另一种假设是我们的治疗确实以有意义和可测量的减肥小常识方式改变了我们的受试者。

当您形成空假设和替代假设时，以下一组否定可能会有所帮助。大多数技术论文只依赖于**个公式，即使你可以在统计教科书中看到其他一些公式。

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