备择假设英文解释翻译、备择假设的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【化】 alternative hypothesis

分词翻译：

备的英语翻译：

have; prepare

择的英语翻译：

choose; pick; select

假设的英语翻译：

suppose; hypothesis; if; in case of; on the assumption that
【化】 hypothesis
【经】 hypothesis

专业解析

在统计学假设检验框架中，备择假设（alternative hypothesis）是与零假设（null hypothesis）形成互补关系的核心概念，其英文术语源自《韦氏大学词典》对"alternative"的定义，即"offering or expressing a choice"（提供或表达选择）。该术语在《中国大百科全书》中被定义为研究者试图验证的推测性主张，通常用H₁或Hₐ符号表示。

备择假设具有三个关键特征：1）必须包含明确的差异性陈述，如参数不等式的数学表达（μ ≠ μ₀）；2）需具备可证伪性，能够通过样本数据验证；3）其表述方向可分为双侧（two-tailed）或单侧（one-tailed）两种形式。美国统计协会（ASA）的官方指引指出，备择假设的建立应基于先验理论或观察数据，而非单纯的数据挖掘结果。

在假设检验的实际应用中，备择假设与零假设共同构成完整的逻辑体系。例如在临床试验中，当零假设声称"新药无效（μ=0）"时，备择假设可能表述为"新药具有显著疗效（μ>0）"。这种二元对立的架构，被《剑桥统计学词典》描述为科学实证研究的标准化工具。

值得注意的是，美国国家标准与技术研究院（NIST）特别强调：备择假设的拒绝域设定直接影响检验功效（power），研究者需要根据效应量（effect size）预先确定合理的样本容量。这种规范化的操作流程，确保了统计推断结果的科学可靠性。

网络扩展解释

备择假设（Alternative Hypothesis，记为 ( H_1 ) 或 ( H_a )）是统计学中假设检验的核心概念之一，与原假设（Null Hypothesis，( H_0 )）共同构成检验的基础。以下是详细解释：

1. 定义

备择假设是研究者希望通过数据验证的假设，通常表示变量间存在显著效应、差异或关联。例如：

在药物试验中，( H_1 ) 可能是“新药疗效优于旧药”；
在社会科学中，( H_1 ) 可能是“教育水平与收入正相关”。

2. 与原假设的关系

原假设（( H_0 )）：默认的“无效应”假设（如“无差异”“无关联”），是统计检验的直接目标。
备择假设（( H_1 )）：与原假设对立，需通过拒绝 ( H_0 ) 来支持 ( H_1 )。两者构成互斥且穷尽的关系。

3. 类型

备择假设根据研究方向可分为：

单侧（单尾）备择假设：指向单一方向（如“大于”或“小于”）。
- 例：( H_1: mu > 50 )（某群体均值大于50）。
双侧（双尾）备择假设：仅声明存在差异，不指定方向。
- 例：( H_1: mu eq 50 )（均值不等于50）。

4. 作用

指导检验方向：单侧检验更敏感于特定方向的效应，双侧检验更保守。
影响统计效力：备择假设的设定影响检验的敏感度（即正确拒绝 ( H_0 ) 的概率）。

5. 实例说明

假设检验某考试培训是否提分：

( H_0 )：培训后平均分无变化（( mu = 70 )）；
( H_1 )：培训后平均分提高（( mu > 70 )，单侧）或改变（( mu eq 70 )，双侧）。

若检验结果拒绝 ( H_0 )，则支持 ( H_1 )，但需注意：备择假设无法被直接“证明”，只能表明当前数据更支持其成立。

常见误区

备择假设并非“替代方案”，而是研究目标的理论表述。
即使拒绝 ( H_0 )，也不代表 ( H_1 ) 绝对正确，仅说明数据更倾向于支持 ( H_1 )。

如果需要进一步了解假设检验的具体步骤或数学原理，可提供更具体的问题方向。