零假设英文解释翻译、零假设的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【化】 null hypothesis

分词翻译：

零的英语翻译：

zero; nought; fractional; nil; nothing; wither and fall
【计】 Z; zero
【医】 zero

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

在统计学中，零假设（Null Hypothesis）是假设检验的核心概念，指研究者试图通过样本数据予以否定或拒绝的初始假设。其英文术语为Null Hypothesis，通常用符号 $H_0$ 表示。它预设观测结果与理论预期之间不存在显著差异或效应，即任何差异可归因于随机误差。

核心特征与解释

定义与目的
零假设是统计推断的基准模型，主张变量间无关联或处理无效果。例如，在药物试验中，$H_0$ 可能表述为“新药与安慰剂的疗效无差异”。其本质是提供可证伪的目标，通过反证法支持备择假设（$H_1$）。
与备择假设的关系
零假设（$H_0$）与备择假设（$H_1$）互斥且完备。若拒绝 $H_0$，则支持 $H_1$（如“新药疗效优于安慰剂”）。典型表述形式如下： |假设类型 |中文表述 |英文表述 |符号表示 | |--------------|--------------------|----------------------------------|-------------| | 零假设 | 两组均值相等 | The means of two groups are equal | $H_0: mu_1 = mu_2$ | | 备择假设 | 两组均值不等 | The means are not equal| $H_1: mu_1 eq mu_2$ |
统计决策机制
假设检验通过计算p值（在 $H_0$ 成立时观测到当前或更极端结果的概率）判断是否拒绝 $H_0$。若 p值小于预设显著性水平（如 $alpha = 0.05$），则拒绝 $H_0$。需注意：
- 不拒绝 $H_0$ ≠ 证明 $H_0$ 为真，仅表明证据不足。
- 结论需结合效应量（Effect Size）评估实际意义。

学术与权威参考

零假设的提出可追溯至统计学家 Ronald Fisher 和 Jerzy Neyman 的假设检验理论。其定义与逻辑被广泛引用于经典统计学著作，例如：

Fisher, R. A. (1925). Statistical Methods for Research Workers. Oliver and Boyd.
提出 p值作为衡量证据强度的指标。

Neyman, J., & Pearson, E. S. (1933). On the Problem of the Most Efficient Tests of Statistical Hypotheses. Philosophical Transactions of the Royal Society A.
建立假设检验的决策框架（拒绝域与两类错误）。

实际应用示例

在医学研究中，零假设可能表述为：

$H0$: 新冠疫苗组与安慰剂组的感染率无差异（$mu{text{疫苗}} = mu_{text{安慰剂}}$）

若双盲试验显示 p值 $< 0.01$，则拒绝 $H_0$，支持疫苗有效性结论。

零假设是统计推断的基石，代表“无效应”或“无差异”的默认立场。其严谨的数学定义与检验逻辑，为科学研究的客观性提供了方法论保障。

网络扩展解释

零假设（Null Hypothesis），通常记作( H_0 )，是统计学中用于检验的默认假设，其核心思想是“假设不存在显著差异或效应”。以下是详细解释：

1.定义与作用

定义：零假设是研究者试图通过数据推翻的假设，通常表述为“无关联”“无差异”或“无效应”。例如：
- 药物无效（新药与安慰剂效果相同）；
- 两组数据均值相等。
作用：作为统计推断的基准，通过对比数据结果判断是否拒绝( H_0 )。

2.与备择假设的关系

备择假设（( H_1 )或( H_a )）：与零假设对立，表示存在差异或效应。例如：
- 药物有效（新药效果优于安慰剂）；
- 两组数据均值不等。
检验逻辑：通过数据证据否定( H_0 )，从而支持( H_1 )。若无法否定( H_0 )，则维持原假设（但并非“接受”( H_0 )）。

3.假设检验的流程

设定显著性水平（(alpha)）：通常为0.05或0.01，表示拒绝( H_0 )的阈值。
计算检验统计量：如t值、z值等。
确定p值：在( H_0 )成立时，观测到当前数据（或更极端情况）的概率。
决策：
- 若( p leq alpha )，拒绝( H_0 )；
- 若( p > alpha )，不拒绝( H_0 )。

4.两类错误

第一类错误（拒真）：错误拒绝真实的( H_0 )，概率为(alpha)。
第二类错误（取伪）：错误接受错误的( H_0 )，概率为(beta)。统计效力（( 1-beta )）反映正确拒绝( H_0 )的能力。

5.实际例子

场景：检验新教学方法是否提高学生成绩。

( H_0 )：新方法无效（成绩均值与原方法相同）；
( H_1 )：新方法有效（成绩均值更高）。

若p值为0.03（(alpha=0.05)），则拒绝( H_0 )，认为新方法有效。

零假设是统计推断的起点，需结合备择假设、检验方法和误差风险综合判断。其核心在于通过数据挑战既有假设，而非直接证明某种效应。